摘要：目前logtail已承载阿里云全站、所有云产品服务、全球各Region部署、阿里巴巴集团（淘宝、天猫、菜鸟等）上重要服务的数据采集。每天采集接近百万服务器上数PB的实时数据，对接数千个应用与消费者。什么是日志提到日志，很多人的第一印象就是系统打到本地的Log文件，出问题的时候看一下这个Log文件，用来排查问题。更进一步可以根据这个Log文件做实时的监控、第三方审计、入侵检测、行为分析、数据大

采集k8s挂载Nas后的日志该文档主要介绍使用logtail以两种不同的方式进行k8s挂载Nas后的日志采集。

日志采集配置默认支持控制台配置方式，同时针对Kubernetes微服务开发模式，我们还提供CRD的配置方式，您可以直接使用kubectl对配置进行管理。

云栖君导读：目前Logtail已承载阿里云全站、所有云产品服务、全球各Region部署、阿里巴巴集团（淘宝、天猫、菜鸟等）上重要服务的数据采集。每天采集接近百万服务器上数PB的实时数据，对接数千个应用与消费者。什么是日志提到日志，很多人的第一印象就是系统打到本地的Log文件，出问题的时候看一下这个Log文件，用来排查问题。更进一步可以根据这个Log文件做实时的监控、第三方审计、入侵检测、行为分析、

文章目录引言I预备知识1.1LogtailII查询语法2.1具体查询语法2.2查询示例2.3设置token时间(登录过期时间)seealso引言I预备知识1.1LogtailLogtail是日志服务提供的日志采集

0、背景唯品会日志系统dragonfly1.0是基于EFK构建，于2014年服务至今已长达7年，支持物理机日志采集，容器日志采集，特殊分类日志综合采集等，大大方便了全公司日志的存储和查询。

在用户发现问题前，提前知晓服务问题服务发生问题时，无从下手；没有日志采集系统查日志，如果是负载均衡方式，不能很快定位问题提升现有服务的服务质量，提升用户感知度，有利于调优接口性能选型skywalking

(一)Rsyslog简介ryslog是一个快速处理收集系统日志的程序，提供了高性能、安全功能和模块化设计。rsyslog是syslog的升级版，它将多种来源输入输出转换结果到目的地。rsyslog是一个开源工具，被广泛用于Linux系统以通过TCP/UDP协议转发或接收日志消息。rsyslog守护进程可以被配置成两种环境，一种是配置成日志收集服务器，rsyslog进程可以从网络中收集其它主机上的日

MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接口或者视图形式的数据服务）数据应用层：包含流量分析平台等数据应用工具二、数据采集（离线数据同步）数据采集主要分为日志采集和数据库采集

1、日志协议syslog1.1、syslog简介完善的日志分析系统应该能够通过多种协议（包括syslog等）进行日志采集并对日志分析，因此日志分析系统首先需要实现对多种日志协议的解析。

阿里巴巴数据平台总共分为四个基本层级：数据采集层：数据采集包括日志采集和数据库数据同步两部分，其中日志采集包括：Aplus.JS是Web端日志采集技术方案；UserTrack是APP端日志采集技术方案。

filebeat轻量级日志采集器ansibe剧本：实现es的批量部署ELK集群kibana安装filebeat上传filebeat解压，改名vifilebeat.yml修改配置修改添加注意：不加*会出不来但不报错运行案例

采集文件内容上传至HDFS案例：采集网站日志上传至HDFS各种自定义组件例如：自定义source例如：自定义sinkFlume优化Flume进程监控什么是FlumeFlume是一个高可用，高可靠，分布式的海量日志采集

文章目录1、系统架构流程图2、离线处理3、实时在线4、职业定位5、数据采集用途5.1数据分析5.2机器学习6、数据采集日志6.1数据模型6.2数据的产生6.3数据源的划分6.4数据采集的质量检测6.5日志传输推荐系统是基于对历史的数据进行推测。数据是推荐系统的源头，数据怎么来？要有数据就要进行数据采集，数据的采集主要来源是日志，日志是用户在网站上产生的一些行为信息，这是我们获取数据的重要来源。1、

