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隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)治理變得越來越重要。在企業(yè)的日常運(yùn)營(yíng)中，日志已經(jīng)成為一種重要的數(shù)據(jù)來源。這些日志記錄著各種系統(tǒng)和應(yīng)用的事件，包括錯(cuò)誤、異常和成功的操作等。Linux操作系統(tǒng)是企業(yè)中更流行和廣泛使用的操作系統(tǒng)之一，因此Linux日志的管理和分析非常重要。Splunk是一個(gè)廣受歡迎的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，它可以幫助企業(yè)快速管理和分析日志。本文將介紹如何快速將Linux日志集成在Splunk平臺(tái)上，并通過實(shí)例展示如何使用Splunk分析Linux日志。
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一、安裝Splunk
需要在服務(wù)器上下載Splunk。在Splunk官網(wǎng)上，我們可以免費(fèi)下載Splunk Enterprise。該軟件包含了許多高級(jí)功能，可以幫助企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代高效管理和分析日志。
在我們下載Splunk后，需要安裝它。安裝完后，通過瀏覽器訪問Splunk的默認(rèn)端口：8000。如果一切正常，你應(yīng)該會(huì)看到Splunk Web登錄頁(yè)面。
二、配置Linux服務(wù)器來與Splunk連接
現(xiàn)在，需要配置Linux服務(wù)器和Splunk連接起來，以將Linux日志導(dǎo)入Splunk中。為此，我們需要使用Splunk的Universal Forwarder。Universal Forwarder是一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)收集器，它可以幫助企業(yè)快速將應(yīng)用程序和系統(tǒng)日志轉(zhuǎn)移到Splunk中。
首先下載Universal Forwarder，將文件上傳到Linux服務(wù)器上。使用以下命令安裝Universal Forwarder：
“`
wget -O splunk-7.2.6-4b804538c686-linux-2.6-x86_64.rpm ‘https://www.splunk.com/page/download_track?file=7.2.6%2Flinux%2Fsplunk-7.2.6-4b804538c686-linux-2.6-x86_64.rpm&ac=&wget=true&name=wget&platform=Linux&architecture=x86_64&version=7.2.6&product=splunk&typed=release’
rpm -i splunk-7.2.6-4b804538c686-linux-2.6-x86_64.rpm
“`
安裝后，我們需要修改/etc/systemd/system/splunk.service文件以便將Universal Forwarder啟動(dòng)為systemd服務(wù)。
打開/etc/systemd/system/splunk.service，你可以看到這樣的命令：
“`
/opt/splunk/bin/splunk start –no-prompt –answer-yes –accept-license
“`
將它改為：
“`
/opt/splunkforwarder/bin/splunk start –no-prompt –answer-yes –accept-license
“`
接下來，通過以下命令啟動(dòng)Universal Forwarder：
“`
systemctl daemon-reload
systemctl start splunk.service
systemctl enable splunk.service
“`
三、為Splunk添加Linux日志數(shù)據(jù)
現(xiàn)在，我們已經(jīng)準(zhǔn)備好將Linux日志發(fā)送到Splunk集群中。我們需要執(zhí)行以下步驟：
1. 在Splunk Web界面中，選擇“查找和添加數(shù)據(jù)”。
2. 接著，選擇新的輸入，然后選擇“文件和目錄”。
3. 現(xiàn)在，在“文件和目錄”頁(yè)面上，輸入您想要監(jiān)視和捕獲的日志的路徑和名稱。
4. 然后，選擇“單個(gè)文件”，然后單擊“繼續(xù)”。
5. 在“文件數(shù)據(jù)配置”頁(yè)面上，為文件命名，選擇文件路徑，然后選擇索引環(huán)境。此處，我們需要選擇“mn（默認(rèn)）”索引環(huán)境并在“主目錄”中選擇Linux日志文件路徑。
6. 單擊“完成”，然后等待一段時(shí)間，以讓Splunk開始收集并處理日志數(shù)據(jù)。
四、使用Splunk分析Linux日志
現(xiàn)在，我們已經(jīng)成功地將Linux日志集成到Splunk中。接下來，我們可以通過以下步驟使用Splunk分析日志數(shù)據(jù)。
1. 在Splunk Web界面中，打開“概覽”頁(yè)面。
2. 接著，可以在“概覽”頁(yè)面上看到數(shù)據(jù)的可視化效果。例如，我們可以查看Linux服務(wù)器的CPU、內(nèi)存和磁盤的使用情況。
