前言：本文是一个完整的大数据项目实战，实时|离线统计分析用户的搜索话题，并用酷炫的前端界面展示出来。这些指标对网站的精准营销、运营都有极大帮助。架构大致是按照企业标准来的，从日志的采集、转化处理、实时计算、JAVA后台开发、WEB前端展示，一条完整流程线下来，甚至每个节点都用的高可用架构，都考虑了故障转移和容错性。所用到的框架包括：Hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn)+Flume+KafKa+Hbase+Hive+Spark（SQL、Structured Streaming ）+Hue+Mysql+SpringMVC+Mybatis+Websocket+AugularJs+Echarts。所涉及到的语言包括：JAVA、Scala、Shell。
由于本文并非零基础教学，所以只讲架构和流程，基础性知识自行查缺补漏。Github已经上传完整项目代码：liuyanling41-Github
最终效果图如下：
项目架构图如下：
环境准备
模拟网站实时产生日志信息
- 获取数据源，本文是利用搜狗的数据：搜狗实验室
- 编写java类模拟实时采集网站日志。主要利用Java中的输入输出流。写好后打成jar包传到服务器上
public class ReadWebLog {
private static String readFileName;
private static String writeFileName;
public static void main(String args[]) {
readFileName = args[0];
writeFileName = args[1];
readFile(readFileName);
}
public static void readFile(String fileName) {
try {
FileInputStream fis = new FileInputStream(fileName);
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(fis, "GBK");
//以上两步已经可以从文件中读取到一个字符了，但每次只读取一个字符不能满足大数据的需求。故需使用BufferedReader，它具有缓冲的作用，可以一次读取多个字符
BufferedReader br = new BufferedReader(isr);
int count = 0;
while (br.readLine() != null) {
String line = br.readLine();
count++;
// 显示行号
Thread.sleep(300);
String str = new String(line.getBytes("UTF8"), "GBK");
System.out.println("row:" + count + ">>>>>>>>" + line);
writeFile(writeFileName, line);
}
isr.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void writeFile(String fileName, String conent) {
try {
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(fileName, true);
OutputStreamWriter osw = new OutputStreamWriter(fos);
BufferedWriter bw = new BufferedWriter(osw);
bw.write("\n");
bw.write(conent);
bw.close();
} catch (UnsupportedEncodingException e) {
e.printStackTrace();
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
- 编写采集日志的shell脚本
vim weblog.sh
#/bin/bash
echo "start log"
java -jar /home/weblog.jar /usr/local/weblog.log /home/weblogs.log- 运行效果图
Flume Agent2采集日志信息
主要通过设置Source、Channel、Sink来完成日志采集。
- 配置flume配置文件
vim agent2.conf
a2.sources = r2
a2.channels = c2
a2.sinks = k2
a2.sources.r2.type = exec
#来源于weblogs.log文件
a2.sources.r2.command = tail -F /home/weblogs.log
a2.sources.r2.channels = c2
a2.channels.c2.type = memory
a2.channels.c2.capacity = 10000
a2.channels.c2.transactionCapacity = 100
a2.channels.c2.keep-alive = 10
a2.sinks.k2.type = avro
a2.sinks.k2.channel = c2
# 落地点是master机器的5555端口（主机名和端口号都必须与master机器的flume配置保持一致）
a2.sinks.k2.hostname = master
a2.sinks.k2.port = 5555- 编写shell脚本，方便运行。
vim flume.sh
#/bin/bash
echo "flume agent2 start"
bin/flume-ng agent --conf conf --name a2 --conf-file conf/agent2.conf -Dflume.root.logger=INFO,console- 运行的时候直接
./flume.sh即可
Flume Agent3采集日志信息
各方面配置都和Agent2完全一样、省略。
Flume Agent1整合日志信息
vim agent1.conf
#Flume Agent1实时整合日志信息
a1.sources = r1
a1.channels = kafkaC hbaseC
a1.sinks = kafkaS hbaseS
# flume + hbase
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.channels = kafkaC hbaseC
a1.sources.r1.bind = master
a1.sources.r1.port = 5555
a1.channels.hbaseC.type = memory
a1.channels.hbaseC.capacity = 10000
a1.channels.hbaseC.transactionCapacity = 10000
