海量日志分析工具日志易的技术架构剖析

海量日志分析工具日志易的技术架构剖析

日志易的产品由Agent、日志易集群、Rizhiyi_Manager三个部分组成：（1）A gent：

安装在日志产生的服务器，监听日志文件，把日志文件的增量

部分读取上传，可对日志进行压缩、加密、脱敏、流控、缓存

等；

（2）日志易集群：

由接收器、消息队列、结构化引擎、搜索引擎、分析引擎、管

理引擎等组成，每个模块都有容错冗余，日志保存在PC服务器

的分布式索引文件里，也可以备份到NAS系统或HDFS；

（3）R izhiyi_Manager：

对Agent及日志易集群进行一站式集中管理，可在一个页面管

理上千个Agent的配置、启停、升级等，而且对日志易集群进

行监控管理，运维管理非常方便。

总体架构图如下：

该技术架构的优势是：方便横向扩展，原则上对数据接入量没有上限要求。

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

ADONET数据库访问技术的应用实验报告

课程名称网站设计与WEB编程实验名称https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html,数据库访问技术的应用一、实验目的 1．了解https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html,的结构，掌握https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html,控件的功能和应用方法。 2．灵活应用SQL语句对数据库或数据表进行操作。 3．掌握数据控件的功能和应用方法。 4．了解前台界面与后台数据库的关系，掌握通过前台对后台的操作方法。 二、实验设备 PC机一台。 三、实验内容 1．设计数据库表结构，编程实现数据的浏览、查询、录入、修改和删除功能。 四、实验要求 1．设计一个数据库，数据库中至少有一个学生数据表，（包含的数据库字段有学号、姓名、专业、班级、性别），选取合适的字段设置为主键，并手工在数据库表中添加若干条记录。 2．用多种方法建立前台界面与数据库的连接。 3．在后台编写代码将数据显示在GridView控件中。 4．设计数据查询界面，能根据班级、专业等字段查询数据记录。 5．选用合适的控件设计学生信息录入界面，后台代码编程实现数据表中记录的增加、修改和删除功能。 6．思考如果以学号作为主键，录入学号时，如何验证学号的唯一性？ 7．思考为什么要将数据库连接字符串放在Web.config文件中？ 8．完成实验报告。 五、实验内容 1.新建一个数据库stu，并设置主键

2.新建空白网页，添加sqldatasource控件，并设置数据源为之前新建的数据库，用sql身份验证，再加入gridview控件，设置数据源为sqldatasource1，启用分页选择等属性 3.网页运行结果

4.设计查询窗口 5．查询测试结果 查询窗口和显示窗口的代码

6.信息录入界面，使用detailsview控件与数据库关联

大数据成功案例

1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机

使用perconna慢查询日志分析工具

使用perconna慢查询日志分析工具 第一部分：安装percona-toolkit 一、环境 linux（不支持windows） 二、快速安装 （我使用的，用成功了） wget https://https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html,/downloads/percona-toolkit/2.2.16/RPM/percona-toolkit-2.2.16-1.noarch.rpm && yum localinstall -y percona-toolkit-2.2.16-1.noarch.rpm 三、源码安装 （网上还有这种装法，本人linux白痴一个，没敢用这么复杂方法，不知道此方法可行不，有兴趣的可以试下）： wget https://https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html,/downloads/percona-toolkit/2.2.14/tarball/perc ona-toolkit-2.2.14.tar.gz tar -zxvf percona-toolkit-2.2.14.tar.gz cd percona-toolkit-2.2.14 #cat Makefile.PL #cat README perl Makefile.PL make make test make install /usr/local/bin/pt-query-digest /opt/tuniu/mysql/data/slow-query.log 第二部分：语法及重要选项 一、语法 pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN] 二、重要选项