3. 在左側(cè)的菜單中，可以選擇“搜索和報(bào)告”。在這里，可以開始創(chuàng)建和查看分析報(bào)告。有兩個(gè)標(biāo)簽：搜索和報(bào)告。
4. 在搜索標(biāo)簽中，創(chuàng)建或添加搜索查詢。Splunk支持基于關(guān)鍵字、時(shí)間戳、用途、報(bào)告、場(chǎng)景分析等的高級(jí)查詢。
5. 在報(bào)告標(biāo)簽中，可以創(chuàng)建和添加監(jiān)控元素，例如圖表、幻燈片、表格等。
6. 可以保存并分享這些搜索和報(bào)告，以幫助您的團(tuán)隊(duì)更好地管理和分析服務(wù)器日志。
在本文中，我們介紹了如何具體步驟將Linux日志集成到Splunk平臺(tái)上，并通過實(shí)際例子，展示了如何使用Splunk分析Linux日志。通過使用Splunk，我們可以快速集中和分析日志數(shù)據(jù)，使我們更容易理解和監(jiān)視我們的Linux服務(wù)器。同時(shí)，這也有助于我們快速發(fā)現(xiàn)和修復(fù)潛在問題，從而提高我們的生產(chǎn)力和效率。
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大數(shù)據(jù)開發(fā)怎么學(xué)習(xí)
大數(shù)據(jù)入門其實(shí)比虧游較簡(jiǎn)單，要了解java！如果你是java程序員，那么你學(xué)大數(shù)據(jù)肯定是可以的。如果是激冊(cè)零基礎(chǔ)，可以先看一下黑馬程序員的課程，尤其是java基銷鉛銷礎(chǔ)入門，學(xué)完了java入門，你就可以考慮入門大數(shù)據(jù)了!
按照下面五個(gè)階段開始學(xué)習(xí)，循序漸進(jìn)!
階段一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)——java語(yǔ)言基礎(chǔ)方面
(1)Java語(yǔ)言基礎(chǔ)
Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語(yǔ)言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對(duì)象、數(shù)字處理類困枯殲與核心技術(shù)、I/O與反射、多線程、Swing程序與類
需要大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)教程，關(guān)汪沖注我主頁(yè)有資料
(2) HTML、CSS與JavaScript
PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebApp頁(yè)面布局、原生JavaScript交互功能開發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用
(3)JavaWeb和數(shù)據(jù)庫(kù)
數(shù)據(jù)庫(kù)、JavaWeb開發(fā)核心、JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕
階段二、 Linux&Hadoop生態(tài)體系
Linux體系、Hadoop離線計(jì)算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
階段三、 分布式計(jì)算框架和Spark&Strom生態(tài)體系
(1)分布式計(jì)算框架
Python編程語(yǔ)言、Scala編程語(yǔ)言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí)、Spark—GraphX 圖計(jì)算、實(shí)戰(zhàn)一：基于Spark的推薦系統(tǒng)(某一線公司真實(shí)項(xiàng)目)、實(shí)戰(zhàn)二：新浪網(wǎng)(
www.sin.cn
)
(2)storm技術(shù)架構(gòu)體系
Storm原理與基礎(chǔ)、消息隊(duì)列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實(shí)戰(zhàn)一：日志告警系統(tǒng)項(xiàng)目、實(shí)戰(zhàn)二：猜你喜歡推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)
階段四敗老、 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(一線公司真實(shí)項(xiàng)目)
數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用
階段五、 大數(shù)據(jù)分析 —AI(人工智能)
Data Analyze工作環(huán)境準(zhǔn)備&數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化、Python機(jī)器學(xué)習(xí)
1、Python機(jī)器學(xué)習(xí)2、圖像識(shí)別&神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理&社交網(wǎng)絡(luò)處理、實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：戶外設(shè)備識(shí)別分析
以上就是分享的大數(shù)據(jù)自學(xué)課程，祝愿每一位小伙伴都能成為真正的大數(shù)據(jù)技術(shù)人才!
