求问各位IT大佬,如何使用springboot后端框架与bootstrap前端技术搭建一个日志分析的页面,实现对日志的统计,及显示功能。 [问题点数:100分]

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红花 2015年2月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2018年5月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2015年1月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2018年6月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
2018年3月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
2014年12月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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Bootstrap和AngularJS整合Spring boot
一 项目介绍 <em>使用</em>BootStrap制作导航,<em>使用</em>AnglularJS<em>实现</em>导航切换<em>页面</em>路由<em>功能</em>,并演示AngularJS通过$http服务和Spring Boot提供的REST服务,最后演示用指令封装jQuery UI的日期选择器 二 实战 1 新建Spring Boot项目,依赖如下: &amp;lt;dependency&amp;gt; &amp;lt;groupId&amp;gt;org.springfr...
springboot+bootstrap项目源码
<em>springboot</em>项目源码,通过thymeleaf、<em>bootstrap</em><em>实现</em><em>页面</em>后台交互,菜单展示
springboot+bootstrap的管理后台demo
这个demo整合<em>springboot</em>+<em>bootstrap</em>+mysql+redis(代码有,但是没有实际<em>使用</em>)的管理后台demo,<em>bootstrap</em>与后台java交互,希望能帮助到有需要的人
Spring Boot 搭建应用实现登陆实例,页面使用bootstrap
Spring boot <em>搭建</em>web应用集成了thymeleaf模板<em>实现</em>登陆 下面是pom.xml的配置 http://www.w3.org/2001/XMLSchema-ins
基于springboot+bootstrap+mysql+redis搭建一套完整的权限架构【七】【菜单维护模块】
大家在阅读本章的时候大家一定要把上一章的代码从GitHub上拿下来先,因此本章的以及后续章节的所有的Java代码都是基于上一章节的代码因此大家一定要记得把上一章的代码全部给clone下来,否则本章的代码大家将无法运行起来。        通过上一章节我们已经完成了我们的基本架构的开发工作,那么这一章我们将开发我们的菜单维护模块,<em>实现</em>对菜单的增删改查的<em>功能</em>,该模块的菜单树<em>使用</em>的是ztree的前端j
大数据Web日志分析 用Hadoop统计KPI指标实例
可以带着下面问题来阅读文章 问题: 1.MapReduce在<em><em>日志</em>分析</em>的作用 思考: 该<em>如何</em>架构kpi系统,需要考虑什么问题。 kpi:关键绩效指标法,即KPI绩效考核,是企业绩效考核的方法之一,其特点是考核指标围绕关键成果领域进行选取,均对关键绩效指标考核法的应用及其特点有所介绍。 前言 Web<em>日志</em>包含着网站最重要的信息,通过<em><em>日志</em>分析</em>,我们可以知道网站的访问量,哪个网页访
hadoop网站日志分析(一)
Hadoop学习笔记—20.网站<em><em>日志</em>分析</em>项目案例(一)项目介绍 网站<em><em>日志</em>分析</em>项目案例(一)项目介绍:当前<em>页面</em> 网站<em><em>日志</em>分析</em>项目案例(二)数据清洗:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4458219.html 网站<em><em>日志</em>分析</em>项目案例(三)<em>统计</em>分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一、项
实时日志分析系统的架构、实现以及思考
1 序 对ETL系统中数据转换和存储操作的相关<em>日志</em>进行记录以及实时分析有助于我们更好的观察和监控ETL系统的相关指标(如单位时间某些操作的处理时间),发现系统中出现的缺陷和性能瓶颈。 由于需要对<em>日志</em>进行实时分析,所以Storm是我们想到的首个框架。Storm是<em>一个</em>分布式实时计算系统,它可以很好的处理流式数据。利用storm我们几乎可以直接<em>实现</em><em>一个</em><em><em>日志</em>分析</em>系统,但是将<em><em>日志</em>分析</em>系统进行模块
记录自己的一个低级错误(关于拖拽功能
首先,背景是这样的:     整体思路:         <em>一个</em>面板,内部有多个Image,for循环给每个Image添加拖拽事件,在拖拽事件中,获取当前鼠标下的UI,克隆     出现问题:         由于拖拽事件是鼠标移动后才开始执行,所以会导致鼠标下UI可能是背景框,从而克隆错误对象     大致代码:         因后续修改,未留下原始代码,思路如下:        ...
二、springboot+bootstrap搭建演示项目
1、工程目录结构及<em>功能</em>简要说明:首先,该文章目的主要是记录自己学习过程,遇到的问题的一些总结,用thymelea模板f和<em>bootstrap</em>等<em>搭建</em><em>一个</em>菜单框架。工程结构如下:2、配置文件及代码:pom.xml文件内容如下&amp;lt;?xml version=&quot;1.0&quot; encoding=&quot;UTF-8&quot;?&amp;gt; &amp;lt;project xmlns=&quot;http://maven.apache.org/POM...
