Hadoop日志

Hadoop日志相关知识

• 【Hadoop篇04】Hadoop配置日志聚集

  ​ 成长这一路就是懂得闭嘴努力，知道低调谦逊，学会强大自己，在每一个值得珍惜的日子里，拼命去成为自己想成为的人 Hadoop配置日志聚集 应用场景 为了让应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统上，有了日志之后就可以查看程序中的报错信息，从而调试程序 配置步骤 1.配置yarn-site.xml <!-- 日志聚集功能使能 --> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <!-- 日志保留时间设置7天 --> <property> <name>yarn.l
• 使用python构建基于hadoop的mapreduce日志分析平台

  流量比较大的日志要是直接写入Hadoop对Namenode负载过大，所以入库前合并，可以把各个节点的日志凑并成一个文件写入HDFS。 根据情况定期合成，写入到hdfs里面。咱们看看日志的大小，200G的dns日志文件，我压缩到了18G，要是用awk perl当然也可以，但是处理速度肯定没有分布式那样的给力。230102727.jpgHadoop Streaming原理mapper和reducer会从标准输入中读取用户数据，一行一行处理后发送给标准输出。Streaming工具会创建MapReduce作业，发送给各个tasktracker，同时监控整个作业的执行过程。任何语言，只要是方便接收标准输入输出就可以做mapreduce~再搞之前我们先简单测试下shell模拟mapreduce的性能速度~234955396.jpg看下他的结果，350M的文件用时35秒左右。235045406.jpg这是2G的日志文件，居然用了3分钟。 当然和我写的脚本也有问题，我们是模拟mapreduce的方式，而不是调用shell下
• Hadoop指令手册

  Hadoop指令 1.启动Hadoop集群 %HADOOP_HOME%/sbin/start-all.sh 2.启动yarn日志 %HADOOP_HOME%/bin/mapred --daemon start historyserver Spark指令 3.启动spark日志 %SPARK_HOME%/sbin/start-history-server.sh Flink指令 4.启动flink日志 %FLINK_HOME%/bin/historyserver.sh start
• 分布式离线/实时日志统计系统(Hadoop.Spark)

  概要本文总结采用目前最流行的Hadoop生态圈和Spark生态圈搭建一套完整的分布式日志采集系统，支持离线和实时计算，可以满足多种需求，例如PV，UV，实时交易量等各个业务下的场景。项目架构项目架构图集群一览大数据两个重要角色存储  采用Hadoop集群角色ipNameNode192.168.6.98DataNode1192.168.6.92DataNode2192.168.6.99计算 采用Spark角色ipMaster192.168.6.98Worker1192.168.6.92Worker2192.168.6.99组件清单及功能Tomcat 主要搜集业务上报的日志，例如自定义JS的PV和点击，移动客户端的PV和点击等，需要出接口和对应SDK帮助各个业务线和端集成简单，快速，正确。（参考示例例如友盟）Nginx 作为反向代理服务器，主要搜集服务器日志，好处无需各个端主动上报，缺点不能够满足各种复杂的需求Flume 分布式日志采集器，优点可以指定日志输出目录，代替做FTP日志文件服务器，不需要再主动下载日

Hadoop日志相关课程

• Hadoop 系统入门+核心精讲 本课程带领你从Hadoop入门开始，逐步掌握大数据核心技术（HDFS、YARN、MapReduce、Hive开发与调优），并将这些技术应用到实战中，最终完成电商行为日志分析项目，助力探索高薪职业赛道。