學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，就來北京尚學(xué)堂，多年的大數(shù)據(jù)授課經(jīng)驗(yàn)，扎實(shí)的課程理論助你在大數(shù)據(jù)方面快人一步。
Java
大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)要學(xué)習(xí)那個(gè)方向呢？只需要學(xué)習(xí)Java的標(biāo)準(zhǔn)版JavaSE就可以了，像Servlet、P、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術(shù)在大數(shù)據(jù)技術(shù)里用到的并不多，只需要了解就可以了，當(dāng)然Java怎么連接數(shù)據(jù)庫(kù)還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。
Linux
因?yàn)榇髷?shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運(yùn)行的，所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實(shí)一些，學(xué)好Linux對(duì)你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會(huì)有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運(yùn)行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少踩很多坑，學(xué)會(huì)shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。
Hadoop
這是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個(gè)是必學(xué)的。Hadoop里面包括幾個(gè)組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲(chǔ)在這個(gè)上面，MapReduce是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理計(jì)算的，它有個(gè)特點(diǎn)就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給它時(shí)間它就能把數(shù)據(jù)跑完，但是時(shí)間可能不是很快所以它叫數(shù)據(jù)的批處理。
YARN
是體現(xiàn)Hadoop平臺(tái)概念的重要組件有了它大數(shù)據(jù)生態(tài)體系的其它軟件就能在hadoop上運(yùn)行了，這樣就能更好的利用HDFS大存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)和節(jié)省更多的資源比如我們就不用再單獨(dú)建一個(gè)spark的集群了，讓它直接跑在現(xiàn)有的hadoop yarn上面就可以了。
Zookeeper
這是個(gè)萬金油，安裝Hadoop的HA的時(shí)候就會(huì)用到它，以后的Hbase也會(huì)用到它。它一般用來存放一些相互協(xié)作的信息，這些信息比較小一般不會(huì)超過1M，都是使用它的軟件對(duì)它有依賴，對(duì)于我們個(gè)人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql
我們學(xué)習(xí)完大數(shù)據(jù)的處理了，接下來學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)小數(shù)據(jù)的處理工具mysql數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)橐粫?huì)裝hive的時(shí)候要用到，mysql需要掌握到什么層度那？你能在Linux上把它安裝好，運(yùn)行起來，會(huì)配置簡(jiǎn)單的權(quán)限，修改root的密碼，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)。這里主要的是學(xué)習(xí)SQL的語(yǔ)法，因?yàn)閔ive的語(yǔ)法和這個(gè)非常相似。
Sqoop
這個(gè)是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop里的。當(dāng)然你也可以不用這個(gè)，直接把Mysql數(shù)據(jù)表導(dǎo)出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當(dāng)然生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。Hive這個(gè)東西對(duì)于會(huì)SQL語(yǔ)法的來說就是神器，它能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡(jiǎn)單，不會(huì)再費(fèi)勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那？它和Pig差不多掌握一個(gè)就可以了。
Oozie
既然學(xué)會(huì)Hive了，我相信你一定需要這個(gè)東西，它可以幫你管理你的Hive或者M(jìn)apReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執(zhí)行正確，出錯(cuò)了給你發(fā)報(bào)警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務(wù)的依賴關(guān)系。
Hbase
這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲(chǔ)的并且key是唯一的，所以它能用來做數(shù)據(jù)的排重，它與MYSQL相比能存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量大很多。所以他常被用于大數(shù)據(jù)處理完成之后的存儲(chǔ)目的地。
Kafka
這是個(gè)比較好用的隊(duì)列工具當(dāng)然我們也可以利用這個(gè)工具來做線上實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的入庫(kù)或入HDFS，這時(shí)你可以與一個(gè)叫Flume的工具配合使用，它是專門腔褲用來提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)跡圓掘單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方（比如Kafka）的。
Spark