--create-review-table 当使用--review参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。 --create-history-table 当使用--history参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。 --filter 对输入的慢查询按指定的字符串进行匹配过滤后再进行分析 --limit限制输出结果百分比或数量，默认值是20,即将最慢的20条语句输出，如果是50%则按总响应时间占比从大到小排序，输出到总和达到50%位置截止。--host mysql服务器地址 --user mysql用户名 --password mysql用户密码 --history将分析结果保存到表中，分析结果比较详细，下次再使用--history 时，如果存在相同的语句，且查询所在的时间区间和历史表中的不同，则会记录到数据表中，可以通过查询同一CHECKSUM来比较某类型查询的历史变化。 --review将分析结果保存到表中，这个分析只是对查询条件进行参数化，一个类型的查询一条记录，比较简单。当下次使用--review时，如果存在相同的语句分析，就不会记录到数据表中。 --output分析结果输出类型，值可以是report(标准分析报告)、 slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于阅读。--since从什么时间开始分析，值为字符串，可以是指定的某个”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的时间点，也可以是简单的一个时间值：s(秒)、h(小时)、m(分钟)、d(天)，如12h就表示从12小时前开始统计。 --until截止时间，配合—since可以分析一段时间内的慢查询。 第三部分：用法示例 你用第一次pt-query-digest命令的时候，系统会提示你安装它，然后根据它的提示一步一步走下去就好了； 安装完成之后就可以用这个的命令了； 一、直接分析慢查询文件: pt-query-digest slow.log > slow_report.log 二、分析最近12小时内的查询： pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log 三、分析指定时间范围内的查询： pt-query-digest slow.log --since ‘2014-04-17 09:30:00‘ --until ‘2014-04-17 10:00:00‘> > slow_report3.log 四、分析指含有select语句的慢查询 pt-query-digest--filter ‘$event->{fingerprint} =~ m/^select/i‘ slow.log> slow_report4.log

Windows日志文件全解读

一、什么是日志文件 日志文件是Windows系统中一个比较特殊的文件，它记录着Windows系统中所发生的一切，如各种系统服务的启动、运行、关闭等信息。Windows日志包括应用程序、安全、系统等几个部分，它的存放路径是“%systemroot%system32config”，应用程序日志、安全日志和系统日志对应的文件名为AppEvent.evt、SecEvent.evt和SysEvent.evt。这些文件受到“Event Log（事件记录）”服务的保护不能被删除，但可以被清空。 二、如何查看日志文件 在Windows系统中查看日志文件很简单。点击“开始→设置→控制面板→管理工具→事件查看器”，在事件查看器窗口左栏中列出本机包含的日志类型，如应用程序、安全、系统等。查看某个日志记录也很简单，在左栏中选中某个类型的日志，如应用程序，接着在右栏中列出该类型日志的所有记录，双击其中某个记录，弹出“事件属性”对话框，显示出该记录的详细信息，这样我们就能准确的掌握系统中到底发生了什么事情，是否影响Windows的正常运行，一旦出现问题，即时查找排除。 三、Windows日志文件的保护 日志文件对我们如此重要，因此不能忽视对它的保护，防止发生某些“不法之徒”将日志文件清洗一空的情况。 1. 修改日志文件存放目录 Windows日志文件默认路径是“%systemroot%system32config”，我们可以通过修改注册表来改变它的存储目录，来增强对日志的保护。 点击“开始→运行”，在对话框中输入“Regedit”，回车后弹出注册表编辑器，依次展开“HKEY_LOCAL_MACHINE/SYSTEM/CurrentControlSet/Services/Eventlog”后，下面的Application、Security、System几个子项分别对应应用程序日志、安全日志、系统日志。 笔者以应用程序日志为例，将其转移到“d:\cce”目录下。选中Application子项

IIS日志分析方法及工具

日志的重要性已经越来越受到程序员的重视,IIS的日志更是不言而喻。 www.eshuba.co m E书吧 IIS日志建议使用W3C扩充日志文件格式，这也是IIS 5.0已上默认的格式，可以指定每天记录客户IP地址、用户名、服务器端口、方法、URI资源、UR I查询、协议状态、用户代理，每天要审查日志。如图1所示。 IIS 的WWW日志文件默认位置为%systemroo t%\system32\logfiles\w3svc1\，（例如：我的则是在C:\W IND OW S\system32\LogFiles\W3SVC1\），默认每天一个日志。 建议不要使用默认的目录，更换一个记录日志的路径，同时设置日志访问权限，只允许管理员和SYSTEM为完全控制的权限。如图2所示。

