paas的日志怎么处理(spool 输出日志)

spool 输出日志

1、首先按下键盘上的win键+R键打开运行命令的面板，在运行面板中输入services.msc然后点击回车，进入到服务界面。

2、在服务界面中找到Print Spooler服务，然后双击打开服务设置，找到停止按钮，点击停止，窗口不要关闭，后面还需要启用；

3、在运行框中输入 spool然后点击回车键，在进入弹出的文件中打开PRINTERS文件夹，将里面的所有文件删除，文件内的内容就是打印机的历史纪律，这时候再将停止的服务启动，就完成了清除打印机历史记录的步骤。

ssh日志排查

Centos 内核和操作系统常用log日志的作用如下：

1）/var/log/secure：记录登录系统存取数据的文件;例如pop3，ssh，telnet，ftp等都会记录在此.

2）/ar/log/wtmp：记录登录着的信息记录，被编码过，所以必须以last解析;

3）/var/log/messages ：记录Linux操作系统常见的系统和服务错误信息

4）/var/log.boot.log：记录一些开机或者关机启动的一些服务显示的启动或者关闭的信息;

5）/var/log/maillog：记录邮件的存取和往来;

6）/var/log/cron：用来记录crontab这个服务的内容;

7）/var/log/httpd，/var/log/mysqld.log等等文件，记录几个不同的网络服务的记录文件;

8)/var/log/acpid ,   ACPI - Advanced Configuration and Power Interface，表示高级配置和电源管理接口。 后面的 d 表示 deamon 。 acpid 也就是 the ACPI event daemon 。 也就是 acpi 的消息进程。用来控制、获取、管理 acpi 的状态的服务程序。

9)/var/run/utmp 记录着现在登录的用户;10)/var/log/lastlog 记录每个用户最后的登录信息;11)/var/log/btmp 记录错误的登录尝试;12)/var/log/dmesg内核日志;13)/var/log/cpus CPU的处理信息；14）/var/log/syslog 事件记录监控程序日志；15）/var/log/auth.log 用户认证日志；16）/var/log/daemon.log 系统进程日志；17）/var/log/mail.err 邮件错误信息；18）/var/log/mail.info 邮件信息；19）/var/log/mail.warn 邮件警告信息；20)/var/log/daemon.log 系统监控程序产生的信息;21)/var/log/kern 内核产生的信息;22)/var/log/lpr   行打印机假脱机系统产生的信息。

pam日志

首先，谢邀。

运维工程师现在也越来越多元化，并不是每一个阶段掌握的技能都是一样的，发展方向不一样则掌握的技能也会不一样。以下排除掉网络运维、IT运维、存储网络/安全等特种设备运维的方向，列举了几个运维比较常见的发展方向，从基础、进阶到高级三个级别来说明大体需要掌握的技能，有可能不全面。

应用运维方面

：

基础：Linux基础/对应的语言环境，如tomcat/LAMP/LNMP这些要能掌握安装、配置、日常维护操作

进阶：Linux存储管理/安全加固/进程资源管理/网络管理，其他应用中间件如缓存（redis/memcached）、MQ（ActiveMQ/RabbitMQ等）、服务发现和治理中间件（如zookeeper）、配置管理工具（如Puppet/Saltstack/CFengine等）

高级：Shell脚本可以信手拈来，Linux内核/网络等常用参数的配置原理和优化场景，资源消耗的排查和优化，熟练掌握iptables，pam，selinux等安全机制。JAVA运行环境还需熟悉JVM优化、GC日志分析、Java线程堆栈分析等。

额外，需要了解一些：

虚拟化技术，如VMware/VirtualBox/KVM

虚拟化管理技术，如vSphere/convirt/oVirt/OpenNebula等

Docker基本使用和管理

私有云平台，如Openstack/CloudStack等

公有云平台，如阿里云/AWS

基础网络技术，如IP网络基础、OSI七层、HTTP/HTTPS/RPC协议、VLAN、路由、NAT、ACL等概念及相关配置技术

虚拟化和云运维方向

，如以商业化的VMware为例：

基础：ESXi安装、配置、单主机管理；各种概念，如VM/datastore/vSwitch等；vCenter的基本管理，如模板、网络配置、克隆、迁移等

进阶：vCenter高可用性、vSphere HA高可用性、vSphere Fault Tolerant、VMotion；如使用共享存储还需要了解FC SAN/iSCSI存储网络知识

