Ambari Log Search 项目下载与安装教程
2024-11-29 23:54:12作者:伍希望
1. 项目介绍
Ambari Log Search 是 Apache Ambari 的一个子项目,主要用于对 Ambari 管理的服务(或其他任何服务)的日志进行聚合、分析和可视化。该工具能够解析、聚合并传输日志,支持将日志发送到 Solr 并进行索引,存储日志(结构化或非结构化格式)到云存储(如 S3、GCS、ADLS、WASB),并在 Solr 中支持全文搜索。
2. 项目下载位置
项目托管在 GitHub 上,您可以从以下位置下载 Ambari Log Search 的源代码:
https://github.com/apache/ambari-logsearch.git
3. 项目安装环境配置
在开始安装之前,您需要确保您的系统环境满足以下要求:
- Java Development Kit (JDK)
- Maven
- Git
以下是环境配置的示例图片:
# 假设这是JDK安装目录的截图
安装目录路径:/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-amd64
# Maven配置文件pom.xml的截图
<project>
...
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
...
</properties>
...
</project>
# Git Bash 的截图,显示已克隆仓库
git clone https://github.com/apache/ambari-logsearch.git
Cloning into 'ambari-logsearch'...
remote: Counting objects: 656, done.
remote: Compressing objects: 100% (449/449), done.
remote: Total 656 (delta 274), reused 442 (delta 202), pack-reused 214
Receiving objects: 100% (656/656), 2.09 MiB | 3.00 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (274/274), done.
4. 项目安装方式
安装 Ambari Log Search 的步骤如下:
# 克隆项目
git clone https://github.com/apache/ambari-logsearch.git
# 进入项目目录
cd ambari-logsearch
# 构建项目
mvn clean install -DskipTests
5. 项目处理脚本
在项目安装完成后,可以使用以下脚本进行日志处理:
# 假设这是启动Log Feeder的脚本示例
./bin/logfeeder.sh start
# 假设这是启动Log Search Server的脚本示例
./bin/logsearch.sh start
以上步骤完成后,您的 Ambari Log Search 应该已经安装并运行成功。接下来您可以进一步配置和使用它来管理您的日志数据。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
771
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355