用spark分析tomcat日志

最新推荐文章于 2020-05-19 17:45:50 发布
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#java #大数据

本文介绍了一种基于Tomcat日志文件的分析方法，主要内容包括统计前100位活跃IP地址、前50个访问最多的页面PV以及浏览器类型与版本的识别。

  分析tomcat的日志

读tomcat的日志文件,然后输出数据，写一个Streaming的统计程序

1：要求统计TOP 100的 IP

2：统计Top 50 页面PV

3：统计浏览器的类型和版本

Spark日志分析
bingoabin
01-27 6307
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Spark日志分析--json格式、传统格式日志
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10-05 625
tomcat访问日志分隔符用tab（利用了tab的unicode表示，“ ”），因为不容易出现在各种日志变量的内容中： tomcat日志的格式化（用表示tab替换默认的空格分隔符）：                         prefix="localhost_access_log" suffix=".txt"                patter
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05-19 304
1.Tomcat日志格式： localhost_access_log.txt 192.168.88.1 - - [30/Jul/2017:12:53:43 +0800] "GET /MyDemoWeb/ HTTP/1.1" 200 259 192.168.88.1 - - [30/Jul/2017:12:53:43 +0800] "GET /MyDemoWeb/head.jsp HTTP/1.1" 200 713 192.168.88.1 - - [30/Jul/2017:12:53:43 +0800] "
利用Spark解析Tomcat日志，并将统计结果存入Mysql数据库
bingyuac
08-15 901
原文：http://www.voidcn.com/blog/Netbug_NB/article/p-5992917.html 本文试图实现的需求场景为：以学习Spark知识点为目的，编写Scala利用Spark解析800M的tomcat日志文件，打印一段时间内ERROR级别记录的前10行，统计每分钟的日志记录数，并将统计结果存入mysql数据库中。之前曾用JAVA写过一次同样的处理逻辑，
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