高级：vSphere Site Recovery/vSphere Data Protection/vSAN管理等

额外，如果使用VMware的其他产品，如NSX/vRealize等，则要学的东西更多。

综合发展

，则还有如下一些需要掌握：

基础：监控，如Nagios/Zabbix等基础配置；DNS/NFS/FTP等服务配置；Docker基本使用和管理

进阶：网络分析，如抓包tcpdump/wireshark；性能分析工具，如nmon/iftop/iotop；负载均衡，如nginx/LVS/haproxy。学习一门脚本语言，如python/perl/go等。

高级：进程跟踪和故障分析，如strace/kdump/gdb。Docker编排体系，如kubernetes/swarm等。还有日志分析ELK；指标数据库influxdb/promethus等

上面看起来眼花缭乱，其实并不是每项都需要掌握。以下几个方面都可以成一个单独的发展方向，如果能独立搞定一个方向，就已经迈入运维架构师的层面了。

虚拟化及私有云管理方向

，如独立搞定OpenStack上生产，随便搭个测试环境玩玩不算。

Docker和编排体系方向

，如独立搞定Kubernetes上生产。

精细化的监控告警设计和实施

，不仅仅是单一的搭建zabbix这类监控工具针对简单的资源、网络、应用可用性监控等。还应包括日志分析、精细指标监控等。

如主导研发规范日志，使用ELK进行日志分析并针对详细业务场景出具精准监控和业务数据可视化报表。

再如使用influxdb/grafana或promethus等系统，收集硬件传感器/cpu/mem/io/eth/vm/docker等信息，然后构建精细化的资源使用报表等。

然后再整合日志分析/精细化资源监控打通从业务->应用->资源->硬件的一体化监控联动

自动配置管理方向

，简单点的使用puppet/saltstack等平台加一些定制脚本来管理，高级点的开发一个管理平台，并UI化。

需要看实际工作中的应用场景、管理规模、自动程度、监控需求等来配合使用。每个人的精力是有限的，一个优秀的运维最需要的是一颗时刻保持学习的心和强大的自学能力。

flask日志记录

一场编程语言之战

@Author：Runsen

本人懂一点Python，Java，根据自己想法而来，纯属虚构。

现状

进入2020年3月，新的编程语言排行榜新鲜出炉，TIOBE 最新发布了 3 月编程语言排行榜。

从榜单中我们可以看到，前三名分别为Java、C、Python。相较于上个月，Python继续以1.85% 上升至 10.11%，以10.11% 的份额稳居第三。

我们先了解下比较常见的编程语言的，如Java，Python，JavaScript，C/C++，Go，C#各编程语言的用途。

“众口难调”，面对多种多样的编程语言，大家众说纷纭，每种编程语言都有其存在的意义，编程之战从未停止，“战火”一触即发。

家庭内战

最近，编程语言家族开了一场“家庭聚会”，都是在讨论自己的排名。

下面是家庭成员的对话。

老三Py：最近，我可厉害了。从2015年，人工智能的开始，人人学我，基本上我成为最无敌的大佬。

老四C++：可不是嘛，老三，你的爬虫，数据分析，机器学习，深度学习，自然语言处理再加上你的Django，flask等Web开发等，就连你的PyQt也想占领我的QT图形界面市场，都是你这个流氓，害得我从老三变成老四。

老三Py：那都是你太难写了，学我就是几分钟就能入门的，谁叫你这么难懂，什么面向对象，你的一百行代码，我十几行就搞定了，谁还会学你，很快，我就是老大，你就是我的小弟。

老四C++对老大Java说：大哥，有人想谋权篡位。

老大Java：现在，确实是老三的时代，现在个个数据分析师只会Python，都喊出了：人生苦短，我用Python。要怪就怪数据分析人员编程水平太低了，写来写去就是py代码，完全学不会其他语言。

