HadoopによるApacheのログ解析の実際
こんにちは、ミツバチワークス stoneです。 今日は、DECOLOGで行われている、Apacheのログ解析について、 ご紹介してみようかと思います。 現在、DECOLOGでは、リバースプロキシが8台あって、 その8台の1日のApacheのログは、全部で、200Gバイト以上になっています。 これを、13台のHadoopのスレーブノードで解析を行っています。 全体の流れとしては、 1) リバースプロキシからHDFSにログを転送 2) 解析用のサーバーで、HDFSにログの転送が終わるのを監視 3) ログの転送が終わったら、Hadoopを起動、解析 4) Hadoopの解析結果をデータベースに保存 以下では、各々のステップを個別に見て行くことにしますね。 1. リバースプロキシからHDFSにログを転送 当初、Hadoopのプロセスが立ち上がっていないと、HDFSにはアクセスできない、 と思い込ん
ApacheModuleでWebアプリケーションをつくろう
1.はじめに Webアプリケーション開発の現場で使用されている開発言語には、Java、Perl、PHP、最近であればRuby、Pythonなどがあります。この分野ではC言語も、CGIによるWebアプリケーション開発で旧来から用いられていますが、最近の開発者にはあまり馴染みがないかもしれません。当時の新技術であったJavaと比較して、あまりにも遅い結果が出ていたからとも言われています。 しかし、Webサーバの「Apache」、データベースの「PostgreSQL」「MySQL」、OSの「Linux」など、各所でオープンソースソフトウェア（OSS）の開発言語には、依然としてC言語が多く用いられています。このようにC言語は、Webアプリケーション開発の現場で使われるケースは減ったものの、現在でも重要な開発言語の一つです。 そこで今回は、Apache 2.2のmod_dbdで実装された「データベー
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