如果发现IIS日志再也不记录了，解决办法： 看看你有没有启用日志记录：你的网站--> 属性-->“网站”-->“启用日志”是否勾选。 日志文件的名称格式是：ex+年份的末两位数字+月份+日期。 ( 如2002年8月10日的WWW日志文件是ex020810.log） IIS的日志文件都是文本文件，可以使用任何编辑器或相关软件打开，例如记事本程序，AWStats工具。 开头四行都是日志的说明信息 #So ftware生成软件 #Ve rsion 版本 #Da te 日志发生日期

#Fields 字段，显示记录信息的格式，可由IIS自定义。 日志的主体是一条一条的请求信息，请求信息的格式是由#Fields定义的，每个字段都有空格隔开。 字段解释 data 日期 time 时间 cs-me thod 请求方法 cs-uri-stem 请求文件 cs-uri-q uery请求参数 cs-use rname客户端用户名 c-ip 客户端IP cs-versio n 客户端协议版本 cs(User-Age nt) 客户端浏览器 cs(Refe rer) 引用页 下面列举说明日志文件的部分内容（每个日志文件都有如下的头4行）： #So ftware: Microso ft Interne t Info rma tio n Services 6.0 #Ve rsion: 1.0 #Da te: 2007-09-21 02:38:17

web日志分析常用方法及应用

Web日志挖掘分析的方法 日志文件的格式及其包含的信息 ①2006-10-17 00:00:00②202.200.44.43 ③218.77.130.24 80 ④GET ⑤/favicon.ico ⑥Mozilla/5.0+(Windows；+U；+Windows+NT+5.1；+zh-CN；+rv： 1.8.0.3)+Gecko/20060426 +Firefox/1.5.0.3。 ①访问时间；②用户IP地址；③访问的URL，端口；④请求方法(“GET”、“POST”等)； ⑤访问模式；⑥agent，即用户使用的操作系统类型和浏览器软件。 一、日志的简单分析 1、注意那些被频繁访问的资源 2、注意那些你网站上不存在资源的请求。常见的扫描式攻击还包括传递恶意参数等： 3、观察搜索引擎蜘蛛的来访情况 4、观察访客行为 应敌之策： 1、封杀某个IP 2、封杀某个浏览器类型（Agent） 3、封杀某个来源（Referer） 4、防盗链 5、文件重命名 作用： 1.对访问时间进行统计，可以得到服务器在某些时间段的访问情况。 2.对IP进行统计，可以得到用户的分布情况。 3.对请求URL的统计，可以得到网站页面关注情况。 4.对错误请求的统计，可以更正有问题的页面。 二、Web挖掘 根据所挖掘的Web 数据的类型，可以将Web 数据挖掘分为以下三类：Web 内容挖掘(Web Content Mining)、Web 结构挖掘(Web Structure Mining)、Web 使用挖掘(Web Usage Mining)（也称为Web日志挖掘）。 ①Web内容挖掘。Web内容挖掘是指从文档的内容中提取知识。Web

日志分析系统调研分析-ELK-EFK

日志分析系统 目录 一. 背景介绍 (2) 二．日志系统比较 (2) 1．怎样收集系统日志并进行分析 (2) A.实时模式： (2) B.准实时模式 (2) 2.常见的开源日志系统的比较 (3) A. FaceBook的Scribe (3) B. Apache的Chukwa (3) C. LinkedIn的Kafka (4) E. 总结 (8) 三．较为成熟的日志监控分析工具 (8) 1.ELK (9) A.ELK 简介 (9) B.ELK使用场景 (10) C.ELK的优势 (10) D.ELK的缺点： (11) 2.EFK (11) 3. Logstash 于FluentD(Fluentd)对比 (11)