  讲师：Michael_PK 中级 1974人正在学习

• 快速入门Hadoop3.0大数据处理 近些年，大数据已经成为各大企业，乃至整个社会关注的重要资源，未来数据管理能力也将成为企业的核心竞争力。正因如此，大数据相关岗位的人员需求和薪资也水涨船高。 如果你是： —计算机专业在校生，未来准备从事大数据相关岗位的同学； —想要转行大数据的Java岗位工作者； —对大数据感兴趣的软件行业从业者，希望在大数据领域有所提升； 那么恭喜，你来对地方了！ 想学习大数据，就绕不开Hadoop，它是整个大数据生态体系的基础。本课程为Hadoop3.0入门课程，从0开始，带你手写代码。课程知识点完整详细，采用原理与实践结合的讲解方式，配套互联网企业真实项目进行讲解。 在本门课程中，你可以收获： —了解Hadoop的核心原理及Hadoop3.0中的新特性 —掌握Hadoop集群的安装部署 —掌握PB级海量日志数据的存储方法 —掌握企业中海量数据的计算方法 —掌握Sqoop在HDFS导出数据至MySQL中的使用 —掌握Hadoop中自定义序列化数据类型在数据分析中的应用 —掌握大数据任务自动化执行脚本的封装和监控 通过本课程的学习，你可以了解Hadoop中的三大核心组件及原理；独立完成Hadoop分布式集群的安装部署；实现大数据中的海量数据存储和海量数据计算。 目前各行各业都处于数据的快速增长期，特别是互联网行业，企业中对大数据的需求会越来越多，本门课程可以帮助大家快速入门大数据，提升自身技术能力。

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• Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战 基于Spark3，在同一项目中，学习两套实时处理的解决方案：Spark Streaming和Structured Streaming，体验完整实时处理方案的全流程，为你梳理大数据常见面试题、大厂的实时解决方案，带你跨过面试最后一公里。

