SparkStreaming + Flume + Kafka 进行实时日志分析

Posted by Ink Bai on 2017-05-24     & views

每个公司想要进行数据分析或数据挖掘,收集日志、ETL都是第一步的,今天就讲一下如何实时地(准实时,每分钟分析一次)收集日志,处理日志,把处理后的记录存入Hive中,并附上完整实战代码

整体架构

思考一下,正常情况下我们会如何收集并分析日志呢?

首先,业务日志会通过Nginx(或者其他方式,我们是使用Nginx写入日志)每分钟写入到磁盘中,现在我们想要使用Spark分析日志,就需要先将磁盘中的文件上传到HDFS上,然后Spark处理,最后存入Hive表中,如图所示:

这里写图片描述

我们之前就是使用这种方式每天分析一次日志,但是这样有几个缺点:

首先我们的日志是通过Nginx每分钟存成一个文件,这样一天的文件数很多,不利于后续的分析任务,所以先要把一天的所有日志文件合并起来

合并起来以后需要把该文件从磁盘传到Hdfs上,但是我们的日志服务器并不在Hadoop集群内,所以没办法直接传到Hdfs上,需要首先把文件从日志服务器传输到Hadoop集群所在的服务器,然后再上传到Hdfs

最后也是最重要的,滞后一天分析数据已经不能满足我们新的业务需求了,最好能控制在一个小时的滞后时间

可以看出来我们以前收集分析日志的方式还是比较原始的,而且比较耗时,很多时间浪费在了网络传输上面,如果日志量大的话还有丢失数据的可能性,所以在此基础上改进了一下架构:

这里写图片描述

整个过程就是,Flume会实时监控写入日志的磁盘,只要有新的日志写入,Flume就会将日志以消息的形式传递给Kafka,然后Spark Streaming实时消费消息传入Hive

那么Flume是什么呢,它为什么可以监控一个磁盘文件呢?简而言之,Flume是用来收集、汇聚并且移动大量日志文件的开源框架,所以很适合这种实时收集日志并且传递日志的场景

Kafka是一个消息系统,Flume收集的日志可以移动到Kafka消息队列中,然后就可以被多处消费了,而且可以保证不丢失数据

通过这套架构,收集到的日志可以及时被Flume发现传到Kafka,通过Kafka我们可以把日志用到各个地方,同一份日志可以存入Hdfs中,也可以离线进行分析,还可以实时计算,而且可以保证安全性,基本可以达到实时的要求

整个流程已经清晰了,下面各个突破,我们开始动手实现整套系统


实战演练

安装Kafka

下载安装Kafka以及一些基本命令请传送到这里:Kafka安装与简介

安装好以后新建名为launcher_click的topic:

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper hxf:2181,cfg:2181,jqs:2181,jxf:2181,sxtb:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic launcher_click

查看一下该topic:

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper hxf:2181,cfg:2181,jqs:2181,jxf:2181,sxtb:2181 --topic launcher_click

这里写图片描述

安装Flume

下载解压

下载地址: https://flume.apache.org/download.html
注意进入下载地址页面,使用清华大学的那个地址,否则会很慢

wget http://apache.fayea.com/flume/1.7.0/apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz
tar -xvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz

修改配置文件

进入flume目录,修改conf/flume-env.sh

export JAVA_HOME=/data/install/jdk
export JAVA_OPTS="-Xms1000m -Xmx2000m -Dcom.sun.management.jmxremote"

添加配置文件:conf/flume_launcherclick.conf

# logser可以看做是flume服务的名称,每个flume都由sources、channels和sinks三部分组成
# sources可以看做是数据源头、channels是中间转存的渠道、sinks是数据后面的去向
logser.sources = src_launcherclick
logser.sinks = kfk_launcherclick
logser.channels = ch_launcherclick

# source
# 源头类型是TAILDIR,就可以实时监控以追加形式写入文件的日志
logser.sources.src_launcherclick.type = TAILDIR
# positionFile记录所有监控的文件信息
logser.sources.src_launcherclick.positionFile = /data/install/flume/position/launcherclick/taildir_position.json
# 监控的文件组
logser.sources.src_launcherclick.filegroups = f1
# 文件组包含的具体文件,也就是我们监控的文件
logser.sources.src_launcherclick.filegroups.f1 = /data/launcher/stat_app/.*

# interceptor
# 写kafka的topic即可
logser.sources.src_launcherclick.interceptors = i1 i2
logser.sources.src_launcherclick.interceptors.i1.type=static
logser.sources.src_launcherclick.interceptors.i1.key = type
logser.sources.src_launcherclick.interceptors.i1.value = launcher_click
logser.sources.src_launcherclick.interceptors.i2.type=static
logser.sources.src_launcherclick.interceptors.i2.key = topic
logser.sources.src_launcherclick.interceptors.i2.value = launcher_click

# channel
logser.channels.ch_launcherclick.type = memory
logser.channels.ch_launcherclick.capacity = 10000
logser.channels.ch_launcherclick.transactionCapacity = 1000

# kfk sink
# 指定sink类型是Kafka,说明日志最后要发送到Kafka
logser.sinks.kfk_launcherclick.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
# Kafka broker
logser.sinks.kfk_launcherclick.brokerList = 10.0.0.80:9092,10.0.0.140:9092

# Bind the source and sink to the channel
logser.sources.src_launcherclick.channels = ch_launcherclick
logser.sinks.kfk_launcherclick.channel = ch_launcherclick