a1.sinks.hbaseS.type = asynchbase
a1.sinks.hbaseS.table = weblogs
a1.sinks.hbaseS.columnFamily = info
a1.sinks.hbaseS.serializer = org.apache.flume.sink.hbase.SimpleAsyncHbaseEventSerializer
a1.sinks.hbaseS.serializer.payloadColumn = datatime,userid,searchname,retorder,cliorder,cliurl
a1.sinks.hbaseS.channel = hbaseC
# flume + kafka
a1.channels.kafkaC.type = memory
a1.channels.kafkaC.capacity = 10000
a1.channels.kafkaC.transactionCapacity = 10000
a1.sinks.kafkaS.channel = kafkaC
a1.sinks.kafkaS.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.kafkaS.topic = weblogs
a1.sinks.kafkaS.brokerList = master:9092,slave1:9092,slave2:9092
a1.sinks.kafkaS.zookeeperConnect = master:2181,slave1:2181,slave2:2181
a1.sinks.kafkaS.requiredAcks = 1
a1.sinks.kafkaS.batchSize = 20
a1.sinks.kafkaS.serializer.class = kafka.serializer.StringEncodervim flume.sh
#/bin/bash
echo "flume agent1 start"
bin/flume-ng agent --conf conf --name a1 --conf-file conf/agent1.conf -Dflume.root.logger=INFO,console具体讲解如下：
Flume与Hbase的集成
- 通过查看官方文档可知，Flume与Hbase的集成主要需要如下参数，表名、列簇名、以及Java类SimpleAsyncHbaseEventSerializer。
- 改写SimpleAsyncHbaseEventSerializer
下载Flume源码，需要改写如下两个Java类.
- 打成jar包，上传到linux服务器中替换原有flume目录的该jar包
- Flume配置文件配置Sink为Hbase
a1.sinks.hbaseS.type = asynchbase
a1.sinks.hbaseS.table = weblogs
a1.sinks.hbaseS.columnFamily = info
a1.sinks.hbaseS.serializer = org.apache.flume.sink.hbase.SimpleAsyncHbaseEventSerializer
a1.sinks.hbaseS.serializer.payloadColumn = datatime,userid,searchname,retorder,cliorder,cliurl
a1.sinks.hbaseS.channel = hbaseCFlume与Kafka的集成
- Flume配置文件：主要配置topic、brokerlist:
a1.sinks.kafkaS.channel = kafkaC
a1.sinks.kafkaS.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.kafkaS.topic = weblogs
a1.sinks.kafkaS.brokerList = master:9092,slave1:9092,slave2:9092
a1.sinks.kafkaS.zookeeperConnect = master:2181,slave1:2181,slave2:2181
a1.sinks.kafkaS.requiredAcks = 1
a1.sinks.kafkaS.batchSize = 20
a1.sinks.kafkaS.serializer.class = kafka.serializer.StringEncoder- 编写kafka消费端脚本，消费从flume传过来的信息。
vim flume.sh
#/bin/bash
echo "flume agent1 start"
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper master:2181,slave1:2181,slave2:2181 --topic weblogs --from-beginning- 运行效果图
Kafka与Spark集成完成数据实时处理
这里我选择的是2.2版本中的StructuredStreaming，因为它相比SparkStreaming而言有很多优势，它的出现重点就是解决端到端的精确一次语义，保证数据的不丢失不重复，这对于流式计算极为重要。StructuredStreaming的输入源为kafka，spark对来自kafka的数据进行计算，主要就是累加话题量和访问量。具体代码参考github。
val spark = SparkSession.builder()
.master("local[2]")
.appName("streaming").getOrCreate()
val df = spark
.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "master:9092")
.option("subscribe", "weblogs")
.load()
import spark.implicits._
val lines = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)").as[String]
val weblog = lines.map(_.split(",")).map(x => Weblog(x(0), x(1), x(2), x(3), x(4), x(5)))
val titleCount = weblog.groupBy("searchname").count().toDF("titleName", "webcount")
Spark与Mysql集成
这里选择Mysql是因为，我们的需求只是报表展示，需要在前台展示的字段并不多，关系型数据库完全能够支撑。在Hbase里有几百万条数据（一个浏览话题可能有十几万人搜索过，也就是说一个话题就有十几万条数据，这么大量数据当然要存在Hbase中），而经过spark的计算，这十几万条数据在mysql中就变成了一条数据（XXX话题，XXX浏览量）。
