场景体验报告——冬季实战营第五期

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 第五期为大数据的实战,主要介绍了阿里云EMR集群、Elasticsearch集群和湖仓一体架构。对大数据的学习有一定的入门作用。

基于EMR离线数据分析


一、登录集群

  1. 进入E-MapReduce控制台,选择对应的集群,在主机信息中复制公网IP,打开LxShell。
  2. 使用ssh命令登录。

二、上传数据到HDFS

  1. 执行如下命令,创建HDFS目录。

hdfs dfs -mkdir -p /data/student

  1. 上传文件到hadoop文件系统。

三、使用hive创建表

  1. 使用hive命令登录hive数据库。
  2. 使用SQL语句创建表。
  3. 执行如下命令,从hadoop文件系统加载数据到hive数据表。

LOAD DATA INPATH '/data/student/u.txt' INTO TABLE emrusers;

四、对表进行操作

使用SQL语句操作即可。

使用阿里云Elasticsearch快速搭建智能运维系统


一、登录Kibana,开启自动创建索引功能

  1. 在Elasticsearch控制台实例列表中,进入对应实例。
  2. 在“可视化控制”的Kibana中,开启私网访问。
  3. 从公网入口进入Kibana,使用Elasticsearch登录名和密码登录。
  4. 登录成功后,在Dev Tools单击Go to work
  5. 执行以下命令,开启ES实例的自动创建所以功能。

PUT _cluster/settings

{

    "persistent": {

        "action.auto_create_index": "true"

    }

}

二、使用Metricbeat采集ECS上的系统数据

  1. 回到控制台,单击Beats数据采集 > 创建采集器 > Metricbeat。
  2. 用户名和密码使用资源中提供的Elasticsearch登录名Elasticsearch登录密码
  3. 勾选启用Monitoring和Kibana Dashboard。
  4. 在metricbeat.yml末尾添加如下脚本:

metricbeat.modules:

- module: system

 metricsets:

   - cpu            

   - load            

   - memory        

   - network        

   - process        

   - process_summary

   - uptime          

   - socket_summary  

   - core

   - diskio

   - filesystem

   - fsstat

 enabled: true

 period: 10s

 processes: ['.*']

 cpu.metrics:  ["percentages"]

 core.metrics: ["percentages"]

  1. 点击下一步,采集器选择场景中的ECS实例,点击启动,然后等待采集器生效。
  2. 回到Kibana页面,在Dev Tools中执行以下命令,查看索引。

GET _cat/indices?v

  1. Dashboard中,进入[Metricbeat System] Overview页面,再单击Host Overview,可查看监控仪表板。

三、使用Filebeat采集ECS上的Nginx服务数据

  1. 回到Beats数据采集中心,选择Filebeat-ECS日志,开始创建采集器。
  2. 填写Filebeat文件目录输入以下路径:

/var/log/nginx/

  1. 修改filebeat.yml文件。
  2. 完成采集器的创建,并回到Kibana页面,在Dev Tools中执行以下命令,查看索引:

GET _cat/indices?v

  1. 索引创建成功后,在Discover-filebeat可以查看采集的数据详情。
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