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基于可视化配置的日志结构化转换实现

基于可视化配置的日志结构化转换实现。

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ADB日志分析最佳实践

## 背景 利用服务器日志做分析是很多公司进入大数据分析的第一步,也是很关键的一步。大部分情况下,这些公司在考虑进行大数据分析的时候,都会遇到以下问题: * 团队里面缺乏了解大数据技术栈的工程师 * 都听过Hadoop,想要学习Hadoop,但是不知道从何入手 * 从市面上寻找大数据人才效果不理想 * 不愿意一下子投入过多的资金去组建一个专门的大数据团队 虽然Hadoop没

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云Kafka搭配云HBase X-Pack构建一体化数据处理平台

云HBase X-Pack是基于Apache HBase、Phoenix、Spark深度扩展,融合Solr检索等技术,支持海量数据的一站式存储、检索与分析。融合云kafka+云HBase X-Pack能够构建一体化的数据处理平台,支持风控、推荐、检索、画像、社交、物联网、时空、表单查询、离线数仓等场景,助力企业数据智能化。

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Spring Boot 整合 elk

Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。 Logstash是一个完全开源的工具,他可以对你的日志进行收集、过滤,并将其存储供以后使用(如,搜索)。

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Java日志正确使用姿势

关于日志,在大家的印象中都是比较简单的,只须引入了相关依赖包,剩下的事情就是在项目中“尽情”的打印我们需要的信息了。但是往往越简单的东西越容易让我们忽视,从而导致一些不该有的bug发生,作为一名严谨的程序员,怎么能让这种事情发生呢?所以下面我们就来了解一下关于日志的那些正确使用姿势。

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Java日志正确使用姿势

前言 关于日志,在大家的印象中都是比较简单的,只须引入了相关依赖包,剩下的事情就是在项目中“尽情”的打印我们需要的信息了。但是往往越简单的东西越容易让我们忽视,从而导致一些不该有的bug发生,作为一名严谨的程序员,怎么能让这种事情发生呢?所以下面我们就来了解一下关于日志的那些正确使用姿势。

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ELK日志分析方案

针对公司项目微服务化,随着项目及服务器的不断增多,决定采用ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)日志分析平台进行微服务日志分析。 1.ELK整体方案 1.1 ELK架构图 1.2 ELK工作流程 1.在微服务服务器上部署Logstash,作为Shipper的角色,对微服务日志文件数据进行数据采集,将采集到的数据输出到Redis消息队列。

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