spring-boot2.0 thymeleaf bootstrap 整合示例
spring-boot2.0 thymeleaf <em>bootstrap</em> 整合示例 本文主要讲述<em>如何</em>结合在<em>springboot</em>项目中结合thymeleaf和<em>bootstrap</em>。最后会把项目的下载地址放出来。 先看看最终效果: 效果看完之后,有木有心动,接下来我们一起自己动手打造<em>一个</em>。 新建项目 首先在idea或者eclipse(STS)中新建<em>springboot</em>项目,在选择依赖(De...
springboot、mybatis、thymeleaf、bootstrap整合框架
<em>springboot</em>、mybatis、thymeleaf、<em>bootstrap</em>整合框架
spring boot+thymeleaf+bootstrap 简单实现后台管理系统界面
spring boot+thymeleaf+<em>bootstrap</em> 简单<em>实现</em>后台管理系统界面
ELK实时日志分析平台部署搭建详细实现过程
原文地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135137.htm 1、ELK平台介绍 在搜索ELK资料的时候,发现这篇文章比较好,于是摘抄一小段: <em>日志</em>主要包括系统<em>日志</em>、应用程序<em>日志</em>和安全<em>日志</em>。系统运维和开发人员可以通过<em>日志</em>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<em>日志</em>可以了解服务器的负荷,性能安全性,从
Spark实现流式实时日志分析系统
实验介绍 我们知道对于<em>一个</em>网站的用户访问流量是不间断的,基于网站的访问<em>日志</em>,即WEB LOG的分析是经典的流式实时计算应用场景。比如百度<em>统计</em>,它可以做流量分析、来源分析、网站分析、转化分析。另外还有特定场景分析,比如安全分析,用来识别 CC 攻击、 SQL 注入分析、脱库等。这里我们简单<em>实现</em><em>一个</em>类似于百度分析的系统。 课程来源 这里的课程来自于【实验楼课程】:流式实时<em><em>日志</em>分析</em>系统——《Spa...
hadoop日志分析系统
环境:centos7+hadoop2.5.2+hive1.2.1+mysql5.6.22+indigo service 2 思路:hive加载<em>日志</em>→Hadoop分布式执行→需求数据进入MySQL 注意:hadoop<em><em>日志</em>分析</em>系统网上资料很多,但是大多都有写小问题,无法顺利运行,但本文中都是经过亲自验证的,可以一气呵成。另外还包括可能遇到的异常的详细解释及相关解决方案。 1) <em>日志</em>格
springboot整合logback集成elk实现日志的汇总、分析、统计和检索功能
&amp;#13;   在Spring Boot当中,默认<em>使用</em>logback进行log操作。logback支持将<em>日志</em>数据通过提供IP地址、端口号,以Socket的方式远程发送。在Spring Boot中,通常<em>使用</em>logback-spring.xml来进行logback配置。 首先、创建<em>一个</em>elk的<em>springboot</em>项目,然后先对logback进行配置,配置各项的详细说明可以去看ht...
通过实时日志分析_进行访问日志的快速统计
很多个人站长在<em>搭建</em>网站时<em>使用</em>nginx作为服务器,为了了解网站的访问情况,一般有两种手段: <em>使用</em>CNZZ之类的方式,在前端<em>页面</em>插入js,用户访问的时候触发js,记录访问请求。 利用流计算、或离线<em>统计</em>分析nginx的access log,从<em>日志</em>中挖掘有用信息。
SpringBoot整合elk,搭建实时日志平台
这篇文章主要介绍<em>springboot</em>整合elk. elk 简介 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。 Logstash是<em>一个</em>完全开源的工具,他可以对你的<em>日志</em>进行收集、过滤,并将其存储供以后<em>使用</em>(如,搜索)。 Kibana 也是<em>一个</em>
网站数据统计分析之一:日志收集原理及其实现
网站数据<em>统计</em>分析工具是网站站长和运营人员经常<em>使用</em>的一种工具,比较常用的有谷歌分析、百度<em>统计</em> 和 腾讯分析等等。所有这些<em>统计</em>分析工具的第一步都是网站访问数据的收集。目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的。本文将简要分析这种数据收集的原理,并一步一步实际<em>搭建</em><em>一个</em>实际的数据收集系统。 1、数据收集原理分析 简单来说,网站<em>统计</em>分析工具需要收集到用户浏览目标网站的行为(如打
搭建spring-boot+vue前后端分离框架并实现登录功能
一、环境、工具 jdk1.8 maven spring-boot idea VSVode vue 二、<em>搭建</em>后台spring-boot框架 步骤: 1、new- project选择Spring Initializr  next 2、创建项目文件结构以及jdk版本 3、选择项目需要的依赖 next然后finish 4、创建完毕的文件结构如图 5、对pom.x...
分析Apache日志文件,统计各种实用信息
FROM:http://blog.topspeedsnail.com/archives/160Apache访问<em>日志</em>记录了Apache处理的所有的请求。访问<em>日志</em>存储目录由CustomLog指定。下面我们来分析<em>日志</em>并得出有用的<em>统计</em>。我的Apache<em>日志</em>存储目录 /var/log/apache2access.log 文件几本结构示例1234138.128.75.90 - - [15/Nov/2015:1...