一. 背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征： （1）构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦； （2）支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统； （3）具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。二．日志系统比较 1．怎样收集系统日志并进行分析 A.实时模式： 1 在打印日志的服务器上部署agent 2 agent使用低耗方式将日志增量上传到计算集群 3 计算集群解析日志并计算出结果，尽量分布式、负载均衡，有必要的话（比如需要关联汇聚）则采用多层架构 4 计算结果写入最适合的存储（比如按时间周期分析的结果比较适合写入Time Series模式的存储） 5 搭建一套针对存储结构的查询系统、报表系统 补充：常用的计算技术是storm B.准实时模式 1 在打印日志的服务器上部署agent 2 agent使用低耗方式将日志增量上传到缓冲集群 3 缓冲集群将原始日志文件写入hdfs类型的存储 4 用hadoop任务驱动的解析日志和计算 5 计算结果写入hbase 6 用hadoop系列衍生的建模和查询工具来产出报表 补充：可以用hive来帮助简化

Serv-U日志分析工具(sustat)

Serv-U日志分析工具(sustat) 转载 sustat是一个专门用来分析Serv-U生成的log file的工具，其功能强大，而且效率很高，但是因为是完全基于命令行操作的，所以易用性方面不够，对于一些初级用户尤显困难。下面我将简单介绍一下sustat的使用方法，对它的使用参数加以注释，及介绍一些效率提高方法。 示例一：统计各个帐号的使用情况，包括登陆次数，下载上传文件数和数据量，所占百分比等等。这个也是sustat的默认功能（不带任何参数即可）。 引用 sustat redjnuredjnu050401.log 注：红色部分为sustat的主程序，蓝色部分为欲统计的Serv-U log file，我们一般设定log file 每天自动生成，所以日志文件一般以日期命名。此出即统计2005年4月1日的FTP信息。下同。 得到的结果类似下面，包括总的文件下载上传次数和各个不同帐号的登陆次数，下载上传文件数和文件量。 Stats from 01Apr05 000009 to 01Apr05 235958 Users downloaded 1179 files = 146738.39 MB uploaded 13 files = 2013.99 MB User Conx Dfile DMB D% UFile UMB U% ______________________________________________________________________________ 1 TV_ADV 645 491 73111.45 49.82% 0 0.00 0.00% 2 TV 415 348 55100.52 37.55% 0 0.00 0.00% 3 OP_DREAMSKY 9 23 4226.60 2.88% 1 0.00 0.00% 4 MUSIC 84 73 3528.58 2.40% 0 0.00 0.00% 5 JIMEY 5 13 2956.31 2.01% 3 539.58 26.79% 6 TV_JNU 318 4 7 2757.36 1.88% 0 0.00 0.00% 7 GHOUL 18 14 2728.60 1.86% 7 1357.93 67.42% 8 TW 2 17 2147.03 1.46% 0 0.00 0.00% 9 TV_VIP 7 2 153.66 0.10% 0 0.00 0.00% 10 Anonymous 461 151 28.31 0.02% 0 0.00 0.00% 11 TV_LIST 28 0 0.00 0.00% 0 0.00 0.00% 12 OP_K100 1 0 0.00 0.00% 1 59.83 2.97% 13 OP_EDISON 3 0 0.00 0.00% 1 56.64 2.81% ______________________________________________________________________________ 示例二：统计文件下载次数。 sustat redjnuredjnu050401.log -f 10

