Hadoop如何在Linux上进行日志分析

在Linux上进行Hadoop日志分析，可以采用以下几种方法和工具：

常用Linux日志查看命令

• tail：实时查看日志的最后几行。例如，tail -f catalina.out可以实时查看日志的更新。
• head：查看日志文件的前几行。例如，head -n 10 kitty.log可以查看文件的前10行。
• cat：查看或创建日志文件。例如，cat > kitty.test可以创建一个新文件。
• sed：按行号或时间段查找日志内容。例如，sed -n '2,200p' kitty.log可以打印第2行至第200行。

Hadoop日志分析工具

• Hadoop分布式文件系统(HDFS)：用于存储和管理日志文件。
• YARN：提供资源管理和调度，可以查看作业的日志。
• Hadoop Web界面：通过浏览器访问ResourceManager或JobTracker节点的URL，查看作业的运行状况和日志信息。
• 命令行工具：如hadoop fs命令用于查看HDFS中的日志文件，yarn logs命令用于查看作业的日志。

日志分析实战案例

1. Web服务器异常崩溃分析：

• 使用grep命令快速定位异常来源，如grep "Segmentation fault" error_log | wc -l统计异常次数。
• 使用tail命令查看异常上下文，如tail -100 error_log | grep -B5 -A5 "Segmentation fault"。
• 使用strace实时监控Apache进程，捕捉崩溃瞬间的系统调用。

2. 入侵痕迹追踪：

• 使用awk和sort命令统计IP请求量，如awk '{print $1}' access.log | sort | uniq -c | sort -nr。
• 结合error_log和access_log，分析异常行为。
• 使用pstree和netstat等工具深度追踪攻击链。

日志分析工具和框架

• GREP：强大的文本搜索工具，支持正则表达式。
• CUT：从每行中提取特定部分。
• AWK：支持复杂文本处理和数据分析。
• SORT和UNIQ：对文本进行排序和去重。

通过上述方法和工具，可以有效地在Linux上进行Hadoop日志分析，帮助运维和安全工程师快速定位系统异常和入侵痕迹。