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gitub spark 日志分析

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使用logstashoutput直接存储在S3，在aws中设置bucket，配置logstashconfig文件，在bucket中键入日志 。AWS日志Collect分析Test Collect日志进入aws S3存储，并传递awsES分析日志和Spark offline 。

1、这几个大数据GitHub项目,太强了吧大家好，我是爱做梦的亚历克斯 。我们都知道github对于程序员来说是一个巨大的“聚宝盆” 。不仅有很多高质量的开源项目，也有很多热爱开源共享的开发者 。但是如何从浩如烟海的宝藏中筛选出适合自己的优质项目呢？这一期我给大家推荐几个我觉得对大数据学习还不错的牛X项目 。希望大家看完都能有所收获 。黑白鹰的BigDataNotes是第一个推广的 。目前项目有一个高达10.2K的明星，就像仓库的介绍很短:大数据介绍指南 。

2、 spark之RDD详解---五大特性 3、SparkJob执行变慢问题的排查的流程最近一个从Hbase中捞取数据求统计值的SparkJob计算经常报警，执行时间大大超过了之前的平均执行时间 。于是我打开了一个应用，发现这个应用有四个作业，如上图所示，但是执行时间有点长 。因此，我单击正在执行的作业，然后单击一个阶段来执行比较 。我点击页面上的eventTimeLine，看到下面的内存和cpu看起来没问题 。磁盘满了吗？

我也没办法，就去我们ganggalia看读写指标，读写次数和其他机器差别不大 。读写hbase有问题吗？于是我查看了hbase相关的监控 ， 发现数据分布均匀，没有什么异常 。比如 ， 如果是加班，那么我想看看磁盘的读写速度 。输入iostatx突然发现上图有一个wwait，就是写起来要300 ms以上 。然后我看了一下其他机器的W等待，发现都在20以下，所以我基本断定是这个盘的问题 。

4、(02MapReduce和Spark有什么异同？1.基本上:a)MapReduce:一个基于磁盘的大数据批处理系统 。B)Spark:基于RDD(弹性分布式数据集)数据处理，RDD数据显式存储在磁盘和内存中 。2.在模型中:a)MapReduce:可以处理非常大规模的数据，适用于日志分析mining等长期任务 。
【gitub spark 日志分析】
5、GitHub上面有哪些经典的java框架源码Bazel:Google的一个构建工具 ， 可以快速可靠地构建代码 。官网Gradle:使用Groovy(非XML)进行增量构造，可以很好地配合Maven依赖管理 。脸书建筑工具 。官网字节码操作编程模式操作字节码开发库 。ASM:通用低级字节码操作和分析开发库 。官网ByteBuddy:使用流API进一步简化字节码生成 。

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