fluentd 是一个实时的数据收集系统，不仅可以收集日志，还可以收集定期执行的命令输出和 HTTP 请求内容。数据被收集后按照用户配置的解析规则，形成一系列 event。每一个 event 包含如下内容：
当您将Docker容器转移到生产环境中时，您会发现经常需要将日志保留在容器外的地方。Docker提供了一个本机日志驱动程序，可以很容易地收集这些日志并将它们发送到其他地方，例如Elasticsearch和Fluentd。Elasticsearch是是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。这样您就可以分析数据了。Fluentd是一个开源数据收集器，旨在统一您的日志记录基础架构。它将操作工程师，应用工程师和数据工程师结合在一起，使其简单且可扩展，以收集和存储日志。
fluentd 作为开源的数据收集框架。C/Ruby开发，支持使用JSON文件来统一日志数据。可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性，fluentd 的性能已在许多大型服务中得到检验。实际上，一个普通的 PC 机一次可以处理18,000 条消息/秒。
关于日志收集、处理、分析的方案，其实是很多，常见的就是ELK组合，即：Elasticsearch + Logstash + Kibana，官方网站：https://www.elastic.co/products
我们在最初的文章中介绍了在 Linux 上安装 Fluentd 的方法，有时候为了做些简单测试，并不需要在服务器上运行 Fluentd。在自己电脑上装一个Fluentd 就可以实现。
fluent-cat 是 Fluentd 提供的一个命令行工具，特别适合于对插件功能的验证性测试。
引言 自从2018年从Cloud Native Computing Foundation（CNCF）出现以来，您可能已经在使用K8操作系统，随着容器云技术的发展以及落地，提高了企业运维的效率和质量，并且降低了企业运营成本，但同时带来的问题是运维的复杂度和难度，举个例子🌰：由于容器的生命周期短，随时可能飘移到其他物理资源上运行，因此日志的采集和运行的监控很难像传统方式登录到服务器上查看，而运营团队需要了解有价值的数据来进行问题定位以及运营数据分析。 为了更广泛地提供这种可观察性，我们需要提
Fluentd现在有v1和v0.12版本。v0.12是旧的稳定版本，v0.12现在是安全维护模式。为了专注于v1的发展，我们将在2019年底停止所有v0.12的活动。
我们已经介绍了几个Fluentd的输入插件和输出插件，现在先通过一个例子进行阶段总结。
告警是预防系统故障的一个重要工具，目前已经有许多成熟的方案通过监控系统运行指标来进行阈值预警。
“ 本文是 filter_grep 过滤插件的使用示例，同时也演示了测试插件功能的一般性方法。”
“ 把日志输出到elasticsearch做业务分析，这大概是最普遍的日志采集用途了”
td-agent 是基于 fluentd 核心功能开发，td-agent 优先考虑稳定性而不是新功能。1️⃣
Fluentd是一个开源数据收集器，旨在统一日志记录基础架构。它旨在通过简化和扩展日志来收集和存储日志，从而将运营工程师，应用工程师和数据工程师聚集在一起。
我们在做日志处理时，往往会从多个源服务器收集日志，然后在一个（或一组）中心服务器做日志聚合分析。源服务器上的日志可能属于同一应用类型，也可能属于不同应用类型。
Fluentd 典型的部署架构需要包含两种不同角色：转发器（forwarder），聚合器（aggregator）。
它允许fluentd从文本文件尾部读取日志事件，其行为类似linux的tail -F命令（按文件名来tail）。
Kubernetes 审计功能提供了与安全相关的按时间顺序排列的记录集，记录单个用户、管理员或系统其他组件影响系统的活动顺序。它能帮助集群管理员处理以下问题：
DT时代，数以亿万计的服务器、移动终端、网络设备每天产生海量的日志。中心化的日志处理方案有效地解决了在完整生命周期内对日志的消费需求，而日志从设备采集上云是第一步。
前面大家介绍了 Kubernetes 集群中的几种日志收集方案，Kubernetes 中比较流行的日志收集解决方案是 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana（EFK）技术栈，也是官方现在比较推荐的一种方案。