目录背景日志系统演进之路技术详解前端日志查询系统正确使用姿势背景唯品会日志系统dragonfly1.0是基于EFK构建，于2014年服务至今已长达7年，支持物理机日志采集，容器日志采集，特殊分类日志综合采集等

一、各组件版本组件版本Flink1.16.1kafka2.0.0Logstash6.5.4Elasticseach6.3.1Kibana6.3.1  针对按照⽇志⽂件⼤⼩滚动⽣成⽂件的⽅式，可能因为某个错误的问题，需要看好多个⽇志⽂件，还有FlinkonYarn模式提交Flink任务，在任务执行完毕或者任务报错后container会被回收从而导致日志丢失，为了方便排查问题可以把⽇志⽂件通过Kafk

概要Flume是一个高可用的，分布式的实时的日志采集系统。Flume分为三个组件，Ource组件，负责信息的采集，并将采集的信息发送诶Channel。

文章目录一、分布式日志采集产生背景二、ELK+Kafka组成elk+kafka原理为什么ELK需要结合KafkaELK+Kafka环境构建验证elk+kafka环境安装logstash三、springboot

ELK:Elasticsearch:用于存储收集到的日志信息Logstash:用于日志采集并上传到ElasticsearchKibana:Web端可视化页面下载Elasticsearch7.16.2Kibana7.16.2Logstash7.16.2

服务lngressController微服务提供外网入口Heapster提供资源监控Dashboard提供GUIFederation提供跨可用区的集群Fluentd-elasticsearch提供集群日志采集

1.浏览器的页面日志采集1.1页面浏览日志采集流程页面浏览日志是最基础的互联网日志，其中页面浏览量（PageView，PV）和访客数（UniqueVisitors，UV）是一切互联网数据分析得以展开的基础和前提

1Flume简介1.1Flume概述Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。

Flume一、概述本文参考原文链接1.Flume定义Flume是Cloudera提供的一个海量日志采集、传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。

数据采集工具-Flume一、Flume概述定义：Flume由Cloudera公司开发，是一个分布式、高可靠、高可用的海量日志采集、聚合、传输的系统。

1.日志采集框架Flume1.1Flume介绍1.1.1概述uFlume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。

在此基础上，又进行分布式日志服务，进行日志采集，并使用系统监控，链路追踪技术，找到每个服务的调用链路。其中还涉及到分布式缓存技术。同时，Jenkins加docker等技术，实现了持续集成。

CentOS7.9搭建Redis+ELK集群一、前期准备1、日志采集过程2、服务内容表3、防火墙配置4、配置主机名hosts文件5、设置3台主机互相ssh不需要密码6、配置系统参数（每台服务器都要配置）

本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。一、概述在企业大数据体系的建设过程中，数据的处理一

1、GC日志采集在服务器上我们需要配置一些参数才能采集到历史的GC日志信息，这些参数通常在项目启动的时候就需要指定，如果你项目是jar包，可以按照下面方式指定这些GC参数即可。

概述二、消息中间件的组成三、消息中间件模式分类3.1、点对点（PTP）模式3.2、发布订阅（Pub/Sub）模式3.3、小结四、消息中间件的应用场景4.1、异步处理4.2、应用解耦4.3、流量削锋4.4、日志采集

q1概述1.1定义Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。

A.把文件分布存储到多个计算机节点上,成千上万的计算机节点构成计算机集群B.用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据传递C.一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统D.一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统

流量回放是通过日志采集再处理来获取所需要的数据日志采集通过logstash工具从应用容器拉取日志信息，可以根据filter、tags来筛选数据传输通过kafka等消息队列将获取的日志数据传输进行下一步处理数据处理从消息队列中消费日志数据