数据库访问技术简介

数据库访问技术简介 数据库中的数据存放在数据库文件中，我们要从数据库文件中获取数据，先要连接并登陆到存放数据库的服务器。一般来说，访问数据库中的数据有两种方式：一是通过DBMS （Data Base Management System，数据库管理系统）提供的数据库操作工具来访问，如通过SQL Server 2000的查询设计器来提交查询，或者通过SQL Server 2000的企业管理工具来访问。这种方式比较适合DBA对数据库进行管理；二是通过API（Application Programming Interface, 应用编程接口）来访问数据库，这种方式适合在应用程序中访问数据库。 在数据库发展的初期，各个开发商为自己的数据库设计了各自不同的DBMS，因此不同类型的数据库之间数据交换非常困难。为了解决这个问题，Microsoft提出了ODBC（Open Data Base Connectivity，开放数据库互连）技术，试图建立一种统一的应用程序访问数据库接口，使开发人员无需了解程序内部结构就可以访问数据库。 1、Microsoft提出的系列数据库访问技术 1.1、ODBC ODBC是微软公司开放服务结构中有关数据库的一个组成部分，它建立了一组规范，并提供了一组对数据库访问的标准API。应用程序可以使用所提供的API来访问任何提供了ODBC驱动程序的数据库。ODBC规范为应用程序提供了一套高层调用接口规范和基于动态链接的运行支持环境。ODBC已经成为一种标准，目前所有的关系数据库都提供了ODBC 驱动程序，使用ODBC开发的应用程序具有很好的适应性和可移植性，并且具有同时访问多种数据库系统的能力。这使得ODBC的应用非常广泛，基本可用于所有的关系数据库。 要使用ODBC，先要了解以下概念：ODBC驱动管理器、ODBC驱动程序、数据源。它们都是ODBC的组件。ODBC组件之间的关系如图1所示。

大数据日志分析系统

点击文章中飘蓝词可直接进入官网查看 大数据日志分析系统 大数据时代，网络数据增长十分迅速。大数据日志分析系统是用来分析和审计系统及 事件日志的管理系统，能够对主机、服务器、网络设备、数据库以及各种应用服务系统等 产生的日志进行收集和细致分析，大数据日志分析系统帮助IT管理员从海量日志数据中准确查找关键有用的事件数据，准确定位网络故障并提前识别安全威胁。大数据日志分析系 统有着降低系统宕机时间、提升网络性能、保障企业网络安全的作用。 南京风城云码软件公司（简称：风城云码）南京风城云码软件技术有限公司是获得国 家工信部认定的“双软”企业，具有专业的软件开发与生产资质。多年来专业从事IT运维监控产品及大数据平台下网络安全审计产品研发。开发团队主要由留学归国软件开发人员 及管理专家领衔组成，聚集了一批软件专家、技术专家和行业专家，依托海外技术优势， 使开发的软件产品在技术创新及应用领域始终保持在领域上向前发展。 审计数据采集是整个系统的基础，为系统审计提供数据源和状态监测数据。对于用户 而言，采集日志面临的挑战就是：审计数据源分散、日志类型多样、日志量大。为此，系 统综合采用多种技术手段，充分适应用户实际网络环境的运行情况，采集用户网络中分散 在各个位置的各种厂商、各种类型的海量日志。 分析引擎对采集的原始数据按照不同的维度进行数据的分类，同时按照安全策略和行 为规则对数据进行分析。系统为用户在进行安全日志及事件的实时分析和历史分析的时候 提供了一种全新的分析体验——基于策略的安全事件分析过程。用户可以通过丰富的事件分析策略对的安全事件进行多视角、大跨度、细粒度的实时监测、统计分析、查询、调查、追溯、地图定位、可视化分析展示等。