老二C鄙视的说：就算写Python太厉害，也最多就是一个导包侠，没有什么了不起的。老三，话说你有什么本事当老大，我都不敢谋权篡位。

老三Py：不如我们比一比，看看现在开发者需要我多些还是老大多先。

老大Java：好，比就比。谁怕谁，我到底看看你有什么本事。

老三Py：我代码简单，写起来轻松易懂，比如我打印一句Hello World，就是一个，就是这么简单。就问你们服不服？

老大Java：打印一个Hello World，我确实需要好几行代码，还要声明一个HelloWorld对象。

老二C: 我还要定义一个main的主函数，打印一个Hello World确实有点多。

老四C++：我是抄老二的，写个Hello World比老二还要多。

老三Py：看见没有，这就是差距，谁会写那么多代码，直接简单粗暴我就是一个打印Hello World。

老大Java：老三，你这样不行啊，万物都是对象，写一行代码，我觉得都要声明一个对象。

老三Py：什么对象，我能打印出来就Ok了。

其他人：确实老三写的代码太简单了，连小学生基本都能学会，我们自愧不如，老三，你还要什么本事吗？

老三Py：要说我牛逼莫过我的第三方库，超过上万个，安装也简单，一个就轻松搞定，还给人看到安装进度条，你们说我牛不牛逼。

老大Java：这我可不服，你去的maven仓库看看

我的jar包任何一种场景都有，我的生态系早就完善，怎么不如你老三？

老三Py：你在pom.xml安装什么任何信息告诉别人，而且你的dependency鬼死那么长，人家愿意写吗？

老二C和老四C++：我们gcc和cmake添加第三方库还要编译才可以。

老三Py：我的requests，selenium，beautifulsoup，pyquery，lxml，Scrapy，Crawley，Pyspider等一系列爬虫库和爬虫框架厉害到爆，几乎所有爬虫都是我来编写的，你们的爬虫市场早没有你们的份了。

老大Java：我的WebMagic，Nutch，Heritrix，Jsoup， SeimiCrawler，JLiteSpider爬虫编写的代码确实比你多了好几倍，以前爬虫的市场都是基本用我，现在给你占去，悲哀。

老二C老四C++：爬虫，小心爬进监狱，现在首例爬虫禁令，禁止爬取微信公众号，都是老三你的爬虫造成多少假流量，造成多少网站 奔溃，就说12306有尽20%以上都是爬虫访问流量，有多少人抢票，再提价出售，官方发票，又被他们抢了，你以前让多少人抢不票，这背后引发了一系列的肮脏的资产链。

老三Py：这关我毛事，现在的百度蜘蛛爬取，多少网站双手叫好，这都是他们的问题。

其他人：你除了爬虫，还有什么？

老三Py：我的数据分析三剑客numpy，pandas，matplotlib，在加上Seaborn，Scipy，StatModels， Pyecharts，Bokeh，Blaze，Plotly，NetWorkX，Biopython，SymPy和gwpy等数据科学库简直无敌，都喊出了，从excel学Python了。

老大Java：数据分析我虽然也有jar提供，但是我派了我的儿子scala去帮我完善。

老二C老四C++：这东西不是SPSS，stata，tableau，powerbi，excel，Echart，FineReport等强大的数据分析工具就可以解决了，都是用我们和老大开发的，干嘛还要写代码。

老三Py：我一把屠龙剑Pycharm，一把倚天剑anaconda，一个开发，一个数据分析，双剑合并，威力无敌。

老大Java：比IDE开发工具，我可不怕，我有Eclipse，MyEclipse，Intellij IDEA，NetBeans功能厉害到爆。

老二C老四C++：Dev-C++，C-free，CLion， Code::Blocks，CodeLite，C++ Builder，我们觉得同样没问题。

老三Py：我的Web开发Django社区非常庞大，江湖上，Python有两条腿跑，一腿就是我的django，因为两万个包，一万以上都是我的Django，再加上了其他儿子flask，tornado，我开发了国内的豆瓣、知乎，国外：Instagram、Disqus、National Geographic、NASA

老大Java：Web开发，你还敢比，我就拿出一个Spring家族就够了，SpringMVC，SpringBoot,SpringCloud，再说了我还有自己的Tomcat，Jetty应用服务器，微服务的架构早就深化人心。如果以前的网站不是用php开发，那基本就是我以前的Servlet，jsp开发的（虽然落后了，但基本都在维护），现在网站开发首选我的Spring家族。

老二C老四C++：虽然在网站开发我们几乎没有市场，但是软件开发都是采用我们的，比如早期的QQ，微信，支付宝等大部分软件都是我们开发的。

老三Py：有本事比一比现在最火的人工智能，我的机器学习sklearn，深度学习keras，Pytorch，tensorflow，Caffe，PaddlePaddle，哪个不知道，哪个不用？就是因为这个，我才算最近的王者。