用spark做web日志分析
本文以服务器<em><em>日志</em>分析</em>为例,给大家展示真实场景中,怎么用pySpark去完成大数据的处理和分析的。总述这里的应用主要包括4部分: Part 1: Apache Web服务器<em>日志</em>格式 Part 2: web服务器<em>日志</em>初步解析 Part 3: web服务器<em>日志</em>进一步解析和可视化 Part 4: 对返回404的结果做分析part 1 Apache Web服务器<em>日志</em>格式这里用到的服务器<em>日志</em>格式是 Ap
apache日志分析处理;如何通过apache日志计算出PV数和UV数?
google了下,没有找到<em>如何</em>通过apache<em>日志</em>计算出PV数和UV数,在知乎上提问了个,等待高人解答吧。 —– 等了一下午,知乎上也木有人能给出合理的算法,chinaunix上也木有,stackoverflow.com上也木有,自己找时间看一下awstats吧,看看能不能找到答案。 —- 来公布答案了~~ 查询了awstats的文档说明,http://awstats.sourcefor
使用Spark进行流式实时日志分析系统的实现
具体过程参考实验楼:流式分析系统<em>实现</em>https://www.shiyanlou.com/courses/running实验中遇到的问题:1.indexOf()函数中O为大写2.关于genLog.sh<em>日志</em>需注意其中<em>使用</em>了~,切记保证程序的正确实验反思:1.提高自己的编程能力需要不断的实践,动手写代码动手做实验2.实验过程中提高工作效率,编写程序小心注意细节3.逐步去体会编程的乐趣,遇到问题要学会解决...
基于MapReduce的海量Web日志分析
转载出处: http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-log-kpi/ 前言 Web<em>日志</em>包含着网站最重要的信息,通过<em><em>日志</em>分析</em>,我们可以知道网站的访问量,哪个网页访问人数最多,哪个网页最有价值等。一般中型的网站(10W的PV以上),每天会产生1G以上Web<em>日志</em>文件。大型或超大型的网站,可能每小时就会产生10G的数据量。 对于<em>日志</em>的这种规模的数据
使用hive进行日志分析
任务 将一批登陆<em>日志</em>导入到hive中,然后通过hive计算如下数据,并将计算结果存入mongoDB 每小时的登陆用户数(qid消重)每小时通过各渠道登陆各游戏的用户数12月9日10点的新用户 登陆<em>日志</em>的数据结构如下所示:  年       月   时    分    秒                                      gkey
关于spring boot 搭建elk日志系统(1)
<em>搭建</em>logstash收集<em>日志</em>,通过集成log4j达到收集运行<em>日志</em>,这里实验结果是每10分钟0.1M流量,Elasticsearch做接口<em>使用</em>。然后制作中间插件把数据导入数据库 学习网址https://www.elastic.co/webinars/introduction-elk-stack
nginx简单的日志shell分析统计脚本
最近公司要求从nginx 的access<em>日志</em>中得到一些信息,方便日后判断分析 于是我自己写了一些nginx<em>日志</em>可以等到的信息需求如下: 简单的写了<em>一个</em>shell脚本,获取<em>统计</em>其中的参数。可能这个脚本需要优化的地方很多,只写了几点<em>功能</em>,先贴上,思路梳理 nginx<em>日志</em>参数简单介绍下 remote_addr:远端地址(客户端地址) time_local:<em>日志</em>记录时间 r
新手使用spring boot 做的一个登录页面 的心得
很久之前在学校学过jsp和三大框架,之后就在也没接触过web项目,最近公司项目需要做<em>一个</em>web版的数据展示界面,想想用ASP呢还是用JSP,后来发现这些都已经过时了,现在都流行微服务,本来就没有什么WEB开发经验,可把我难坏了,狂补一些前端后端的知识,先看一下登录界面,也是网上copy的代码,自己找的图片,前端用的<em>bootstrap</em> 工程目录是这个样子的 &amp;lt;!DOCTYPE htm...
Java实现服务器Web实时日志
起因 服务器没有登陆的权限,看服务器<em>日志</em>需要找同事,由于老是麻烦同事就看在网上是否有web<em>日志</em>查看的<em>功能</em>,有ELK的介绍,不想搞这么大动作,看到同猿的一篇文章 用websocket+tail 命令<em>实现</em>实时<em>日志</em>查看 。在原来的代码改了下,项目结果如下:   代码 https://gitee.com/davegrohl/LogView  ...
mongodb+java实现日志的日活与月活查询
业务介绍前段时间有个<em>日志</em><em>统计</em>的需求,是规范的登陆<em>日志</em>,估计<em>一个</em>月有几十万,放入hadoop太麻烦了,放数据库又怕后续数据量增加较快,于是尝试用mongodb来存储,后续进行<em>统计</em>。 mongodb是采用3.4, 2017年12月最新的是3.6
《hadoop进阶》web日志系统 KPI指标的分析与实现
1:Web<em><em>日志</em>分析</em>系统概述 2:需求分析:<em>日志</em>提取预处理,KPI指标设计,存储与展现 3:算法模型:Hadoop并行算法 4:架构设计:用Maven构建hadoop项目 5:程序<em>实现</em>:MR2V程序<em>实现</em> 6:结果可视化 一:Web<em><em>日志</em>分析</em>系统概述 Web<em>日志</em>由Web]服务器产生,可能是Nginx,Apache,Tomcat等,从Web<em>日志</em>中我们可以提取到很多有用的信息,比如说网
Spring Boot (日志篇):Log4j整合ELK,搭建实时日志平台
目录 说在前面 ELK elk 简介 elk下载安装 配置、启动 Elasticsearch 配置、启动 logstash 配置、启动kibana 创建<em>springboot</em>工程 在pom.xml加入相关依赖 打印log测试 在kibana 实时监控<em>日志</em> 说在前面 作为开发,<em>日志</em>是可以说是最重要,没有之一的东西。有代码就一定要有<em>日志</em>,<em>日志</em>写的越详细,处理器bug来越简单,解...
