携程集中式日志系统：基于Hadoop的生态与实践

"这篇资料是关于2013年中国数据库大会上的一场演讲，主题是基于Hadoop的携程(Ctrip)集中式日志及其周边生态系统。演讲涵盖了中央日志系统、日志查看、仪表板、用户行为追踪、警报以及数据农场等多个方面，展示了如何利用这些工具和技术提升数据分析和运维效率。" 在2013年的中国数据库技术大会上，携程分享了其基于Hadoop的集中式日志系统设计和相关生态系统的构建。这个系统旨在为开发人员、产品经理和运维团队提供全面的数据支持，帮助他们进行故障排查、性能优化、用户行为分析和资源规划。 **集中式日志系统（CentralLogging）**： 携程的集中式日志系统设计考虑了多种应用场景，如酒店、机票和度假业务的日志记录。系统采用可靠多播(Reliable Multicast)技术处理实时消息，同时利用Storm进行实时流式处理，以及使用HBase和Hadoop HDFS进行数据存储。通过客户端的Logging Agent收集来自各种应用的数据，然后由Collector汇总到数据汇聚层。数据类型包括日志、跟踪、指标和事件等，提供了诊断异常、性能瓶颈分析以及前后端调用关联等功能。 **日志查看（LogView）**： LogView是日志查看工具，帮助开发者和运维人员快速查找和分析日志，以定位问题和进行性能优化。 **仪表板（Dashboard）**： Dashboard提供了系统状态的可视化展示，可以帮助产品经理和业务单元理解用户需求，根据用户行为调整搜索结果和推荐策略，并实时收集和分析A/B测试结果以提升转化率。 **用户行为追踪（UserBehaviorTracking）**： 通过对用户查询的追踪，不仅可以理解用户需求，还可以对用户行为进行实时分析，以优化搜索结果和推荐策略，提高用户体验和转化率。 **警报（Alerting）**： 警报系统确保能够及时发现并响应系统、应用或业务的异常情况，帮助运维团队提前规划硬件资源，实施合理的容量分析，并了解各应用间的依赖关系。 **数据农场（DataFarm）**： 数据农场是大数据存储和处理的核心，使用Hadoop和HBase存储大量日志数据，为后续的数据分析和挖掘提供基础。 总结起来，携程的这套集中式日志系统和周边生态系统展示了如何在大型在线服务环境中有效地管理和利用日志数据，以提升服务质量和业务决策的效率。它融合了实时处理、大数据存储和分析等关键技术，为企业级日志管理和大数据应用提供了有价值的参考。