以上二位都是从JAVA阵营移植过来的，对于分布式系统使用文本日志追踪问题也是比较恶心的一件事儿
logstash之所以功能强大和流行，还与其丰富的过滤器插件是分不开的，过滤器提供的并不单单是过滤的功能，还可以对进入过滤器的原始数据进行复杂的逻辑处理，甚至添加独特的事件到后续流程中。
在使用Hive进行数据分析时，有时候会遇到TextFile格式的数据错行的情况，这会导致数据解析出现问题，影响分析结果的准确性。本文将介绍如何处理Hive中TextFile数据错行的情况。
之前有提到计划写一个文本读写的专题，但提笔的时候发现独立一篇出来不太合适，但是不独立出来篇幅又有点过长。最后写完才发现：原来隐含的知识点挺多的，自己都有点惊到了。而独立使用的场景想一时没想到，暂且作为一个命令讲解的专题吧。
关注我公众号的朋友，应该知道我写了一些云原生应用日志收集和分析相关的文章，其中内容大多聚焦某个具体的组件：
Uber最近发布了如何使用压缩日志处理器（CLP）大幅降低日志记录成本的发布。CLP 是一种能够无损压缩文本日志并在不解压缩的情况下搜索它们的工具。它实现了 Uber 日志数据 169 倍的压缩率，节省了存储、内存和磁盘/网络带宽。
日志数据采集到CLS日志主题之后，用户可以使用「数据加工」功能来处理原始日志，对其进行归类、结构化、清洗过滤脏数据等处理，处理后的日志数据就可以应用于日志的检索分析、仪表盘、告警等功能。
初入按键精灵，无非写个简单的模拟键盘鼠标操作，要写个运行日志，记录敲了哪个键盘几下，鼠标左右键各多少下吗？
pytest 运行yaml 文件默认在控制台显示简短的信息，当我们需要排查问题时，需开启日志追踪更多的信息。
前面已经用源码的手段对 RocketMQ 日志复制的实现细节做了一个详细的介绍，可能有不少读者朋友们觉得源码阅读较为枯燥，看的有点云里雾里，本篇将首先梳理一下 RocketMQ DLedger 多副本关于日志复制的三个核心流程图，然后再思考一下在异常情况下如何保证数据一致性。
如果你们想在两个日期之间获取日志属性，需要首先明确你所指的“日志属性”。如果你是指在两个日期之间获取日志（例如文本日志文件）中的记录，你可以使用 Python 的文件操作来读取日志文件，并根据每行记录中的日期属性进行筛选。
总体而言，Linux操作系统是一个强大、灵活且可定制的操作系统，广泛应用于服务器、嵌入式系统、超级计算机等各种领域。
今儿翻阅jdk源码的时候，无意间发现了RandomAccessFile这个类，从来没见过，也没使用过，带着好奇心，我决定深入了解一下这个类的意义和使用方法。
1、事务日志log，对应代码类：org.apache.zookeeper.server.persistence.FileTxnLog 2、快照日志snapshot，对应代码类：org.apache.zookeeper.server.persistence.FileTxnSnapLog
Q1：机器学习和深度学习在文本日志分析领域有做得比较好的案例吗？面对这么庞大的日志，貌似目前都没有一个很好的解法，这个相信很多同学都碰到类似的问题，不管监督还是非监督学习，对于未知文本分析都起不了很好的作用，总不能人肉长期来分析，也不是特别合适，不知道老师对这方面的看法是如何的？ 关于文本挖掘是有专门的领域来研究的，如果是形态比较好的日志，那么分析的手段就比较多了，因为里面会有大量的带有强烈的提示性的ERROR或者WARNING等。如果是文字比较多，那么也是NLP研究的一个范畴。这类应该还是比较典型的监督学
代码资源是组织的核心资源，对于敏感的代码是不希望流传到外部的，但由于各种原因还是有资源泄露出去， 对于泄露的原因先不论，因为相对比较难避免，但我们可以通过一定的技术手段对关键的数据进行审计监控，把资源泄露缩小到一定的范围内，现在普遍流行的方式是对Github进行监控，在Github查找敏感词，比较常见。本文在此之外提出了一种对内监控的方案，以SVN监控为例。从相关人员从内部系统下载时就行一定成度的监控审计，对下载者的下载量和行为进行分析，这个出发点建立一个监控系统。
近日，Go 官方发布了 2020 年 Go 开发者调查报告，共计有 9684 位开发者参与了调查。2020 年，Go 语言的使用率上升到了 76%，66% 的受访者表示 Go 语言对公司业务很重要，92% 的受访者表示对 Go 语言的使用感受很满意。
上文我们演示了使用NLog向ElasticSearch写日志的基本过程(输出的是普通文本日志)，今天我们来看下如何向ES输出结构化日志、在Kibana中分析日志。
比如由单个 WEB 服务器来响应用户请求，改为通过 Nginx 等负载均衡工具将请求分发到多台服务器。
Filebeat 是一个轻量友好的工具，用来从目标服务器中收集文本日志然后然后转发给 Logstash 实例进行处理，其实就是一个 Logstash 的轻量前端文本收集代理
对于一个系统来说，监控、链路追踪、日志的这三者需求都是必然存在的，而有的时候我们会搞不清楚这三者相互之间是什么关系。我之前在做系统设计的时候也考虑过，是不是有必要引入那么多组件，毕竟如果这三者完全分开每一个一项的话，就有三个组件了（事实上就是：Prometheus+Grafana、Jaeger、ELK）。
LogListener 客户端采集：通过部署安装部署 LogListener，可以方便快速地接入日志服务，无需修改应用程序运行逻辑，是一种对应用服务无侵入式的采集方式。