Fluentd支持从kafka订阅数据，同时支持向kafka发布数据。这两项功能集成在一个插件中：fluent-plugin-kafka，我们在下文中分别称之为输入插件和输出插件。
Logstash logstash基于JRuby实现，可以跨平台运行在JVM上 优点 主要的优点就是它的灵活性，这还主要因为它有很多插件。然后它清楚的文档已经直白的配置格式让它可以再多种场景下应用。
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器、虚拟机、物理机不一而足。 面对动辄几百上千个虚拟机、容器，数十种要监控的对象，现有的监控系统还能否支撑的住？来自于容器、虚拟机、物理机的应用日志、系统服务日志如何采用同一套方案快速、完整的收集和检索？怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢？本文主要从以下几个方面来分享下笔者在日志监控方面的一些经验。 目录 一、DevOps浪潮下带来的监控挑
如何仔细阅读过关于Flume、Kafka、Storm的介绍，就会知道，在他们各自之间对外交互发送消息的原理。 在后面的例子中，主要对Flume的sink进行重构，调用kafka的消费生产者(producer)发送消息;在Storm的spout中继承IRichSpout接口，调用kafka的消息消费者(Consumer)来接收消息，然后经过几个自定义的Bolt，将自定义的内容进行输出。
最近群里有小伙伴有说到自己的日志存储路径先是从客户端到Kafka，再通过消费kafka到ElasticSearch。现在要将ES换成Loki面临需要同时支持Kafka和Loki插件的工具。小白查了下当前市面上满足需求且足够可靠的工具分别为Fluentd、Logstash以及Vector。
随着客户的不断增多，客户业务复杂程度不断加大，传统的服务器级别监控由于监控粒度过大，且当告警时需要进一步排查原因，已无法满足需求，为了深入客户业务，保证业务健康运行，我们需要手机服务器系统的日志、客户业务日志，并进行分析处理，做到故障发生时可以第一时间定位故障原因，通知相应的人员处理，那么怎么将日志文件归集，怎么将日志文件呈现，以及故障发生时第一时间通知给相应业务负责的人员，成了很多公司需要面对的问题，因此日志监控系统应运而生。
Flume+Kafka+Storm+Redis实时分析系统基本架构 1) 整个实时分析系统的架构是 2) 先由电商系统的订单服务器产生订单日志, 3) 然后使用Flume去监听订单日志， 4) 并实时把每一条日志信息抓取下来并存进Kafka消息系统中, 5) 接着由Storm系统消费Kafka中的消息， 6) 同时消费记录由Zookeeper集群管理，这样即使Kafka宕机重启后也能找到上次的消费记录，接着从上次宕机点继续从Kafka的Broker中进行消费。但是由于
一般使用 Flume + Kafka 来完成实时流式的日志处理，后面再连接上Storm/Spark Streaming等流式实时处理技术，从而完成日志实时解析的目标。如果Flume直接对接实时计算框架，当数据采集速度大于数据处理速度，很容易发生数据堆积或者数据丢失，而kafka可以当做一个消息缓存队列，当数据从数据源到flume再到Kafka时，数据一方面可以同步到HDFS做离线计算，另一方面可以做实时计算，可实现数据多分发。
在前面的文章Fayson也介绍了一些关于Flume的文章《非Kerberos环境下Kafka数据到Flume进Hive表》、《如何使用Flume准实时建立Solr的全文索引》、《如何在Kerberos环境使用Flume采集Kafka数据并写入HDFS》、《如何使用Flume采集Kafka数据写入Kudu》和《如何使用Flume采集Kafka数据写入HBase》。本篇文章Fayson主要介绍在Kerberos的CDH集群中使用Flume采集Kafka数据写入HBase。 内容概述 1.环境准备 2.配置Fl
agent本身是一个Java进程，运行在日志收集节点—所谓日志收集节点就是服务器节点。
Fluentd是用于统一日志记录层的开源数据收集器,是继Kubernetes、Prometheus、Envoy 、CoreDNS 和containerd后的第6个CNCF毕业项目,常用来对比的是elastic的logstash,相对而言fluentd更加轻量灵活,现在发展非常迅速社区很活跃,在编写这篇blog的时候github的star是8.8k,fork是1k就可见一斑.
