在大数据场景中的定位与价值
常用工具与适用场景
| 工具 | 典型用途 | 关键能力 | 在大数据平台中的价值 |
|---|---|---|---|
| tcpdump | 通用抓包与离线分析 | BPF 过滤、写 pcap、端口/主机/IP 精准过滤 | 采集Kafka、HBase、ES、ClickHouse等节点间流量,供后续解析与取证 |
| tshark | 命令行深度解析 | 协议字段导出(如 -e mysql.query)、统计与显示过滤 | 直接从流量中抽取SQL/HTTP等语句与元数据,便于批量分析与入库 |
| go-sniffer | 多协议“开箱即用”嗅探 | 插件化支持 MySQL/Redis/MongoDB/HTTP 等,实时打印或输出到外部系统 | 快速搭建数据库语句审计与热点 Key/慢操作观察,降低接入成本 |
| mysql-sniffer | MySQL 专用协议解析 | 输出时间、用户、来源 IP、库名、耗时、返回行数、SQL等 | 面向MySQL/Atlas 的请求审计与性能问题定位 |
| Snort | 入侵检测与规则告警 | 规则引擎、协议识别、告警日志 | 识别暴力访问、异常扫描、可疑 payload,与平台安全联动 |
| iftop/nload | 带宽与连接占用观测 | 实时带宽、端口/主机排行 | 快速判断数据迁移/同步是否引发链路拥塞 |
| 以上工具在 CentOS 上均有成熟使用方式,适合与Kafka、Flink、Spark、Hive、ES等大数据组件联动,用于流量侧的可观测与诊断。 |
典型落地场景与命令示例
数据管道与落地架构
性能与合规要点