日志分析系统

Web日志集中管理系统的研究与实现 吴海燕朱靖君程志锐戚丽 （清华大学计算机与信息管理中心，北京100084） E-mail：wuhy@https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html, 摘要： Web服务是目前互联网的第一大网络服务，Web日志的分析对站点的安全管理与运行维护非常重要。在实际运行中，由于应用部署的分散性和负载均衡策略的使用，使得Web日志被分散在多台服务器上，给日志的管理和分析带来不便。本文设计并实现了一个Web日志集中管理系统（命名为ThuLog），系统包括日志集中、日志存储和日志分析三个模块。目前，该系统已经在清华大学的多个关键Web应用系统上进行了应用，能够帮助系统管理员清晰地了解系统运行情况，取得了较好的运行效果。 关键词：Web日志日志分析日志集中管理系统 The Research and Implementation of a Centralized Web Log Management System Wu Haiyan Zhu Jingjun Cheng Zhirui Qi Li (Computer&Information Center,Tsinghua University,Beijing100084) Abstract：Web is now the biggest network service on the Internet.The analysis of Web logs plays an important role in the security management and the maintenance of a website.But because of the decentralization of deployment and the use of load balancing,Web logs are often seperated on each Web server,which makes the management and analysis of them not so convenient.This paper designs and implements a Web Log Centralized Management System(named ThuLog),which includes3modules:the centralization of logs,the storage of logs and the analysis of logs.Through log analysis of several critical Web systems in Tsinghua University,it could help system administrators learn clearly what happens in information systems and achieves good operating results. Key words：Web Logs Log Analysis Web Log Centralized Management System 1.引言 近年来，随着计算机网络技术的迅速发展，Web正以其广泛性、交互性、快

ELK日志分析系统

ELK日志分析系统 一、ELK日志分析系统介绍 1.1传统的日志统计及分析方式 日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。 通常，日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。 集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。 1.2 ELK介绍 开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决我们上述的问题，ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。 （1）、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。 （2）、Logstash是一个完全开源的工具，可以对日志进行收集、过滤，并将其存储供以后使用（如：搜索）。 （3）、Kibana 也是一个开源和免费的可视化工具，可以为Logstash 和ElasticSearch 提供的日志分析友好的Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。 1.2.1 Elasticsearch介绍 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎，Lucene是当前行业内最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。但Lucene只是一个库。无法直接使用，必须使用Java作为开发语言并将其直接集成到应用中才可以使用，而且Lucene非常复杂，需要提前深入了解检索的相关知识才能理解它是如何工作的。 Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。 但Elasticsearch不仅仅值是Lucene库和全文搜索，它还有以下用途： ?分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索 ?分布式的实时分析搜索引擎 ?可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据

五种MySql日志分析工具比拼

mysql slow log 是用来记录执行时间较长(超过long_query_time秒)的sql的一种日志工具. 启用slow log 有两种启用方式: 1, 在https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html,f 里通过log-slow-queries[=file_name] 2, 在mysqld进程启动时,指定–log-slow-queries[=file_name]选项 比较的五款常用工具 mysqldumpslow, mysqlsla, myprofi, mysql-explain-slow-log, mysqllogfilter mysqldumpslow,mysql官方提供的慢查询日志分析工具. 输出图表如下: 主要功能是, 统计不同慢sql的 出现次数(Count), 执行最长时间(Time),

累计总耗费时间(Time), 等待锁的时间(Lock), 发送给客户端的行总数(Rows), 扫描的行总数(Rows), 用户以及sql语句本身(抽象了一下格式, 比如limit 1, 20 用limit N,N 表示). mysqlsla, https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html,推出的一款日志分析工具(该网站还维护了mysqlreport, mysqlidxchk 等比较实用的mysql工具) 整体来说, 功能非常强大. 数据报表,非常有利于分析慢查询的原因, 包括执行频率, 数据量, 查询消耗等.

格式说明如下: 总查询次数(queries total), 去重后的sql数量(unique) 输出报表的内容排序(sorted by) 最重大的慢sql统计信息, 包括平均执行时间, 等待锁时间, 结果行的总数, 扫描的行总数. Count, sql的执行次数及占总的slow log数量的百分比. Time, 执行时间, 包括总时间, 平均时间, 最小, 最大时间, 时间占到总慢sql时间的百分比. 95% of Time, 去除最快和最慢的sql, 覆盖率占95%的sql的执行时间. Lock Time, 等待锁的时间. 95% of Lock , 95%的慢sql等待锁时间. Rows sent, 结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量. Rows examined, 扫描的行数量. Database, 属于哪个数据库 Users, 哪个用户,IP, 占到所有用户执行的sql百分比 Query abstract, 抽象后的sql语句 Query sample, sql语句 除了以上的输出, 官方还提供了很多定制化参数, 是一款不可多得的好工具. mysql-explain-slow-log, 德国人写的一个perl脚本. http://www.willamowius.de/mysql-tools.html