利用 ELK系统分析Nginx日志并对数据进行可视化展示
一、写在前面   结合之前写的一篇文章:Centos7 之安装Logstash ELK stack <em>日志</em>管理系统,上篇文章主要讲了监控软件的作用以及部署方法。而这篇文章介绍的是单独监控nginx <em><em>日志</em>分析</em>再进行可视化图形展示,并在用户前端<em>使用</em>nginx 来代理kibana的请求响应,访问权限方面暂时<em>使用</em>HTTP 基本认证加密用户登录。(关于elk权限控制,我所了解的还有一种方式-Shie
海量数据日志实时分析步骤
1. 实时计算的概念 互联网领域的实时计算一般都是针对海量数据进行的,除了像非实时计算的需求(如计算结果准确)以外,实时计算最重要的<em>一个</em>需求是能够实时响应计算结果,一般要求为秒级。个人理解,互联网行业的实时计算可以分为以下两种应用场景: 1)  数据源是实时的不间断的,要求对用户的响应时间也是实时的。 主要用于互联网流式数据处理。所谓流式数据是指将数据看作是数据流的形式来处理。数据流则是在时
浅谈Java项目日志记录和分析 (基于log4j介绍)
一、前言 <em>日志</em>记录是应用程序运行中必不可少的一部分。具有良好格式和完备信息的<em>日志</em>记录可以在程序出现问题时帮助开发人员迅速地定位错误的根源。记录<em>日志</em>只是有效地利用<em>日志</em>的第一步,更重要的是<em>如何</em>对程序运行时产生的<em>日志</em>进行处理和分析。
spark中使用sparksql对日志进行分析(属于小案例)
一:<em>使用</em>sparksql开发 1.sparksql开发的两种方式   HQL:SQL语句开发     eq : sqlContext.sql("xxxx")   DSL : sparkSql中DataFrame的API调用方式     eq:val df=sqlContext.xxx        df.select("number")   二:HQ
MapReduce 收集日志 分析访问量,点击流
61.235.163.33 - - [12/Jul/2017:00:00:59 +0800] &quot;GET /good?shopId=4&amp;amp;goodId=10 HTTP/1.1&quot; 200 450 &quot;-&quot; &quot;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.339...
ELK日志分析平台之kibana以及借助ELK平台实现网站访问量统计
1.安装kibana: [root@server6 ~]# rpm -ivh kibana-4.5.1-1.x86_64.rpm Preparing... ########################################### [100%] 1:kibana ########################...
ELK实时日志分析平台(一)
闲来无事,最近感觉现在企业招聘信息中要求会elk,作为小白的我当然也要紧跟技术界的潮流了【虽然跟的有点晚了哈@_@】 本文章是借鉴网上一篇文章并结合我自己实践过程写下的,文章最后会贴出借鉴文章的链接~ 系统: 注:我这里为测试和实验方便,ELK整套都装在同一台虚拟机中了,生产环境的话,可以分开<em>搭建</em>在不同的服务器上,只要能互相联通。 虚拟机中防火墙以及selinux都已关闭! 相关部署...
使用Kibana 分析Nginx 日志并在 Dashboard上展示
一、Kibana之Visualize <em>功能</em> 在首页上Visualize 标签页用来设计可视化图形。你可以保存之前在discovery中的搜索来进行画图,然后保存该visualize,或者加载合并到 dashboard 里。<em>一个</em>可视化可以基于以下几种数据源类型: <em>一个</em>新的交互式搜索 <em>一个</em>已保存的搜索 <em>一个</em>已保存的可视化 下面是kibana自带的几种visualize类型 类型
使用SparkSQL 分析日志中IP数、流量等数据
写在前面前面文章中,我们<em>使用</em>Spark RDD从非结构化的<em>日志</em>文件中分析出了访问独立IP数,单个视频访问独立IP数和每时CDN流量,这篇文章主要介绍<em>使用</em>Spark SQL从结构化的数据中完成这些数据的分析,如下图所有,先将<em>日志</em>文件结构化成csv文件,此文件可从源码cdn.csv中获取Pom文件中添加SparkSQL依赖
使用shell脚本分析nginx日志
shell<em><em>日志</em>分析</em>之应用<em><em>日志</em>分析</em>脚本对请求ip 进行<em>统计</em>cat /opt/logs/nginx/access.log|awk '{print $1}'|sort|uniq -c|sort -rn|more对状态码进行<em>统计</em>,由于状态码的位置不固定,所以先要对其进行清洗cat /opt/logs/nginx/access.log/grep -ioE &quot;HTTP\/1\.[1|0]\&quot;[[:blank:...
