Apache日志

大型WEB服务常使用实用的负载均衡技术以提高站点服务能力，这要求后台多个服务器提供WEB服务，便于服务的分布规划和扩展性。然而，多服务器部署需要统一合并日志以进行精确的统计分析。因此，为确保统计准确性，每天按时段自动生成日志文件至关重要。此外，压缩包内包含cronlog的编译源码及Linux下实现日志轮询的详细操作步骤，希望能为用户提供实质帮助。

兼容 Hadoop 2.5 的 apache-flume-1.6.0-bin.zip 是个还挺实用的工具，专门用来搞日志采集的。Flume 这东西是 Cloudera 家出的，支持分布式，容错也比较强，部署起来也不算麻烦，基本配置好 source、channel、sink 就能跑。 Flume 的核心思路就是把数据源的日志给拉过来，中间用个 channel 缓一手，再推给你指定的目标，比如 HDFS、Kafka 这些。你可以用 exec source 从 shell 拿日志，也能用 avro 协议做远程采集，灵活得。 如果你平时就在玩 Hadoop，那这个版本跟 2.5 的兼容性还不错，稳定性

本书全方位解析 Flume 架构和组件，如文件通道、HDFS 接收器和 Hadoop 文件系统，辅助你掌控 Flume。提供了各组件的详细配置选项，方便根据需求定制 Flume。

标题中的“基于Apache Spark+Flume+Kafka+HBase的实时日志分析系统”描述了一个集成大数据处理和实时分析的架构。此系统利用了Apache Spark、Flume、Kafka和HBase这四个开源组件，构建了一个高效、可靠且可扩展的日志处理平台。具体来说：Apache Spark作为实时分析的核心，从Kafka接收数据流并进行实时处理和分析；Flume负责从各种分布式应用服务器收集日志数据，并将其发送到Kafka队列；Kafka作为数据缓冲区，接收Flume推送的日志数据并分发给Spark；HBase用于存储经过Spark处理后的结果数据，支持快速随机访问和高并发读写能力

项目目标 本项目通过对黑马技术论坛 Apache Common 日志进行深入分析，提取并计算论坛运营的关键指标，为运营者提供数据支持，辅助其进行决策。 主要内容 数据采集与预处理: 从黑马技术论坛获取 Apache Common 日志数据，并进行清洗、转换等预处理操作，为后续分析做好准备。 关键指标定义与计算: 根据论坛运营需求，定义关键指标，例如用户活跃度、帖子热度、板块活跃度等，并设计算法从日志数据中计算这些指标。 数据可视化与报告生成: 将计算得到的关键指标进行可视化展示，并生成分析报告，以直观的方式呈现论坛运营状况。 预期成果 本项目将构建一套完整的数据分析流程，实现对黑马技术论

Apache Flume在Hadoop上的分布式日志收集（中文版），建议与Apache Flume在Hadoop上的分布式日志收集英文版对照使用！

根据所提供的文档内容，可以了解以下信息：1. Apache Flink简介：Apache Flink是一个开源的流处理框架，支持高吞吐量、低延迟的数据处理，具备容错机制，确保数据处理的准确性。Flink的架构包括Job Manager负责任务调度和协调，Task Manager执行任务。它支持状态管理和检查点机制，实现“恰好一次”状态计算。此外，Flink提供了窗口操作来处理滑动、滚动和会话窗口，以及灵活的内存管理。Flink还包含优化器，同时支持流处理和批处理。2. 快速入门设置：了解Flink的安装和配置步骤，包括在Windows和Linux系统上的安装，配置SSH、Java和Flink，

当内存中的数据被修改后，并不立即更新到磁盘，这种技术称为redo log，提升效率。redo log的主要功能是保护数据完整性，同时带来额外的好处包括数据恢复（备份集+归档日志）、数据同步（DG，streams，gg）以及日志挖掘。随着技术的进步，如何优化这些过程成为当前的研究热点。

Redis 源码的学习笔记其实蛮多，但这份《Redis 源码日志》还挺的。不是单纯堆砌知识点，而是像一个懂行的朋友边研究边讲，节奏也舒服，逻辑也清晰。如果你也想搞清楚 Redis 到底是怎么跑起来的，这份文档还挺值得一看的。

Apache SpamAssassin 是一种可扩展的电子邮件过滤器，用于识别垃圾邮件。它使用规则库和高级启发式以及统计分析测试来检测邮件标题和正文中的垃圾邮件特征。识别后，可选择将邮件标记为垃圾邮件，以便后续过滤。该工具提供命令行工具、客户端-服务器系统和 Perl 模块组 Mail::SpamAssassin，用于执行过滤操作。