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Hadoop日志相关教程

• 2.2 慢日志 通过分析慢日志定位存储性能问题的 SQL，慢日志有一个阈值参数 long_query_time，单位是秒，比如该参数设置为 1，那么执行时长超过 1 秒的 SQL 都会被记录到慢日志文件：想要快速分析慢日志的 SQL，建议使用 percona 公司的慢日志分析工具 pt-query-digest。
• 2. 过滤 Gradel 日志 我们日常开发过中编译时，在控制台看到的日志并不是所有的编译日志。我们看到的日志是 LIFECYCLE 级别及级别在它之上所有日志信息。我们执行gradle asR命令打 Release 包的日志，如下所示：如果我们编译时要过滤日志，我们就需要在执行命令的时候在 gradle 后面加上不同的选项，具体如下表所示： 命令 输出日志的级别 没有任何 输出 LIFECYCLE 及更高 -q 输出 QUIET 及更高 -i 输出 INFO 及更高 -d 输出 DEBUG 及更高
• Gradle 日志 前面我们讲了 Gradle 在项目组件化中的运用。这节我们学习 Gradle 的日志。日志是我们日常开发中排查问题非常重要的一个信息。如果我们打包时出现报错，我们需要通过分析构建日志从而排查问题。通过这节课的学习我们能够了解 Gradle 的日志信息有哪些级别？打包时 Gradle 报错我么那如何去查看？及一些常见错误的处理方法。
• 1.1 日志文件 重要日志模块：二进制日志-binlog二进制日志，其实就是我们平常所说的 binlog，它是 MySQL 重要的日志模块，在 Server 层实现。binlog 以二进制形式，将所有修改数据的 query 记录到日志文件中，包括 query 语句、执行时间、相关事务信息等。binlog 的开启，通过在配置文件 my.cnf 中，显式指定参数 log-bin=file_name。如果未指定 file_name，则会记录为 mysql-bin.******（* 代表 0~9 之间的某个数字，表示日志的序号）log-bin = /mysql/log/mysql-bin # binlog的存储路径下面为一条insert语句所生成的binlog内容：root@localhost [tempdb]>insert into a values(1);Query OK, 1 row affected (0.00 sec)[root@mysql-test-1 log]# mysqlbinlog --base64-output=decode-rows -vv mysql-bin.000017#200413 0:18:17 server id 1873306 end_log_pos 556 Write_rows: table id 280 flags: STMT_END_F### INSERT INTO `tempdb`.`a`### SET### @1=1 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */# at 556#200413 0:18:17 server id 1873306 end_log_pos 583 Xid = 4713735COMMIT/*!*/;重要日志模块：InnoDB redo logredo log，是存储引擎 InnoDB 生成的日志，主要为了保证数据的可靠性。redo log 记录了 InnoDB 所做的所有物理变更和事务信息。redo log 默认存放在数据目录下面，可以通过修改 innodb_log_file_size 和 innodb_log_files_in_group 来配置 redo log 的文件数量和每个日志文件的大小。innodb_log_file_size = 1000M # 每个redo log文件的大小innodb_log_files_in_group = 3 # redo log文件数量错误日志：error log错误日志，记录 MySQL 每次启动关闭的详细信息，以及运行过程中比较严重的警告和错误信息。错误日志默认是关闭的，可以通过配置参数 log-error 进行开启，以及指定存储路径。log-error = /mysql/log/mysql-error.log # 错误日志的存储路径1.1.4 慢查询日志：slow query log慢查询日志，记录 MySQL 中执行时间较长的 query，包括执行时间、执行时长、执行用户、主机等信息。慢查询日志默认是关闭的，可以通过配置 slow_query_log 进行开启。慢查询的阈值和存储路径，通过配置参数 long_query_time 和 slow_query_log_file 实现。slow_query_log = 1 #开启慢查询long_query_time = 1 #设置慢查询阈值为1sslow_query_log_file = /mysql/log/mysql-slow.log #设置慢查询日志存储路径1.1.5 一般查询日志：general query log一般查询日志，记录 MySQL 中所有的 query。慢查询记录的是超过阈值的 query，而一般查询日志记录的是所有的 query。一般查询日志的开启需要慎重，因为开启后对 MySQL 的性能有比较大的影响。一般查询日志默认是关闭的，可以通过配置参数 general_log 进行开启。存储路径可以通过配置参数 general_log_file 来实现general_log = OFF #默认是关闭的general_log_file = /mysql/data/mysql-general.log #设置查询日志存储路径
• 1. 添加日志 Android 通过 Log 类，我们可以创建日志消息，这些消息会显示在 Logcat 中。一般来说，我们应使用以下日志方法，这些方法按照优先级从高到低（或者从最简略到最详细）的顺序列示：Log.e(String, String)（错误）Log.w(String, String)（警告）Log.i(String, String)（信息）Log.d(String, String)（调试）Log.v(String, String)（详细）除开发期间外，其他任何时候都绝不应将详细日志编译到我们的应用中。虽然会编译调试日志，但会在运行时将其去掉，而错误、警告和信息日志会始终保留。对于每种日志方法，第一个参数都应是唯一标记，第二个参数都应是消息。系统日志消息的标记是一个简短的字符串，指示消息所源自的系统组件（例如 ActivityManager）。标记可以是我们认为有用的任何字符串，例如当前类的名称。一种比较好的做法是，在要用于第一个参数的类中声明 TAG 常量。例如，我们可以按如下方式创建一条信息日志消息：private static final String TAG = "MyActivity";...Log.i(TAG, "MyClass.getView() — get item number " + position);Tips：长度超过 23 个字符的标记名称在 logcat 输出中会被截断。
• 2. 事务日志 使用事务日志可以提高事务的安全性和效率：修改表数据时，只需要在内存中进行修改，再持久化到磁盘上的事务日志，而不用每次都将修改的数据持久化到磁盘。事务日志持久化后，内存中所修改的数据可以慢慢再刷到磁盘，这种方式称为预写式日志，修改数据需要写两次磁盘；效率快很多，因为事务日志采用追加方式，写日志的操作只是磁盘上一小块区域的顺序IO，不像随机IO需要在磁盘多个地方移动磁头；万一数据库发生崩溃，可以通过已经持久化的事务日志，来自动恢复数据。

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