ELK日志分析Kibana——数据图形化制作
摘要: Kibana把数据图形化,可以帮助我们更好的去分析数据,找到数据里面的结构 注意看一下,上面缩看的界面,是<em>一个</em>聚合的结果,他是由CPU Usage图表、System Load图表、CPU usage over time图表、 System Load over time图表一起构造而成的。Kibana把数据图形化,可以帮助我们更好的去分析数据,找到数据里面的结构注意看一下,上面缩看的界面,是...
日志文件的IP次数进行统计
遇到的<em>一个</em>面试题:对<em>日志</em>文件的IP值次数进行<em>统计</em> 并<em>显示</em>次数最多的前六名解决方法: grep -i -o -E “([0-9]{1,3}.){3}[0-9]{1,3}” test1.txt | sort -n | uniq -c | sort -n -r | head -6参数详情: grep命令 用于文本搜索-E:用于<em>使用</em>正则匹配-o:只<em>显示</em>匹配的部分-i:忽略大小写sort命令用于排
行为日志分析java简单实现方法
这里不多说,这个主要是我前面一篇博文的<em>实现</em>方法,用于对每天产生的行为<em><em>日志</em>分析</em>出对于用户的一些属性以及偏好等等,这里我们<em>日志</em>存到的是mongodb里面,所以我是<em>使用</em>mongodb+java还有一点mysql的东西<em>实现</em>的。mysql主要查一些请求数据中实体的信息的。 当然下面代码也仅仅是我对行为<em>日志</em>的<em>一个</em>非常初级的分析,当然代码也很初级,不优雅(说代码不优雅的就别喷了),但的确是分析出来东西了,后面
SpringBoot项目开发(十四):AOP,收集日志统计方法执行时长
用过Spring 的开发者都知道它有两大核心<em>功能</em>,1.依赖注入(IOC、DI)、2.面向切面编程(AOP)。 AOP:面向切面编程,往往用来<em>实现</em>关注点的分离的技术。系统是由许多不同的组件所组成的,每<em>一个</em>组件各负责一块特定<em>功能</em>。可以很好的集成<em>日志</em>收集、权限拦截、运行监控等<em>功能</em>。 1.新建项目,添加引用,用到MVC、AOP、模版引擎 &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;dependency&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;
springboot+bootstrap论坛
基于Java开发的论坛系统,内置mysql数据库,自动建立索引,里面包含安装教程。
Bootstrap-table 表格计算列的和----总计
html中 注意 :table要设置为 data-show-footer=”true” js中 /** * 采购数量总计(modal) * * @param data *
idea+springboot+mybatis+jsp+bootstrap实现从mysql查询出数据并显示(源码)
http://blog.csdn.net/madcode2222222222222/article/details/79142581
求正整数各位数字之和
求正整数<em>各位</em>数字之和 时间复杂度
python(2):使用python分析大日志文件思路及过程
1.做服务器开发的经常会遇到要分析大量的<em>日志</em>,<em>统计</em>大量数据;这里介绍几种<em>统计</em><em>日志</em>数据的方法和思路 之前有遇到过要<em>统计</em>几天内的url出现次数的事情,一天有24个gz压缩文件,每个文件大概6G左右,URL的不重复率也很高 <em>使用</em>方法: 1.用shell 解压然后在<em>统计</em>,shell脚本写起来麻烦,<em>统计</em>那一块很多人也不是很熟悉(不也不咋熟悉),sort又很慢,用下面的方法进行md5转换就更慢了  w
【Hadoop】基于Hadoop/Hbase/Hive的小型离线服务器日志分析应用
1、项目简介 本项目主要设计<em>一个</em>基于Hadoop的<em><em>日志</em>分析</em>系统。其中的<em>日志</em>数据主要来自于某系统开发测试期间的服务器访问<em>日志</em>数据(Tomcat),通过对这些<em>日志</em>数据利用正则表达式等技术手段进行处理,提取出匹配到的目标数据信息,将其进行归类化处理,而对<em><em>日志</em>分析</em>处理方式中,本文探究了直接利用Hadoop的<em><em>日志</em>分析</em><em>功能</em>和利用Hadoop+Hbase+Hive结合的技术<em>实现</em>对<em>日志</em>进行分析的<em>功能</em>,作为...
海量可视化日志分析平台之ELK搭建
ELK是什么?  E=ElasticSearch ,一款基于的Lucene的分布式搜索引擎,我们熟悉的github,就是由ElastiSearch提供的搜索,据传已经有10TB+的数据量。  L=LogStash , 一款分布式<em>日志</em>收集系统,支持多输入源,并内置一些过滤操作,支持多输入元  K=Kibana , 一款配合ElasticSearch的web可视化界面,内置非常各种查询,聚合操作
使用awk生成access日志多维度分析报表
原由: 某天某项目网站被一些IP恶意DDOS,因为没有卖运营商的流量清洗等等之类的防护服务,导致该项目无法访问 产生了三个处理需求: 需要识别恶意IP进行封堵 需要定位被攻击的<em>页面</em>查找攻击弱点 需要定位攻击频繁的时段进行监控 这三个需求其实都不能实质解决问题 因为IP是封不完的,监控也是只能知道自己有没有被攻击而已,而找到了被攻击的<em>页面</em>也只是找到了本次被攻击的弱点而已 类...