大数据处理分析的六大最好工具

大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

WEB日志格式及分析.doc

WEB日志格式及分析 网站日志挖掘分析-WEB日志格式及分析工具 WEB日志是网站分析和网站数据数据整理最基础的数据，了解其格式和组成将有利于更好地进行数据的收集、处理和分析。 一、日志格式类型 目前常见的WEB日志格式主要由两类，一类是Apache的NCSA 日志格式，另一类是IIS的W3C日志格式。NCSA格式又分为NCSA普通日志格式(CLF)和NCSA扩展日志格式(ECLF)两类，目前最常用的是NCSA扩展日志格式(ECLF)及基于自定义类型的Apache日志格式;而W3C扩展日志格式(ExLF)具备了更为丰富的输出信息，但目前的应用并不广泛，所以这里主要介绍的是NCSA扩展日志格式(ECLF)。 二、常见日志格式的组成 这是一个最常见的基于NCSA扩展日志格式(ECLF)的Apache日志样例： 可以看到这个日志主要由以下几个部分组成： 访问主机(remotehost)显示主机的IP地址或者已解析的域名。 标识符(Ident)由identd或直接由浏览器返回浏览者的EMAIL 或其他唯一标示，因为涉及用户邮箱等隐私信息，目前几乎所有的浏览器就取消了这项功能。 授权用户(authuser)用于记录浏览者进行身份验证时提供的

名字，如果需要身份验证或者访问密码保护的信息则这项不为空，但目前大多数网站的日志这项也都是为空的。 日期时间(date)一般的格式形如[22/Feb/20xx:09:51:46 +0800]，即[日期/月份/年份:小时:分钟:秒钟时区]，占用的的字符位数也基本固定。 请求(request)即在网站上通过何种方式获取了哪些信息，也是日志中较为重要的一项，主要包括以下三个部分： 请求类型(METHOD)常见的请求类型主要包括GET/POST/HEAD 这三种; 请求资源(RESOURCE)显示的是相应资源的URL，可以是某个网页的地址，也可以是网页上调用的图片、动画、CSS等资源; 协议版本号(PROTOCOL)显示协议及版本信息，通常是HTTP/1.1或HTTP/1.0。 状态码(status)用于表示服务器的响应状态，通常1xx的状态码表示继续消息;2xx表示请求成功;3xx表示请求的重定向;4xx表示客户端错误;5xx表示服务器错误。 传输字节数(bytes)即该次请求中一共传输的字节数。 来源页面(referrer)用于表示浏览者在访问该页面之前所浏览的页面，只有从上一页面链接过来的请求才会有该项输出，如果是新开的页面则该项为空。上例中来源页面是google，即用户从google 搜索的结果中点击进入。 用户代理(agent)用于显示用户的详细信息，包括IP、OS、

日志分析系统需求分析与技术建议

日志分析系统需求分析与 技术建议 2007-11-29

1.总体方案建议 1.1.系统的总体设计思想 1.功能分析 1.1.频道分析 1.1.1分析对象： ●频道(epg频道表数据) ●市场(PVR机器使用者所属地,目前没这方面信息，要求建立，若无详细信息则所有用户 的默认值为“中国”) ●日期(具体到天) ●时段(具体到分钟) 1.1.2分析指标： ●收视千人数(收看某个节目或时段的平均观众数（以千人表示）) 即分析锁定条件的观看人数 ●触达千人数(收看了某个节目或时段至少1分钟(或更多)的不重复的人数（以千人表示）) 根据选定条件，筛选出上了千人以上频道的人数。 ●独有观众触达(在设定的分析日期之内，只收看了某个频道（或节目）至少1分钟的观 众数) 分析只观看某频道的人数 ●总收视人数(特定时间段内收看电视的平均人数) 选定条件后的所有收视人数 ●收视率(特定时间段内收看电视的平均人数占目标观众总体人数的比例) 目标观众即所先地区拥有PVR盒子的总数 ●触达率(收看了某个节目或时段至少1分钟(或更多)的不重复的人数（百分比）) 选定条件后不重复人数/该条件下的总人数