老大Java：你是不是想王者荣耀想多了，王者荣耀的客户端应该是C#（Unity3D）开发的，核心后端服务是C++开发，可没有你的份。人工智能，我怎么实现不了，我的深度学习库——DL4J、ND4J以及Deeplearning4j ，深度学习框架就是因为数据分析者只会用Python，才让你火到现在。

老四C++：CPP-Call-Tensorflow，Caffe2 C++ API， PyTorch-CPP，我的性能比你的好不知道多少倍。对了，说说性能，老三，你这不怎么行。

老大Java补刀：连数据都没有，老三你做什么人工智能，看看得我的apache社区的大数据框架Apache Hadoop，Apache Hive，Apache Hbase，Apache Sqoop，Apache Flume，Apache Spark，Apache Beam，Apache Flink ，Apache Storm，Spark Streaming，Apache Oozie还有 Clouders Manager（CDH）都是我开发出来，大数据平台都是我干的，没有了数据，你做什么Ai，你是不是猴子请来的逗逼？

老三Py：游戏方面，我可以有我的Pygame，性能方面，我承认比较低效，大数据不是还有我的pyspark？

老五C#：你的Pygame就是小孩子过家家的，游戏市场我已经占领，老三你可不要来。

老大Java笑道：spark是我的儿子scala开发的，spark就是为了你们这些数据分析的人不会我（Java）和我儿子（scala），你们的压力下，不好意思的开发了pyspark ，对Python提供了APi，再说了我们也给R提供了Rspark。话说，老R从前十掉下到了十一。

老R：就是你老三一直打击我，害得现在数据分析的人员不学习R了，都以为学你，就天下无敌了。

老四C++：就是明明每个人占领一种市场就够了，现在提出了”人生苦短，我学Python“口号。

老三Py：就是要”人生苦短，我学Python“。

老大Java：就是因为你，害得所有人的编程水平只降下来。Java开发人员学习Python，就是分分钟的事情。

老二C：不要说，大学我敢保证所有人都必须学习我开始。

老四C++：有本事你让学Python的来学我或者老大，我不信他能学得了。学我的人基本被我折磨死了，学你py就是分分钟的事情，有本事继续聊性能，我好像记得知乎得推荐系统用go重写了，还不是因为你的效率。

老十go：今天我难得上了前十，什么”人生苦短，我学Python“，明明就是”2020年，我们一起学go“。

老三Py：我去你的，你老十有什么资格说话？再说了我有cpython，Numba提高运行速度不就可以了吗？

老大Java：那你老三有什么资格在我面前说话，你连多线程和并发都处理不好，还不如提出我的口号”OnceWrite，RunAnywhere“，一次编写,到处运行，我的强大的JVM，你老三有吗？

老三Py：我可以用Pyinstall打成exe，到处运行，不就是”一次编写,到处运行“，

老大Java：我的强大，你不知道，你还是在mac和liunx运行你的exe吧。我还有一个儿子Kotlin和我占领APP市场，你有APP市场吗，还想当大佬，这日子是不是有点早了。

老三Py：我有kivy开发APP。

老二C老四C++：老三，你怎么不说用flutter开发APP？

老三Py：那是Google 开源的 UI 工具包，关我毛事。

老二C老四C++：flutter的底层是基于我们的开发的。

老三Py：我不管，反正现在人人学Py，我的市场就是慢慢变大，我就是当老大。

老二C: 我从1972年诞生，可以说我是老三你的长辈。Java可是运行在全球的三十亿设备上的，我都没有把握当老大，你哪里来的勇气？

老三Py：我是从1991年出生，Java可是1995年出生，这样我不就是老大的长辈吗？

老大Java：老三说得没错，老三要当老大，他膨胀了，要先超越老二你了。

老二C: 什么？老三，他连编译器都没有，一个解释器基于我的编译器，竟然敢叫嚣超越我，用我编译器，底层封装我的代码， 没有我，哪里来你，脚本就是脚本，动态语言就是动态语言，老大，老四和我哪个不是静态语言，哪个没有自己的编译器？信不信我不给你用我的编译器，让你从前十消失。

老三Py：卧槽，爸爸，我错了，别让我从前十消失啊。

一声不吭的老八php叫道：php才是最好的语言。

我想说的

Python这语言，只适合作为加分项，不适合作为技术支撑。因为它写不了复杂逻辑。只适合写一个爬虫，计算器，记事本,Qt之类的小程序。Python超越了Java和C，那是不可能的。Python从老四超越了C++，已经是一个很震惊的大事了。