实时海量日志分析系统的架构设计、实现以及思考
1 序 对ETL系统中数据转换和存储操作的相关<em>日志</em>进行记录以及实时分析有助于我们更好的观察和监控ETL系统的相关指标(如单位时间某些操作的处理时间),发现系统中出现的缺陷和性能瓶颈。 由于需要对<em>日志</em>进行实时分析,所以Storm是我们想到的首个框架。Storm是<em>一个</em>分布式实时计算系统,它可以很好的处理流式数据。利用storm我们几乎可以直接<em>实现</em><em>一个</em><em><em>日志</em>分析</em>系统,但是将<em><em>日志</em>分析</em>系统进行模块
hadoop学习笔记(九)——hadoop日志分析系统
环境:centos7+hadoop2.5.2+hive1.2.1+mysql5.6.22+indigo service 2思路:hive加载<em>日志</em>→hadoop分布式执行→需求数据进入mysql注意:hadoop<em><em>日志</em>分析</em>系统网上资料很多,但是大多都有写小问题,无法顺利运行,但本文中都是经过亲自验证的,可以一气呵成。另外还包括可能遇到的异常的详细解释及相关解决方案。1) <em>日志</em>格式分析首先分析 Hadoo
IIS Web服务器日志日志服务器分析
IIS Web服务器<em>日志</em>、<em>日志</em>服务器分析    EventLog Analyzer是一款全面的工具,用于审计、管理和跟踪您的Microsoft Internet Information Services(IIS)服务器<em>日志</em>,并为您提供关于文件和Web服务器的重要洞察。此报表工具为IIS Web服务器和IIS FTP<em>日志</em>服务器<em>日志</em>提供了即用支持,并提供深入的报表,帮助您提高企业生产效率和增强无缝访问...
如何分析处理32亿条实时日志的?
【编者的话】我从2014年初入职新浪后就开始接触实时<em><em>日志</em>分析</em>相关的技术,主要是ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana),当时是学习+ELK优化,接一些<em>日志</em>,小打小闹。从2015年起,我们正式得把实时<em><em>日志</em>分析</em>作为服务提供给公司的其他部门。今天要给大家分享的是在服务化的道路上,我们的想法,方案和疑问。 服务介绍 随着实时分析技术的发展及成本的降低,用户已经不仅仅满足于离...
从键盘输入一个正整数,统计各位数字中0的个数,并求各位数字中的最大者。
#include int main() { int n,t,count=0,max=0; printf("请输入正整数n: "); scanf("%d",&n); while(n) { t=n%10; if(t==0) count++; else if(t>max) max=t; n=n/10; }
搭建一个简单的日志实时分析平台---ELK
一、前言    人们常常说数据如金,可是,能被利用起的数据,才是“金”。而互联网的数据,常常以<em>日志</em>的媒介的形式存在,并需要从中提取其中的&quot;数据&quot;。    从这些数据中,我们可以做用户画像(每个用户都点了什么广告,对哪些开源技术感兴趣),安全审计,安全防护(如果1小时内登录请求数到达一定值就报警),业务数据<em>统计</em>(如开源中国每天的博客数是多少,可视化编辑格式和markdown格式各占比例是多少)等等。...
Hadoop学习笔记—20.网站日志分析项目案例
一、项目背景与数据情况 1.1 项目来源   本次要实践的数据<em>日志</em>来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖、回帖,如图1所示。 图1 项目来源网站-技术学习论坛   本次实践的目的就在于通过对该技术论坛的apache common<em>日志</em>进行分析,计算该论坛的一些关键指标,供运营者进行决策时参考。 PS:开发该系统的目
Spring Boot 默认日志工具logback与ELK系统对接
运行环境参考前一篇博客:ELKStack<em><em>日志</em>分析</em>系统单机安装 1、用Spring Tool Suite创建<em>一个</em>Spring Boot简易程序,让Application.java类<em>实现</em>CommandLineRunner接口; 代码如下: package org.cloud.micro; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFa
Awk 等工具对apache 访问日志中各种处理
原文地址 apache<em><em>日志</em>分析</em>可以获得很多有用的信息,现在来试试最基本的,获取最多访问的前10个IP地址及访问次数。 既然是<em>统计</em>,那么awk是必不可少的,好用而高效。 命令如下: awk '{a[$1] += 1;} END {for (i in a) printf(&quot;%d %s\n&quot;, a[i], i);}' <em>日志</em>文件 | sort -n | tail 首先用awk<em>统计</em>出来<em>一个</em>列表,然...