启动

nohup bin/flume-ng agent --conf conf/ --conf-file conf/flume_launcherclick.conf --name logser -Dflume.root.logger=INFO,console >> logs/flume_launcherclick.log &

此时Kafka和Flume都已经启动了,从配置可以看到Flume的监控文件是 /data/launcher/stat_app/.*,所以只要该目录下文件内容有增加就会发送到Kafka,大家可以自己追加一些测试日志到这个目录的文件下,然后开一个Kafka Consumer看一下Kafka是否接收到消息,这里我们完成SparkStreaming以后再看测试结果。

SparkStreaming编程

SparkStreaming是Spark用来处理实时流的,能够实时到秒级,我们这里不需要这么实时,是每分钟执行一次日志分析程序,主要代码如下:

def main(args: Array[String]) {

Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)
System.setProperty("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("LauncherStreaming")

//每60秒一个批次
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(60))

// 从Kafka中读取数据
val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(
ssc,
"hxf:2181,cfg:2181,jqs:2181,jxf:2181,sxtb:2181", // Kafka集群使用的zookeeper
"launcher-streaming", // 该消费者使用的group.id
Map[String, Int]("launcher_click" -> 0, "launcher_click" -> 1), // 日志在Kafka中的topic及其分区
StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER).map(_._2) // 获取日志内容

kafkaStream.foreachRDD((rdd: RDD[String], time: Time) => {
val result = rdd.map(log => parseLog(log)) // 分析处理原始日志
.filter(t => StringUtils.isNotBlank(t._1) && StringUtils.isNotBlank(t._2))
// 存入hdfs
result.saveAsHadoopFile(HDFS_DIR, classOf[String], classOf[String], classOf[LauncherMultipleTextOutputFormat[String, String]])
})

ssc.start()
// 等待实时流
ssc.awaitTermination()
}

篇目有限,完整代码访问我的 github

然后打包上传到master运行:

nohup /data/install/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit  --master spark://hxf:7077  --executor-memory 1G --total-executor-cores 4   --class com.analysis.main.LauncherStreaming --jars /home/hadoop/jar/kafka-clients-0.10.0.0.jar,/home/hadoop/jar/metrics-core-2.2.0.jar,/home/hadoop/jar/zkclient-0.3.jar,/home/hadoop/jar/spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.0.0.jar,/home/hadoop/jar/kafka_2.11-0.8.2.1.jar  /home/hadoop/jar/SparkLearning.jar  >> /home/hadoop/logs/LauncherDM.log &

然后开始测试,往Flume监控目录/data/launcher/stat_app/.*写日志,原始日志内容类似下面这样:

118.120.102.3|1495608541.238|UEsDBBQACAgIACB2uEoAAAAAAAAAAAAAAAABAAAAMGWUbW7bMAyGb6NfnUFRFEWhJ+gBdgBZVjpjjp04brMAO*yY2DKa9Y+B1+DnQ1LCztoITgK4wPGHfNUhmKGUPOn3DyP*zdOxSWM3T33XXMqy9OP7xXTZiTC1xlL0HgMEi+BfHoooBEGKr3fPpYy5jMse4Xzupus4TKkrs4kZOhI51CgWWKxsUQBRPMDr1*w5Hcuc0LiUEFBwdXQxAARXHb3+QXlOfzya0uZWOGwlEwBDwLD5oJBVFHsEEPF2U0EUToyr8k4tg9v8AkRrIcKmxGsU2eqQIM45dKuKFICo5oveEqOjh2JAIITImyIJqBk3JS4qh7Wby*TroxnL9ZKHXrsyWeBQoMXaEgXUKh6mOQ1l7NLc*Hwz8aDpAtndLFJEetkVc6S9V*bg+RFiKMvnTv6ahuGUTmWexqEfi3Elezx0botJrCCQn5jfCzWaqaUOqNpFYO23ckYl5GOlx4rLQuUllh27SsjZyLQTUn4K+3uVczlOi+7uuMzTYLoibeIspk71DtKuJC+7T5qXPg9lLddaZs6+Lolnj7ANW0dBGKOn72m3cbQJI2Kq4*C6Xhz9E5Pzeeg*i2l1IAJtpReILNq6DY4peFjHeO5vffPZd2UyejEJ28Puo0sI*2*5ojvhfNcquWomFMVp02Pz++M6Nach3e6XR5wOlrdSg4T7RkgtQAuC6HYl2sc62i6dUq*om+HWjvdHAPSk8hYkegHraxC8PwPons73XZeozDfXmaRzzzaD2XI4fX0QX*8BUEsHCKeftc48AgAAmQQAAA==

查看HDFS的对应目录是否有内容:

这里写图片描述

HDFS存储的分析后的日志内容如下:

99000945863664;864698037273329|119.176.140.248|1495594615129|2017-05-24 10:56:55|xiaomi|redmi4x|com.jingdong.app.mall&0ae359b6&1495534579412&1;com.autonavi.minimap&279f562f&1495534597934,1495534616627&2;com.android.contacts&91586932&1495538267103,1495540527138,1495576834653,1495583404117,1495591231535&5

SparkStreaming任务状态如下:

这里写图片描述

可以看到的确是每分钟执行一次


Refer

Flume–集群及项目实战
SparkSQL结合SparkStreaming,使用SQL完成实时计算中的数据统计