说这个也许有人不服，凭什么Python就写不了复杂逻辑？豆瓣和知乎不是用Python写的吗？

先声明，豆瓣的后端，已经废弃了绝大部分的Python代码，重新写过了。youtube也正在重写中。目前以Python为主的网站，就只有知乎这么个独苗，而且知乎的推荐算法已经用go重写了。

为什么？不是因为Python的性能慢，而是因为Python的语法太悲剧了。也许Python的语法简洁，在初学者看来是优点。因为初学者一般练手，都只写1000行以下的小玩意，Python的语法简直爽翻了，真没任何缺点。

但如果你真的尝试用Python封装几十个类，去写个一万行以上的东西，自然就明白它的语法问题有多严重了。不只是难受，而是根本写不下，去维护成本太大了。没有静态类型检查是主要原因。能解决么？也能，好的模块设计还有code review能回避掉一些，不过这样一来也就抵消掉一些Python能带来的快速开发的优势了。

还是江湖那句话，动态一时爽，重构火葬场。并不适合大项目，Python还是适合原型，前期项目。

搞it要想混得好，如果哪能只会一样东西呢，除非你不想混好，拼得就是综合素质，除非你Python登峰造极的程度，python五分钟都能入门，Python的语法和英语完全一样。学Python的人，去学Java，真的觉得很难。

如果按难度评分0-5的话，Python没有难度指数0，php难度指数1，go难度指数2，Java难度指数3，C++/C难度指数4。静态语言的难度是比动态脚本难的，如果你是编程零基础，建议从学习Python，再深入到Java。一手Python，一手Java基本在市场属于比较靠前的水平。

阿里基本Java的天下，腾讯的前世是靠C/C++出生，华为主要业务是在硬件方面，也需要C/C++的编程基础。百度，字节相反用的Python，go，ruby比较多。

不过如果自己想要有更长远的发展，只学python肯定是不够的，个人觉得Java、Python这二门语言都熟练掌握最好。如果想成为大神，那就补充一个C++，你就是无敌的存在。

@Author：Runsen 公众号：润森笔记

flask 日志文件

Python没有像某些编程语言一样的严格等级划分，如Java中的初级、中级和高级，C++中的初学者、普通程序员和专家等级。因此，Python没有所谓的“最高等级”。

不过，如果要探讨Python中开发人员技能水平的不同层次，可以参考以下几个方面：

1. 语法掌握程度：包括基本语法、流程控制、函数、模块等方面。对于初学者来说，理解这些基本概念是非常重要的。

2. 应用场景：根据自己的经验和需求，选择合适的第三方库，构建可维护的代码。对于更有经验的开发人员来说，他们可能在特定领域（如数据分析、机器学习、Web开发等）有较深入的了解和实践经验。

3. 开发流程：熟悉软件开发流程、测试和调试等工作，可以帮助团队更好地管理项目和保证代码质量。

总之，无论是哪个层次，Python开发人员需要持续不断地提升自己的技能水平，不断学习新知识和技巧，同时也需要不断练习和实践。

spark on yarn 日志

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；

其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；

建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。

整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：

逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。

我们从下往上看：

数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。

数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，

一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。

当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS

来自于Ftp/Http的数据源：

有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成

数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；

当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》

实时计算部分，后面单独说。

数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。

另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。

数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；

这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。

即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。

当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；

这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；

比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。

我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。

做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。

任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；

这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。

前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。

总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。

日志 splunk

BTF文件是二进制格式的文本文件，通常包含有关蛋白质或基因组的信息。如果您需要将BTF文件转换为其他格式(例如CSV或Excel),可以使用以下步骤：

  1. 打开终端或命令提示符窗口，并使用cd命令导航到包含BTF文件的目录。

  2. 输入以下命令，将BTF文件转换为CSV格式：

```vbnet

btf2csv input.btf output.csv

```

其中，input.btf是要转换的BTF文件名，output.csv是要保存为CSV格式的文件名。

  3. 如果要将BTF文件转换为Excel格式，则可以使用以下命令：

```vbnet

btf2excel input.btf output.xlsx

```

其中，input.btf是要转换的BTF文件名，output.xlsx是要保存为Excel格式的文件名。

请注意，这些命令可能需要在您的计算机上安装相应的软件才能正常工作。此外，由于BTF文件通常是二进制格式的，因此在进行转换时可能会丢失一些信息。