目录一、ELK概述ELK的组成1、ElasticSearch2、Logstash3、Kiabana完整日志采集系统基本特征ELK的工作原理二、ELK的部署1、环境准备2、部署ElasticSearch软件

承接上文Kubernetes部署应用服务，本文介绍基于ELK的k8s应用日志收集一、日志架构日志采集方式一般分为主动采集和被动采集两种，在K8s中，被动采集一般分为Sidecar和DaemonSet两种方式

ELK+kafka分布式日志采集分析1kafka的介绍1.1ELK+kafka的优点1.2部署架构2Elasticsearch的部署3kafka的部署（server3，server4，server5）3.1JDK

1、背景：后端日志采集完成，清洗入hive表的过程中，发现字段之间的单一字符的分割符号已经不能满足列分割需求，因为字段值本身可能包含分隔符。所以列分隔符使用多个字符列分隔符迫在眉睫。

部署在win102、ELK安装在此不表，默认Elasticsearch端口92003、Filebeat下载安装：FileBeat是用来替代LogStash-Forwarding的一个组件，是一个轻量级的日志采集器

依据信息化系统软件模块化层次化设计思路，给出了推荐系统功能模块结构框图，主要包含以下几个层级模块：基础数据特征工程推荐算法推荐服务效能评价管理界面服务调度日志采集系统监控其中基础数据、特征工程、推荐算法

2）Flume：一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。 3）Hbase：是一个分布式的、面向列的开源数据库,

目录一、Linux日志概述二、rsyslog服务三、搭建日志服务器四、自定义日志采集格式五、日志查看工具:journalctl一、Linux日志概述系统日志文件记录系统运行过程中的各种重要信息，包括系统的运行状态

windows服务器关机日志内容精选换一换服务器上的ICAgent被卸载后，会影响该服务器的日志采集能力，请谨慎操作！

文章目录一、下载与安装1.下载2.解压二、修改配置文件1.正常日志采集2.JSON格式日志采集三、启动一、下载与安装1.下载https://www.elastic.co/cn/downloads/beats

可以很好收集日志，还是挺好用的文章目录安装es安装Kibana安装filebeat安装eslinuxcentos7安装elasticsearch安装Kibanalinuxcentos7安装Kibana安装filebeaturl选择对应的版本wgethttps://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.16.3-linux-

概述Filebeat是Beats家族的成员之一，是个轻量级的日志采集工具，通过收集日志信息，可以转发到Elasticsearch或者Logstash进行索引存储。

1.背景笔者的开发大数据平台XSailboat中包含基于Flink的可视化计算管道开发和运维功能。状态存储器中数据的查看和节点的日志查看功能是其重要的辅助支撑功能。它能使得在大数据平台上就能完全实现计算管道的开发、调试、部署，逐渐摆脱Flink的原生界面。Flink分JobManager和TaskManager，JobManager中的日志是总体性的，构建计算管道的过程，就是在JobManager

Syslog概述端口：514Syslog配置配置文件：/etc/syslog.conf格式：facility.levelaction选择条件操作动作消息类型重要级别file指定文件的绝对路径kern内核信息debug不包含函数条件或问题的其他信息terminal或prin完全的串行或并行设备标志符user用户进程信息info提供信息的消息@host（@IP地址）远程的日志服务器mail电子邮件相关

本文转自：《六款大数据采集平台的架构分析》文中介绍了目前业界存在的六款数据采集平台，数据采集平台可以作为数据平台的日志采集系统，个人尝试过Flume+ES+Kibana这样的开源组合，为什么这么选，因为

filebeat是一个轻量型日志采集器，本质上是一个agent。不依赖于任何应用，可以安装在任何节点上，可单独使用Filebeat并根据配置读取对应位置的日志进行上报和搜集。

Logstash部署安装Filebeat实战对接LogstashFilebeat模块使用（配置Kafka）对接ES案例展示对接Kafka案例展示总结Filebeat的概念简介Filebeat是一种轻量型日志采集器