


Kaedah dan teknik untuk membangunkan dan melaksanakan sistem analisis log teragih menggunakan bahasa Go
Kaedah dan teknik untuk membangun dan melaksanakan sistem analisis log teragih menggunakan bahasa Go
Abstrak: Dengan kemunculan era data besar, analisis log telah menjadi tugas penting untuk perusahaan. Artikel ini memperkenalkan kaedah dan teknik untuk membangunkan dan melaksanakan sistem analisis log teragih berdasarkan bahasa Go. Artikel ini menyediakan analisis terperinci dari aspek reka bentuk seni bina sistem, pengumpulan data, pemprosesan teragih, penyimpanan data dan pertanyaan, dsb., dan menyediakan pembaca dengan satu set garis panduan praktikal.
Kata kunci: Bahasa Go; sistem teragih; analisis log
1. Pengenalan
Dengan perkembangan pesat Internet dan aplikasi peranti pintar yang meluas, jumlah data yang dijana oleh pelbagai industri telah meningkat dengan pesat. Dengan pengumpulan data log yang besar, cara menganalisis dan memprosesnya dengan cekap telah menjadi masalah yang mesti dihadapi oleh perusahaan. Pada masa ini, sistem analisis log teragih telah menjadi kaedah penting untuk menyelesaikan masalah ini. Berbanding dengan sistem analisis log berpusat tradisional, sistem analisis log teragih mempunyai kebolehskalaan dan toleransi kesalahan yang lebih baik.
2. Reka bentuk seni bina sistem
- Pilih rangka kerja teragih yang sesuai
Apabila memilih rangka kerja teragih, bahasa Go menyediakan banyak rangka kerja pembangunan yang sangat baik, seperti Kafka, ElasticSearch, dll. Pembangun boleh memilih mengikut keperluan mereka sendiri. kepada keadaan sebenar.
- Tentukan aliran data sistem
Apabila mereka bentuk sistem analisis log teragih, anda perlu mempertimbangkan aliran data dan kaedah pemprosesan. Ia biasanya termasuk pengumpulan data, penapisan data, pembersihan data, analisis data dan penyimpanan data.
3. Pengumpulan data
- Pilih alatan pengumpulan log yang sesuai
Dalam proses pengumpulan data, anda boleh menggunakan alatan seperti Logstash untuk mengumpul dan menghantar log.
- Mengkonfigurasi pengumpul data
Apabila mengkonfigurasi pengumpul data, anda perlu menentukan format log yang akan dikumpul, lokasi sasaran pengumpulan dan maklumat lain. Pada masa yang sama, anda juga perlu menetapkan kekerapan pengumpulan log dan tempoh masa pengumpulan.
4. Pemprosesan teragih
- Pilih rangka kerja pemprosesan yang sesuai
Dalam pautan pemprosesan yang diedarkan, anda boleh menggunakan rangka kerja pengkomputeran teragih seperti Storm dan Spark untuk pemprosesan dan analisis data.
- Bahagikan tugas pemprosesan
Bahagikan tugas pemprosesan kepada berbilang nod untuk pemprosesan selari untuk meningkatkan keupayaan dan kecekapan pemprosesan sistem.
5. Penyimpanan dan pertanyaan data
- Pilih storan dan enjin carian yang sesuai
Dalam proses penyimpanan data, anda boleh memilih Hadoop, ElasticSearch dan alatan lain untuk penyimpanan dan pengindeksan data.
- Reka bentuk model data yang sesuai
Reka bentuk model data yang sesuai berdasarkan keperluan perniagaan dan ciri data untuk mencapai penyimpanan dan pertanyaan data yang cekap.
6. Ringkasan
Artikel ini terutamanya memperkenalkan kaedah dan teknik untuk membangunkan dan melaksanakan sistem analisis log teragih berdasarkan bahasa Go. Melalui analisis terperinci reka bentuk seni bina sistem, pengumpulan data, pemprosesan teragih, penyimpanan data dan pertanyaan, ia menyediakan pembaca dengan satu set garis panduan praktikal. Pada masa yang sama, ia juga menggambarkan kepentingan sistem analisis log teragih dalam pemprosesan data besar, dan menyediakan penyelesaian yang boleh dilaksanakan untuk perusahaan dalam analisis log.
Rujukan:
[1] Luo M, Xu C Z, Tang M, et al Analisis Log Teragih dalam Era Data Besar [J]. 420.
[2] Han Q, Chen H, Tao Y, et al Sistem Analisis Log Teragih Berdasarkan Hadoop [J]. -157.
Atas ialah kandungan terperinci Kaedah dan teknik untuk membangunkan dan melaksanakan sistem analisis log teragih menggunakan bahasa Go. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Ciri -ciri teras GO termasuk pengumpulan sampah, penyambungan statik dan sokongan konvensional. 1. Model keseragaman bahasa GO menyedari pengaturcaraan serentak yang cekap melalui goroutine dan saluran. 2. Antara muka dan polimorfisme dilaksanakan melalui kaedah antara muka, supaya jenis yang berbeza dapat diproses secara bersatu. 3. Penggunaan asas menunjukkan kecekapan definisi fungsi dan panggilan. 4. Dalam penggunaan lanjutan, kepingan memberikan fungsi saiz semula dinamik yang kuat. 5. Kesilapan umum seperti keadaan kaum dapat dikesan dan diselesaikan melalui perlumbaan getest. 6. Pengoptimuman prestasi menggunakan objek melalui sync.pool untuk mengurangkan tekanan pengumpulan sampah.

Pergi bahasa berfungsi dengan baik dalam membina sistem yang cekap dan berskala. Kelebihannya termasuk: 1. Prestasi Tinggi: Disusun ke dalam Kod Mesin, Kelajuan Berjalan Cepat; 2. Pengaturcaraan serentak: Memudahkan multitasking melalui goroutine dan saluran; 3. Kesederhanaan: sintaks ringkas, mengurangkan kos pembelajaran dan penyelenggaraan; 4. Cross-Platform: Menyokong kompilasi silang platform, penggunaan mudah.

Keliru mengenai penyortiran hasil pertanyaan SQL. Dalam proses pembelajaran SQL, anda sering menghadapi beberapa masalah yang mengelirukan. Baru-baru ini, penulis membaca "Asas Mick-SQL" ...

Hubungan antara konvergensi stack teknologi dan pemilihan teknologi dalam pembangunan perisian, pemilihan dan pengurusan susunan teknologi adalah isu yang sangat kritikal. Baru -baru ini, beberapa pembaca telah mencadangkan ...

Golang ...

Bagaimana membandingkan dan mengendalikan tiga struktur dalam bahasa Go. Dalam pengaturcaraan GO, kadang -kadang perlu untuk membandingkan perbezaan antara dua struktur dan menggunakan perbezaan ini kepada ...

Bagaimana untuk melihat pakej yang dipasang di seluruh dunia? Dalam proses membangun dengan bahasa Go, sering menggunakan ...

Apa yang perlu saya lakukan jika label struktur tersuai di Goland tidak dipaparkan? Apabila menggunakan Goland untuk Pembangunan Bahasa GO, banyak pemaju akan menghadapi tag struktur tersuai ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular