Ambari Log Search 项目下载与安装教程
2024-11-29 23:49:53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
kernelopenEuler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。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen 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TSX0121
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.3 K
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++
694
367
Ascend Extension for PyTorch
Python
240
276
暂无简介
Dart
696
163
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
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
270
328
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
674
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869