log 日志统计
如上图所示<em>日志</em>:<em>统计</em>独立ip数: cat localhost_access_log.2017-03-26.txt |grep -v grep|awk ‘{print $1}’ > uniquetest.txtcountip=sort uniquetest.txt|uniq -c echo $countip<em>统计</em>总流量数: cat localhost_access_log.2017-0
【SpringBoot探索二】SpringBoot项目集成日志记录功能
该资源为博客文章"【SpringBoot探索二】SpringBoot项目集成<em>日志</em>记录<em>功能</em>"中的示例
(二) kafka-jstorm集群实时日志分析 之 ---------jstorm集成spring
后面为了引入Dubbo RPC框架(用spring配置),先把spring 引入jstorm中,请先了解一下jsorm多线程方面的文档:http://storm.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html .    A worker process exe
基于elk 实现nginx日志收集与数据分析
一。背景      前端web服务器为nginx,采用filebeat + logstash + elasticsearch + granfa 进行数据采集与展示,对客户端ip进行地域<em>统计</em>,监控服务器响应时间等。 二。业务整体架构:      nginx<em>日志</em>落地——》filebear——》logstash——》elasticsearch——》grafna(展示)三。先上个效果图,慢慢去一步步<em>实现</em>如...
用Html语言写一个简单的投票界面,统计票数
用Html语言写<em>一个</em>简单的投票界面,<em>统计</em>票数,柱形图<em>显示</em>,不会爆!
关于App的数据统计和分析
“一切都是数据”将成为其必然的趋势。经过了几年的发展和积累,大数据的三个特质越来越明显:量大、多样、实时。对于App应用来说,更多的是在于<em>如何</em>通过数据挖掘改善产品体验、差异化竞争、产生商业价值,达到改善用户体验,增强用户黏性的效果。数据将会是业务的一部分,数据将驱动开发,数据将驱动决策。将来的数据精细化运营,离不开精细、高效的数据<em>统计</em>和分析。这必然会成为一种趋势。本文将就App应用的数据<em>统计</em>分析和
ELK 实时日志分析平台环境搭建
简单介绍ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana),三者组合在一起<em>搭建</em>实时的<em><em>日志</em>分析</em>平台,目前好多公司都是这套! - 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。 - Logstash 是<em>一个</em>完全开源的工具,他可以对你的<em>日志</em>进行收集、过滤
JSP页面实现网页访问量的统计
要想<em>实现</em>保存访问量数据,不能<em>使用</em>session,因为session是属于同<em>一个</em>会话的,关闭浏览器后,数据就没有了。因此可以<em>使用</em>application对象<em>实现</em>,因为application是属于同<em>一个</em>浏览器下的,只要是<em>使用</em>同<em>一个</em>浏览器访问,就可以保存数据。但是要想永久保存访问量数据,可以将数据保存在文件中,例如txt文件。 因此<em>使用</em>session对象+application对象+txt文件 下面是
详细步骤!!!idea+springboot+mybatis+jsp+bootstrap实现从mysql查询出数据并显示(源码)
详细步骤!!!idea+<em>springboot</em>+mybatis+jsp+<em>bootstrap</em><em>实现</em>从mysql查询出数据并<em>显示</em>(源码)
Nginx、tomcat访问日志准实时分析统计--goaccess
需求:及时得到线上用户访问<em><em>日志</em>分析</em><em>统计</em>结果,以便给开发、测试、运维、运营人员提供决策!找了各种工具,最终还是觉得goaccess不仅图文并茂,而且速度快,每秒8W 的<em>日志</em>记录解析速度,websocket10秒刷新<em>统计</em>数据,站大巨人肩膀上你也会看得更远…先上图: 具体方案如下步骤: 一、linux上安装goaccess(版本 1.1.1,一般安装在nginx所在机器上的/opt目录) a
Spark 基于pyspark下的实时日志分析
最近有个任务是分析实时<em>日志</em>中出现error信息的<em>统计</em>,包括错误数量,报错的时间等。想了下决定采用spark + flume。<em>日志</em>格式如下:环境如下: scala:2.10.4 spark:1.6.0 flume:apache-flume-1.7.0-bin flume插件:spark-streaming-flume-assembly_2.11-1.6.0.jar首先启动spark业务逻辑程序
springboot(四)集成elk日志
<em>搭建</em>elk请见我的另一篇博客一、加入下面依赖包: &amp;lt;dependency&amp;gt; &amp;lt;groupId&amp;gt;net.logstash.logback&amp;lt;/groupId&amp;gt; &amp;lt;artifactId&amp;gt;logstash-logback-encoder&amp;lt;/artifactId&amp;gt; ...
hadoop编程实战——日志分析
上传<em>日志</em>文件到hadoop的dfs当中去一、根据上述<em>日志</em>文件,计算该天的独立ip数,pv数(注意要筛选<em>日志</em>,并非每条记录都要<em>统计</em>),被传输<em>页面</em>的总字节数1、将<em>日志</em>信息分为8个字段,创建指标对象KPIimport java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import java
Spring Boot 日志详解
<em>日志</em> 如果看Spring boot <em>日志</em>,直接跳到 3 1、<em>日志</em>框架 案例: 小张;开发<em>一个</em>大型系统; ​ 1、System.out.println(“”);将关键数据打印在控制台;去掉?写在<em>一个</em>文件? ​ 2、框架来记录系统的一些运行时信息;<em>日志</em>框架;zhanglogging.jar; ​ 3、高大上的几个<em>功能</em>?异步模式?自动归档?xxx?zhanglogging-...
