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海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合

从EMR-3.21.0 版本开始将提供Spark Streaming SQL的预览版功能,支持使用SQL来开发流式分析作业。结果数据可以实时写入Tablestore。 本文以LogHub为数据源,收集ECS上的日志数据,通过Spark S...

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日志服务(SLS)-服务日志全面升级

日志服务服务日志全新升级,支持更多日志类型,更多自定义配置和更少的logstore,多数日志类型完全免费。

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LogHub新增公网IP/服务端到达时间标签

日志服务LogHub功能新增加了两种默认标签:日志写入客户端的公网IP地址和服务端接受日志的时间。客户端公网IP可以用于统计客户端的位置分布。服务端到达时间可以统计日志的实际到达服务端的时间。

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使用LogHub进行日志实时采集

日志服务[LogHub功能](~~43721~~)提供日志数据实时采集与消费,其中实时采集功能支持30+种手段,这里简单介绍下各场景的采集方式。

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存储与计算分离:OSS构建表 + 计算引擎对接

看到标题,可能有用户要问:OSS不是用来存图片、视频、及文件的吗,还可以在上面建表、数仓?计算效率和经济性表现怎么样? 本文先给出基本结论: OSS是什么? 对象存储(Object Storage Service,简称OSS)是...

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日志服务接入方式之log producer library

Producer Library解决的问题: 客户端日志不落盘:既数据生产后直接通过网络发往服务端。 客户端高并发写入:例如一秒钟会有百次以上写操作。 客户端计算与IO逻辑分离:打日志不影响计算耗时。

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日志服务接入方式之loghub log4j appender

使用Loghub Log4j Appender,您可以控制日志的输出目的地为阿里云日志服务,使用Loghub Log4j Appender的好处 客户端日志不落盘:既数据生产后直接通过网络发往服务端。 对于已经使用log4j记录日志的应...

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《银行的一天》演示日志处理保序、不丢、不重

日志处理是一个很大范畴,其中包括实时计算、数据仓库、离线计算等众多的点。这篇文章主要目的为了讨论如何在实时计算场景中,如何能做到日志处理保序、不丢失、不重复,并且在上下游业务系统不可靠(存在故障),业务流量剧烈波动情况下,如何保持这三点。

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使用Logtail收集各网络日志数据

日志服务提供各种内网、私网、公网等[访问点](https://help.aliyun.com/document_detail/29008.html),可以非常便捷地将混合网络中的数据进行接入

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日志服务(原SLS)新功能发布(15)--控制台支持查看协同消费组(ConsumerGroup)消费进度

日志服务中分区(Shard)是每个日志库下基本读写单元,每个分区能承载一定量的服务能力,随着日志数据不断增加,需要通过分裂增加Shard数量,对于多个Shard如果直接通过PullLogs接口拖取数据的话,需要处理负载均衡和故障恢复等各种问...

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日志处理实战:一个外卖网站解决方案(持续更新中)

“我要点外卖“是一个平台型电商网站,用户、餐厅、配送员等。用户可以在网页、App、微信、支付宝等进行下单点菜;商家拿到订单后开始加工,并自动通知周围的快递员;快递员将外卖送到用户手中。我们希望通过该网站的案例,教会大家如何通过日志进行商业运...

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日志服务接入方式之Unity 3D篇

通过Web Tracking功能非常方便的收集Unity 3D的日志,这篇文章将以收集Unity Debug.Log为例,讲解如何将Unity日志收集到日志服务中。

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日志服务接入方式之JS篇

本篇主要介绍使用JS SDK收集浏览器端的数据,附件是我们提供的JS库,使用它可以非常方便的收集浏览器端的信息,比如用户操作系统类型、浏览器类型和版本、屏幕分辩率等。除此以外,JS SDK还支持收集用户自定义的数据,比如在事件响应中收集特定...

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