Linux日志快速集成Splunk平台(linux日志发送到Splunk)

随着大数据时代的到来，数据分析和数据治理变得越来越重要。在企业的日常运营中，日志已经成为一种重要的数据来源。这些日志记录着各种系统和应用的事件，包括错误、异常和成功的操作等。Linux操作系统是企业中更流行和广泛使用的操作系统之一，因此Linux日志的管理和分析非常重要。Splunk是一个广受欢迎的数据分析平台，它可以帮助企业快速管理和分析日志。本文将介绍如何快速将Linux日志集成在Splunk平台上，并通过实例展示如何使用Splunk分析Linux日志。

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一、安装Splunk

需要在服务器上下载Splunk。在Splunk官网上，我们可以免费下载Splunk Enterprise。该软件包含了许多高级功能，可以帮助企业在大数据时代高效管理和分析日志。

在我们下载Splunk后，需要安装它。安装完后，通过浏览器访问Splunk的默认端口：8000。如果一切正常，你应该会看到Splunk Web登录页面。

二、配置Linux服务器来与Splunk连接

现在，需要配置Linux服务器和Splunk连接起来，以将Linux日志导入Splunk中。为此，我们需要使用Splunk的Universal Forwarder。Universal Forwarder是一种轻量级的数据收集器，它可以帮助企业快速将应用程序和系统日志转移到Splunk中。

首先下载Universal Forwarder，将文件上传到Linux服务器上。使用以下命令安装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

“`

安装后，我们需要修改/etc/systemd/system/splunk.service文件以便将Universal Forwarder启动为systemd服务。

打开/etc/systemd/system/splunk.service，你可以看到这样的命令：

“`

/opt/splunk/bin/splunk start –no-prompt –answer-yes –accept-license

“`

将它改为：

“`

/opt/splunkforwarder/bin/splunk start –no-prompt –answer-yes –accept-license

“`

接下来，通过以下命令启动Universal Forwarder：

“`

systemctl daemon-reload

systemctl start splunk.service

systemctl enable splunk.service

“`

三、为Splunk添加Linux日志数据

现在，我们已经准备好将Linux日志发送到Splunk集群中。我们需要执行以下步骤：

1. 在Splunk Web界面中，选择“查找和添加数据”。

2. 接着，选择新的输入，然后选择“文件和目录”。

3. 现在，在“文件和目录”页面上，输入您想要监视和捕获的日志的路径和名称。

4. 然后，选择“单个文件”，然后单击“继续”。

5. 在“文件数据配置”页面上，为文件命名，选择文件路径，然后选择索引环境。此处，我们需要选择“mn（默认）”索引环境并在“主目录”中选择Linux日志文件路径。

6. 单击“完成”，然后等待一段时间，以让Splunk开始收集并处理日志数据。

四、使用Splunk分析Linux日志

现在，我们已经成功地将Linux日志集成到Splunk中。接下来，我们可以通过以下步骤使用Splunk分析日志数据。

1. 在Splunk Web界面中，打开“概览”页面。

2. 接着，可以在“概览”页面上看到数据的可视化效果。例如，我们可以查看Linux服务器的CPU、内存和磁盘的使用情况。

3. 在左侧的菜单中，可以选择“搜索和报告”。在这里，可以开始创建和查看分析报告。有两个标签：搜索和报告。

4. 在搜索标签中，创建或添加搜索查询。Splunk支持基于关键字、时间戳、用途、报告、场景分析等的高级查询。

5. 在报告标签中，可以创建和添加监控元素，例如图表、幻灯片、表格等。

6. 可以保存并分享这些搜索和报告，以帮助您的团队更好地管理和分析服务器日志。

在本文中，我们介绍了如何具体步骤将Linux日志集成到Splunk平台上，并通过实际例子，展示了如何使用Splunk分析Linux日志。通过使用Splunk，我们可以快速集中和分析日志数据，使我们更容易理解和监视我们的Linux服务器。同时，这也有助于我们快速发现和修复潜在问题，从而提高我们的生产力和效率。

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大数据开发怎么学习

大数据入门其实比亏游较简单，要了解java！如果你是java程序员，那么你学大数据肯定是可以的。如果是激册零基础，可以先看一下黑马程序员的课程，尤其是java基销铅销础入门，学完了java入门，你就可以考虑入门大数据了!

按照下面五个阶段开始学习，循序渐进!

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(3)JavaWeb和数据库

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阶段二、 Linux&Hadoop生态体系

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阶段四败老、 大数据项目实战(一线公司真实项目)

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

阶段五、 大数据分析 —AI(人工智能)

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以上就是分享的大数据自学课程，祝愿每一位小伙伴都能成为真正的大数据技术人才!

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Java

大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、P、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。

Linux

因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。

Hadoop

这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

YARN

是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。

Zookeeper

这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql

我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop

这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。Hive这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie

既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。

Hbase

这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka

这是个比较好用的队列工具当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门腔裤用来提供对数据进行简迹圆掘单处理，并写到各种数据接受方（比如Kafka）的。

Spark

它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编姿核写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

大数据开发技术无论是在企业发展还是我们生活当中，都能看到它的应用。随着大数据开发技术发展趋于成熟化，企业对大数据开发人才的需求量也在不断的增多，想要学习大数据开发技术的小伙伴越来越多。

1.以用促学。小伙伴在学习大数据开发技术的过程中，要确定自己的发展方向，在学习大数据的时候，以用促学是最为直接和有效的学习方法。这种学习方式不仅仅对在大数据培训班学习的小伙伴来说纳哗雹洞帆是有一定的帮助，对广大从业者学习也是有一定的指导学习性，芦告这种学习方式不仅能让小伙伴提高学习效率，还能提升职业价值。

2.注重项目实战案例练习。项目实战案例练习对小伙伴学习大数据开发技术有一定的帮助，由于当前大数据技术体系已经趋于成熟了，所以会有很多案例可以参考学习，这个过程能够积累大量的大数据应用经验。另外，通过案例来学习大数据，还会积累一定的行业场景知识，这也会增加学习者的大数据落地应用经验。

3.注重交流。在学习大数据的过程中，初学者往往会遇到很多问题，而在这些问题当中，最为重要的问题就包括学习的方向和脉络，如果能够把握住学习大数据的关键问题，那么往往会提升学习效率，这就要求初学者要在学习的不同阶段多与大数据专家进行交流。

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(1)Java语言基础

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(2) HTML、CSS与JavaScript

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(3)JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

阶段二、 Linux&Hadoop生态体系

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