配置和安装 EFK 官方文件目录：cluster/addons/fluentd-elasticsearch $ ls *.yaml es-controller.yaml es-service.yaml fluentd-es-ds.yaml kibana-controller.yaml kibana-service.yaml efk-rbac.yaml 同样EFK服务也需要一个efk-rbac.yaml文件，配置serviceaccount为efk。 已经修改好的 yaml 文件见：EFK 配置 es
vector是使用rust编写的高性能可观测性数据管道，使组织能够控制其可观测性数据。收集、转换您的所有日志、指标和跟踪，并将其路由到您今天需要的任何供应商以及您明天可能需要的任何其他供应商。 Vector 可以在您需要的地方（而不是在供应商最方便的地方）实现显着的成本降低、新颖的数据丰富和数据安全。开源，比任何替代方案快 10 倍。
启动kafka 先启动zookeeper: bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties 然后启动kafka： bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties 创建topic bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitio
Fluentd 插件是 Fluentd 生态系统的一个关键部分，提供了数据收集、处理和输出的灵活性。以下是关于 Fluentd 插件的详细介绍：
云原生技术大潮已经来临，技术变革迫在眉睫。 在这股技术潮流之中，网易推出了 轻舟微服务平台，集成了微服务、Service Mesh、容器云、DevOps等组件，已经广泛应用于公司内部，同时也支撑了很多外部客户的云原生化改造和迁移。
1. 前 言 本文在书写过程中，咨询了红帽技术专家郭跃军、李春霖、张亚光，并借鉴了他们提供的技术文档，在此表示感谢！ 此外，在书写过程中，笔者也借鉴了红帽官方技术文档以及互联网上的一些信
EFK（ElasticSearch、Fluentd、Kibana）是常见的分布式系统日志收集方案，es 用于存储数据，kibana 用于展示数据，支持各种搜索及维度聚合。fluentd 为日志收集工具，支持从各个数据源收集数据，对数据进行过滤、解析、转换、结构化后，写入 es。
在消息发送的过程中，涉及到了两个线程:main线程和Sender线程，以及一个线程共享变量:RecordAccumulator。
本文主要是将flume监控目录，文件，kafka Source，kafka sink，hdfs sink这几种生产中我们常用的flume+kafka+hadoop场景，希望帮助大家快速入生产。 flume只有一个角色agent，agent里都有三部分构成：source、channel和sink。就相当于source接收数据，通过channel传输数据，sink把数据写到下一端。这就完了，就这么简单。其中source有很多种可以选择，channel有很多种可以选择，sink也同样有多种可以选择，并且都支持
逆地理编码：https://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/guide/webservice-geocoding-abroad
云原生技术大潮已经来临，技术变革迫在眉睫。 在这股技术潮流之中，网易推出了轻舟微服务云平台，集成了微服务、Servicemesh、容器云、DevOps等，已经广泛应用于公司集团内部，同时也支撑了很多外部客户的云原生化改造和迁移。
Kafka 生产者是 Apache Kafka 中的一个重要组件，它负责将数据发送到 Kafka 集群中。在实时数据处理和流式处理应用程序中，Kafka 生产者扮演着非常重要的角色。
无论你将kafka当作一个队列、消息总线或者数据存储平台，你都需要通过一个生产者向kafka写入数据，通过一个消费者从kafka读取数据。或者开发一个同时具备生产者和消费者功能的程序来使用kafka。 例如，在信用卡交易处理系统中，有一个客户端的应用程序（可能是一个在线商店）在支付事物发生之后将每个事物信息发送到kafka。另外一个应用程序负责根据规则引擎去检查该事物，确定该事物是否被批准还是被拒绝。然后将批准/拒绝的响应写回kafka。之后kafka将这个事物的响应回传。第三个应用程序可以从kafka中读取事物信息和其审批状态，并将他们存储在数据库中，以便分析人员桑后能对决策进行检查并改进审批规则引擎。 apache kafka提供了内置的客户端API，开发者在开发与kafka交互的应用程序时可以使用这些API。 在本章中，我们将学习如何使用kafka的生产者。首先对其设计理念和组件进行概述。我们将说明如何创建kafkaProducer和ProducerRecord对象。如何发送信息到kafka，以及如何处理kafak可能返回的错误。之后，我们将回顾用于控制生产者行为的重要配置选项。最后，我们将深入理解如何使用不同的分区方法和序列化。以及如何编写自己的序列化器和分区器。 在第四章我们将对kafka消费者客户端和消费kafka数据进行阐述。
上篇聊了Kafka概况，包含了Kafka的基本概念、设计原理，以及设计核心。本篇单独聊聊Kafka的生产者，包括如下内容：
本文，kafka源码是以0.8.2.2，虽然版本相对比较老，但是阅读还是很有必要的。主要是java的kafka生产者源码，Broker接收到producer请求之后处理的相关源码。估计源码内容是比较多的，只给出大致逻辑，主类和函数名称。本文的目的是让大家，彻底了解发送消息到kafka的过程及如何对producer进行调优。没耐心的小伙伴底部总结可以直接阅读。
日志从传统方式演进到容器方式的过程就不详细讲了，可以参考一下这篇文章Docker日志收集最佳实践，由于容器的漂移、自动伸缩等特性，日志收集也就必须使用新的方式来实现，Kubernetes官方给出的方式基本是这三种：原生方式、DaemonSet方式和Sidecar方式。
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