它是用來彌補(bǔ)基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點(diǎn)，它的特點(diǎn)是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計(jì)算而不是去讀慢的要死進(jìn)化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運(yùn)算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編姿核寫的。Java語(yǔ)言或者Scala都可以操作它，因?yàn)樗鼈兌际怯肑VM的。
大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)無論是在企業(yè)發(fā)展還是我們生活當(dāng)中，都能看到它的應(yīng)用。隨著大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)發(fā)展趨于成熟化，企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)開發(fā)人才的需求量也在不斷的增多，想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)的小伙伴越來越多。
1.以用促學(xué)。小伙伴在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)的過程中，要確定自己的發(fā)展方向，在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的時(shí)候，以用促學(xué)是最為直接和有效的學(xué)習(xí)方法。這種學(xué)習(xí)方式不僅僅對(duì)在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班學(xué)習(xí)的小伙伴來說納嘩雹洞帆是有一定的幫助，對(duì)廣大從業(yè)者學(xué)習(xí)也是有一定的指導(dǎo)學(xué)習(xí)性，蘆告這種學(xué)習(xí)方式不僅能讓小伙伴提高學(xué)習(xí)效率，還能提升職業(yè)價(jià)值。
2.注重項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例練習(xí)。項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例練習(xí)對(duì)小伙伴學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)有一定的幫助，由于當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)體系已經(jīng)趨于成熟了，所以會(huì)有很多案例可以參考學(xué)習(xí)，這個(gè)過程能夠積累大量的大數(shù)據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。另外，通過案例來學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，還會(huì)積累一定的行業(yè)場(chǎng)景知識(shí)，這也會(huì)增加學(xué)習(xí)者的大數(shù)據(jù)落地應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。
3.注重交流。在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的過程中，初學(xué)者往往會(huì)遇到很多問題，而在這些問題當(dāng)中，最為重要的問題就包括學(xué)習(xí)的方向和脈絡(luò)，如果能夠把握住學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵問題，那么往往會(huì)提升學(xué)習(xí)效率，這就要求初學(xué)者要在學(xué)習(xí)的不同階段多與大數(shù)據(jù)專家進(jìn)行交流。
階段一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)——java語(yǔ)言基礎(chǔ)方面
(1)Java語(yǔ)言基礎(chǔ)
Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語(yǔ)言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對(duì)象、數(shù)字處理類與核心技術(shù)、I/O與反射、多線程、Swing程序與類
(2) HTML、CSS與JavaScript
PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebApp頁(yè)面布局、原生JavaScript交互功能開發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用
(3)JavaWeb和數(shù)據(jù)庫(kù)
數(shù)據(jù)庫(kù)、JavaWeb開發(fā)核心、JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕
階段二、 Linux&Hadoop生態(tài)體系
Linux體系、Hadoop離線計(jì)算大綱、分凳啟碰布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
階段三、 分布式計(jì)算框架和Spark&Strom生態(tài)體系
(1)分布式計(jì)算框架
Python編程語(yǔ)言、Scala編程語(yǔ)言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí)、Spark—GraphX 圖計(jì)算、實(shí)戰(zhàn)一：基于Spark的推薦旁唯系統(tǒng)(某一線公司真實(shí)項(xiàng)目)、實(shí)戰(zhàn)二：新浪網(wǎng)(
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Storm原理與基礎(chǔ)、消息隊(duì)列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實(shí)戰(zhàn)一：日志告警系統(tǒng)項(xiàng)目、實(shí)戰(zhàn)二：猜你喜歡推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)
階段四、 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(一線公司真實(shí)項(xiàng)目)
數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用
階段五、 大數(shù)據(jù)分析 —AI(人工智能)
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1、Python機(jī)器學(xué)習(xí)2、圖像識(shí)別&神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理&社交棗談網(wǎng)絡(luò)處理、實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：戶外設(shè)備識(shí)別分析
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