分布式日志

本书全方位解析 Flume 架构和组件，如文件通道、HDFS 接收器和 Hadoop 文件系统，辅助你掌控 Flume。提供了各组件的详细配置选项，方便根据需求定制 Flume。

基于 Hadoop 集群的分布式日志系统，算是我用下来比较稳的一套方案。日志量一多，单机吃不消就得上分布式，Hadoop 集群的扩展性这时候就显出来了，大批量日志还挺靠谱。配合像 Flume 这种工具，日志采集和写入都能串得比较顺，整个链路清晰，出问题也好查。搭配Apache Flume收集日志，再喂给HDFS或YARN做，性能还不错，响应也快。尤其是你用过MapReduce写简单脚本，发现多场景都能扛得住，哪怕日志格式不统一，稍微清洗一下也能跑。分布式架构的搭建对新手来说有点劝退，但你真想玩得深，建议先照着Hadoop 完全分布式集群这篇来走一遍，别急着上正式项目，自己折腾清楚原理再说。系统

分布式系统里的日志采集，一直挺麻烦的对吧？Flume的插件化架构真是救星，数据从各种来源拉过来，顺畅地就能送进Hadoop。用起来感觉挺灵活，是配置文件那套，熟悉之后想改哪儿都方便。 Apache Flume的第二版，主要补充了不少实际案例，讲了怎么接入各种数据源，比如常见的日志文件、Kafka、甚至 HTTP 事件。内容不算啰嗦，重点都挺清楚，适合边看边动手试。 我自己用它做过一个小型的日志收集系统，日志从几台机器打包流到 HDFS，配置搞好后几乎不用管，稳定得。配合Hadoop做后续，简直天作之合。顺手推荐几篇相关文章，实战角度多，适合你拓展一下： Apache Flume 与 Hadoo

Redis实现分布式锁 Redis分布式锁是通过设置键值对来实现锁机制，锁的获取和释放都通过原子操作完成，保证了并发环境下锁的安全性。 联锁 联锁是同时获取多个锁，以确保操作的原子性。 秒杀商品测试 秒杀商品场景中，通过分布式锁可以控制并发访问，防止商品超卖。 多线程并发测试 多线程并发测试可以模拟高并发场景，验证分布式锁的性能和稳定性。 Redission锁测试 Redission是一个Java分布式锁框架，提供了基于Redis的分布式锁实现。

Elastic Stack 的分布式搜索和日志能力，挺适合搞大数据的前端朋友研究一下。《Learning Elastic Stack 6.0》这本书讲得比较系统，从安装配置开始，到怎么用Elasticsearch查数据、用Logstash日志、用Kibana做可视化，一步步来，思路清晰，操作也不复杂。新版的6.0加入了不少实用特性，比如X-Pack的权限控制和监控支持，用来管线上服务还是挺方便的。你要是做日志平台，像Nginx、应用日志那类的，参考这个思路就挺靠谱。书里还有个蛮实用的部分，就是讲Beats怎么配合用。轻量、易部署，适合把客户端数据采上来。要自己扩展插件？里面也有例子，照着改挺快

本指南提供有关 Hadoop 分布式安装的详细说明，包括网络配置、设备规划和配置参数。

将介绍Redis在分布式环境下的部署实践。基于三台服务器，每台配置两个Redis实例（一主一从），共六个实例组成一个稳定的Redis集群。详细的部署步骤如下：

在当前版本中，我们提供了一种优化分布式查询处理的新方法。这一技术改进不仅提高了查询效率，还增强了系统的可扩展性和稳定性。通过此更新，用户可以更快速地完成复杂查询操作，同时减少系统资源的消耗。

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的协调服务，是Google的Chubby开源实现，同时也是Hadoop和Hbase的重要组件。它提供一致性服务，包括配置维护、域名服务、分布式同步和组服务等功能。 ZooKeeper致力于简化复杂的关键服务，为用户提供简单易用的接口和高效稳定的系统。

Zookeeper 是分布式系统的超好帮手，给你可靠的协调服务。它的核心功能包括配置管理、命名服务、分布式同步和群组管理，可以让你分布式系统中的协调任务时更加轻松。就像有了一个万能的管家，所有信息都统一管理，开发起来更省心。比如你在做大规模的分布式系统，Zookeeper 可以你保持数据一致性，还能确保系统的高可用性。对于 Hadoop 等大数据框架，Zookeeper 也是必不可少的角色，它能监控节点状态并快速恢复服务。总体来说，Zookeeper 的设计既简单又高效，适合各种分布式系统。想要省力搞定协调问题，Zookeeper 肯定是个不错的选择！