什么是日志？它不局限于系统日志，程序日志，操作日志，凡是时序相关的、持续产生的数据，都可以称为日志。
项目Github地址：https://github.com/abumq/easyloggingpp
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社区版5.0已经发布，小编和你一起看看这个迭代是如何解决用户关心的告警风暴、ZooKeeper/Kafka这类二进制名相同的进程监控、配置全局策略后，想单独给1台机器设置策略、Windows下如何做进程端口监控问题。
liunx查找大于100M的文件 find / -type f -size +100M
于小文是一个普通程序员，业余的时候会出于做一些自己的网站，最近他做了一个问答社区，就是大家有什么问题都可以在上面问，然后也会有热心网友来解答的网站。
前 3 篇文章给大家讲解了 Appium 环境安装，Appium 理念以及实现方式（四大点），第一个 app 自动化脚本。
在之前的文章“利用群晖的File Station+SFTP实现第三方人员快速获取服务器应用日志”的基础上
本文由 YU家IT服务和数据分析工作室原创并授权「CDA数据分析师」发布，如需转载，请获得授权并注明来源 STATA 是一套强大方便的统计分析软件。 本文介绍 STATA 软件的日志（ log）功能。 统计数据分析牵涉到数据的处理运算和结果分析，其中的大量数据结果和计算得到的图表，无疑是经常需要用到软件的日志（ log）功能来保存的。 最粗糙的不依赖于软件的保存方式，譬如屏幕截图或者拍照。 显然截图或拍照保存得到的结果，不能帮到快捷的进一步处理。 大家肯定希望格式化的日志功能，使得保存的数据结果可被方便的进
无论是读取副本还是写入副本，都是通过底层的Partition对象完成的，而这些分区对象全部保存在上节课所学的allPartitions字段中。可以说，理解这些字段的用途，是后续我们探索副本管理器类功能的重要前提。
目前的功能主要有：注册，登陆，绑定卡密，绑定机器，取软件版本，软件留言，修改密码，取卡密期限，rsa算法加密登陆，取软件信息
目前我用的版本是4.0的，也有近2年没更新了，狠了狠心升级一下，没想到真的行动起来，也没那么难！
日志组件是NewLife系列组件最早最基础，同时也是流血流泪最多的一个模块，它的底蕴定能感动每一个用户！
计算机的系统日志提供了对正在运行的系统状态的描述。日志的内容和格式在不同的系统之间，甚至在系统中的不同组件之间都可能有着很大的不同。硬件的驱动程序可能生成指示与硬件通信有问题的消息，而 Web 服务器可能记录请求了哪些页面以及何时请求其他服务。
2021年Q4重磅推出「数据加工」，2022.3.15前免费，欢迎大家使用该功能！
本篇和大家分享的是一个清除过期日志的python脚本，年后第二篇希望对大家有帮助；
当涉及到代码时，有很多热门话题，并且与时俱进总是潮流所向。如果你想知道如何分离糟粕和精华，那么我们已经准备就绪，只欠各位阅读下文的东风。
ZGC 启用Large Pages 是一种对应用高性能的折中（吞吐量、低延迟及启动时间），但是却不会带来明显的弊端。除了在应用启动上需要稍微复杂的配置，所需要的系统相关root权限需要手动进行配置。
引言 众所周知，在调试、跟踪和执行应用程序的过程中，程序的日志能为这些工作提供大量有价值的运行信息。因此，程序的日志对应用程序的运行、维护至关重要。 在如何记录程序日志方面，通常有三种选择： 1、采用Log4CXX等公共开源日志组件：这类日志组件的特点是跨平台且功能比较强大，例如可以把日志发往另一台服务器或记录到数据库中等； 另外，可配置性较高，可以通过配置文件或程序代码对日志进行很多个性化设置。但从另外一个角度看，由于这些优点往往也导致了在使用方面的缺点。首先，对于 一般应用程序来说，它们并不
Java 语言的Date(日期)，Calendar(日历)，DateFormat(日期格式)组成了Java标准的一个基本但是非常重要的部分。日期是商业逻辑计算一个关键的部分，所有的开发者都应该能够计算未来的日期，定制日期的显示格式，并将文本数据解析成日期对象。 创建一个日期对象
TuGraph Analytics作业部署到K8S集群之后，通常会启动多个pod（一个master、一/多个driver、多个container）。用户很难判断作业当前运行的进度如何，也不能通过pod的状态来判断内部进程的状态。无论是查看进度、查看日志、性能分析，都需要到每一个pod中进行对应的操作，运维成本很大，需要一个白屏化的监控页面来监控所有进程的实时状态信息。
日志级别：Trace < Debug < Information < Warning < Error < Critical
问题分析 nginx访问出现504 Gateway Time-out，一般是由于程序执行时间过长导致响应超时，例如程序需要执行60秒，而nginx最大响应等待时间为30秒，这样就会出现超时。
Github是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git 作为唯一的版本库格式进行托管，故名gitHub。
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