[转]使用Hadoop和ELK进行业务代码分析
大数据是计算领域的新高地,它有望提供一种方法来应对二十一世纪不断增长的数据生成。越来越多的大数据爱好者正在涌现,越来越多的公司正在采用各种大数据平台,并希望提出以客户为中心的解决方案,帮助他们在竞争激烈的市场中取得领先地位。虽然最常见的是使用大数据解决方案来推导针对业务收入的分析,但作为IT公司的开发人员,我的方法却略有不同。 以下是Hadoop生态系统用于监控,分析和改进IT公司软件组件的用例。
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大数据是计算领域的新高地,它有望提供一种方法来应对二十一世纪不断增长的数据生成。越来越多的大数据爱好者正在涌现,越来越多的公司正在采用各种大数据平台,并希望提出以客户为中心的解决方案,帮助他们在竞争激烈的市场中取得领先地位。虽然最常见的是使用大数据解决方案来推导针对业务收入的分析,但作为IT公司的开发人员,我的方法却略有不同。 以下是Hadoop生态系统用于监控,分析和改进IT公司软件组件的用例。
做过数据收集、数据开发、数据存储的同学相信对这个简称并不陌生,而 ElasticSearch(以下简称 ES)则在 ELK 栈中占着举足轻重的地位。 前一段时间,我亲身参与了一个 ES 集群的调优,今天把我所了解与用到的调优方法与大家分享,如有错误,请大家包涵与指正。
1. 日志系统的必要性? 最早定位生产问题,就是连上一台机器,然后用使用 grep / sed / awk 等 Linux 脚本工具去日志里查找故障原因。如果发现不在这台机器上,就去另一台机器上查日志。有经历过上述步骤的童鞋们,请握个抓! 然而,当你的生产上是一个有几千台机器的集群呢?你要如何定位生产问题呢?又或者,你哪天有这么一个需求,你需要收集某个时间段内的应用日志,你应该如何做? 为了解决上述问题,我们就需要将日志集中化管理。这样做,可以提高我们的诊断效率。同时也有利于我们全面理解系统。
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