●独有观众触达率(在设定的分析日期之内，只收看了某个频道（或节目）至少1分钟的 观众数（百分比）) 选定条件后只收看该频道人数/该条件下的总人数 ●收视份额(收看特定节目或时段的观众占相同时段所有频道收视观众总数的比例) 选定条件某频道收视人数/选定时段所有频道的收视人数 ●收视轮廓(收看特定节目或时段的目标观众占所有观众的比例) 目前只能做收视率对所有收看电视(?包括不使用PVR)的观众资料取不到,如果只取PVR总数就变成了收视率 ●总收视点(特定时间段内收看电视的平均人数占目标观众总体人数的比例) 目标观众即所先地区拥有PVR盒子的总数 ●指数(目标观众与指定参考观众的收视率之比较指数) 指数=目标观众收视率/指定参考观众收视率 目标观众：收看的用户数 指定参考观众：默认一个值 指定参考观众收视率目前得不到资料 ●流入人数 观看该频道在选定时段开始观看的人数 ●流出人数 观看该频道在选定时段结束的观看人数 ●流入比率(收看了某一节目并继续收看下一时段节目的观众比例) 流入人数/该条件的总观看人数 ●流出比率 流出人数/该条件的总观看人数 ●收视总时长 选定条件所有观看人的总时长 ●平均收视时长 总时长/总观看人数 1.1.2输出结果：

ADONET访问数据库技术的方法及步骤

1 https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html, 访问数据库技术的方法及步骤 徐照兴1 （江西服装职业技术学院，江西 南昌 330201） 摘 要：文中以访问SQL Server 数据库为例，以C#为编程语言，精简的描述了https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html, 访问数据库技术的方法及步骤，并给出了相应的核心代码。 关键词：https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html, C# 数据库 SQL Server 方法 1 徐照兴，1979-8，硕士，讲师，江西服装职业技术学院服装商贸学院，主要研究领域：数据库应用，web 开发 对数据库的访问是各种数据库应用程序开发的核心技术，.NET 框架中提出的https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html, 技术屏蔽了各种数据库的差异性，为应用程序的开发提供了一致的接口，增强了程序的可移植性和可扩展性，本文给出以https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html, 访问SQL Server 数据库为例，基于C#语言描述的https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html, 访问数据库技术的方法、步骤及核心代码，以期为.NET 从业人员提供帮助。 1 使用连接对象Connection 连接数据源 连接对象的作用是在应用程序与指定的数据库之间建立连接，这是访问数据库的第一步。核心代码如下： using System.Data; //引入包含基本数据访问类的https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html, 基本命名空间 using System.Data.SqlClient;//引入包含SQLServer 数据提供程序的命名空间 SqlConnection myconn = new SqlConnection();//定义并实例化一个Connection 对象 myconn.ConnectionString ="Server=数据库服务器名;DataBase=数据名;Uid=用户名;Pwd=密码";//使用SQL Server 用户登录验证方式连接数 据库 myconn.Open();//根据连接字符串，打开指定的数据库 注意： （1）若使用windows 验证方式连接数据库，连接的字符串如下： myconn.ConnectionString="Data Source=数据库服务器名;initial catalog=数据库名;persist security info=false;Integrated Security=SSPI"; （2）当数据库使用完毕后要及时关闭数据库的连接，即myconn.Close(); 2 使用命令对象Command 执行SQL 语句或存储过程操纵数据库 数据库连接打开后，接下来的工作就是操纵数据库，操纵数据库需要使用SQL 语句或存储过程，而https://www.sodocs.net/doc/4017951442.html, 数据提供程序中的Command 对象就可以用来实现对数据库的操纵了。核心代码如下： string sqlstr = " ";//引号内为SQL 语句或存储过程(也即是要如何操纵数据库) SqlCommand mycmd = new SqlCommand(sqlstr, myconn);//定义并实例化一个Command 对象