搞懂分布式技术24:基于Flume+Kafka+ Elasticsearch+Storm的海量日志实时分析平台:
0背景介绍随着机器个数的增加、各种服务、各种组件的扩容、开发人员的递增,<em>日志</em>的运维问题是日渐尖锐。通常,<em>日志</em>都是存储在服务运行的本地机器上,<em>使用</em>脚本来管理,一般非压缩<em>日志</em>保留最近三天,压缩保留最近1个月,其它直接删除或迁移到<em>日志</em>服务器上。运维会将这些<em>日志</em>mount到远程的<em>日志</em>服务器上,然后开发人员<em>使用</em>运维分配的账号登陆堡垒机器跳转到<em>日志</em>服务器上查看不同项目不同机器的<em>日志</em>。下图是<em>日志</em>服务器某<em>一个</em>项目...
使用ELK搭建统一日志分析平台
<em>使用</em>ELK(Logstash+ElasticSearch+Kibana)<em>搭建</em>统一<em><em>日志</em>分析</em>平台   一、背景分析     为了应付我们日益复杂的业务需求,系统设计趋近模块化,每个模块各司其职由不同人员开发,打印的<em>日志</em>格式也大都不一样,有些面向用户的接口模块还可能会多台一起做负载,这样就给运维带来了很大的工作量,定位<em>一个</em>问题需要四处翻<em>日志</em>,现有ELK这三个开源的部件(从<em>日志</em>的收集,统一存储,多维...
SpringBoot日志管理(三)
3.SpringBoot<em>日志</em>(<em>日志</em>框架,<em>日志</em>配置)1. <em>日志</em>框架左边选择<em>一个</em>门面,(抽象层). 右边选择<em>一个</em><em>实现</em> .<em>日志</em>门面:我们选择左边SLF4j,因为JCL太老了, jboss-logging不适合<em>日志</em><em>实现</em>:Logback最新的和SLF4j和SLF4j适配, log4j2适配不好<em>springboot</em>:底层<em>使用</em>的spring框架,spring框架默认<em>使用</em>jcl所以<em>springboot</em><em>使用</em>slf4...
spring boot集成WebSocket实时输出日志到web页面
前言碎语 今天来做个有趣的东西,就是实时将系统<em>日志</em>输出的前端web<em>页面</em>,因为是实时输出,所有第一时间就想到了<em>使用</em>webSocket,而且在spring boot中,<em>使用</em>websocket超级方便,阅读本文,你会接触到以下关键词相关技术,WebSocket(stopmp服务端),stomp协议,sockjs.min.js,stomp.min.js(stomp客户端),本文<em>使用</em>到的其实就是<em>使用</em>spr
Spring/Boot/Cloud系列知识(4)——代理模式(下)
代理模式是23种设计模式中的一种,属于一种结构模式。用一句大白话解释这个设计模式:当外部调用者调用A来完成一件事情/<em>一个</em>动作时,并不直接调用A本身,而是调用<em>一个</em>代理者,并再由代理者负责调用真实的执行者A,最终达到间接调用的目的。
使用Spark对日志进行简单的文本解析
<em>使用</em>Spark对<em>日志</em>进行简单的文本解析 原<em>日志</em>格式: 从hdfs上读取<em>日志</em>文件: val rdd = sc.textFile("hdfs://master:9000/spark/localhost_access_log.2015-04-24.txt") 过滤不正确的数据并且将日期合并: rdd.map(_.split(" ")).filter(_.length == 10).map(x =
分布式日志分析系统构建实战(三)——Kafka
介绍生产者-消费者模型是系统架构中最常用的一种模型了,它在对于降低耦合度方面有着极大的作用。而一条消息从生产者出发到被消费者接受的过程中,是由消息队列来管理的。而消息队列就是用来对消息进行存储和分配,在多个生产者和消费者同时工作时,还要考虑读写冲突等线程安全问题。所以说,消息队列对于生产者-消费者模型的稳定性和可靠性方面起着至关重要的作用。对于这样一种经典的模型,消息队列的开源框架自然不在少数,例如
linux通过awk命令,查询日志,分析数据,获取平均时间shell脚本
linux通过awk命令,查询<em>日志</em>,分析数据,获取平均时间shell脚本 find ./ -name "merGuanWeb.log*" |xargs grep 'ProductSearchService:searchClient|execute|costs' | awk '{split($0,a,":");sum +=a[8];average = sum/NR;print a[8]}END {
springboot 搭建一套简易的前后端代码
(1)先把spring 基础项目创建出来。参考文章(点击以下链接): Intellij IDEA创建SpringBoot项目 (2)前后端分离,为解决跨域问题,写<em>一个</em>过滤器设置header。注意,<em>springboot</em> 增加过滤器需要在启动类增加注解 @ServletComponentScan @WebFilter(filterName = &quot;accessFilter&quot;,urlPatte...
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