如果业务需求变了，我需要实时查询用户各种信息（数据量很大，字段很多），那么当然就是实时的直接从Hbase里查，而不会在Mysql中。
所以企业中要根据不同的业务需求，充分考虑数据量等问题，进行架构的选择。
val url = "jdbc:mysql://master:3306/weblog?useSSL=false"
val username = "root"
val password = "123456"
val writer = new JdbcSink(url, username, password)
val weblogcount = titleCount.writeStream
.foreach(writer)
.outputMode("update")
.start()
weblogcount.awaitTermination()
离线分析：HIVE集成HBASE。
我们知道Hive是一个数据仓库，主要就是转为MapReduce完成对大量数据的离线分析和决策。之前我们已经用Flume集成Hbase，使得Hbase能源源不断的插入数据。那么我们直接将HIVE集成HBase，这样只要Hbase有数据了，那Hive表也就有数据了。怎么集成呢？很简单，用【外部表】就搞定了。
CREATE EXTERNAL TABLE `weblogs`(
`id` string COMMENT 'from deserializer',
`datatime` string COMMENT 'from deserializer',
`userid` string COMMENT 'from deserializer',
`searchname` string COMMENT 'from deserializer',
`retorder` string COMMENT 'from deserializer',
`cliorder` string COMMENT 'from deserializer',
`cliurl` string COMMENT 'from deserializer')
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseSerDe'
STORED BY
'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES (
'hbase.columns.mapping'=':key,info:datatime,info:userid,info:searchname,info:retorder,info:cliorder,info:cliurl',
'serialization.format'='1')
TBLPROPERTIES (
'COLUMN_STATS_ACCURATE'='false',
'hbase.table.name'='weblogs',
'numFiles'='0',
'numRows'='-1',
'rawDataSize'='-1',
'totalSize'='0',
'transient_lastDdlTime'='1518778031')
验证一下HBASE和HIVE是不是同步的：
好了现在我们可以在Hive中尽情的离线分析和决策了~~~
SpringMVC+Mybatis完成对mysql数据的查询
个人觉得传统JDBC实在是太笨重，还是最喜欢Spring整合Mybatis对数据库进行操作。这里主要完成的操作就是对mysql的数据进行查询。详情请参考github，地址文章开头已给出。
WebSocket实现全双工通信
既然要实现客户端实时接收服务器端的消息，而服务器端又实时接收客户端的消息，必不可少的就是WebSocket了，WebSocket实现了浏览器与服务器全双工通信(full-duple)，能更好的节省服务器资源和带宽并达到实时通讯。WebSocket用HTTP握手之后，服务器和浏览器就使用这条HTTP链接下的TCP连接来直接传输数据，抛弃了复杂的HTTP头部和格式。一旦WebSocket通信连接建立成功，就可以在全双工模式下在客户端和服务器之间来回传送WebSocket消息。即在同一时间、任何方向，都可以全双工发送消息。WebSocket 核心就是OnMessage、OnOpen、OnClose，本项目使用的是和Spring集成的方式，因此需要有configurator = SpringConfigurator.class。
@ServerEndpoint(value = "/websocket", configurator = SpringConfigurator.class)
public class WebSocket {
@Autowired
private WebLogService webLogService;
@OnMessage
public void onMessage(String message, Session session) throws IOException, InterruptedException {
String[] titleNames = new String[10];
Long[] titleCounts = new Long[10];
Long[] titleSum = new Long[1];
while (true) {
Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
List<WebLogBO> list = webLogService.webcount();
System.out.print(list);
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
titleNames[i] = list.get(i).getTitleName();
titleCounts[i] = list.get(i).getWebcount();
}
titleSum[0] = webLogService.websum();
map.put("titleName", titleNames);
map.put("titleCount", titleCounts);
map.put("titleSum", titleSum);
System.out.print(map);
session.getBasicRemote().sendText(JSON.toJSONString(map));
Thread.sleep(1000);
map.clear();
}
}
@OnOpen
public void onOpen() {
System.out.println("Client connected");
}
@OnClose
public void onClose() {
System.out.println("Connection closed");
}
}Echarts完成前端界面展示
大家可以看到开头给出的项目效果图还是蛮漂亮的，其实非常简单，就是用的Echarts这个框架。直接给它传值就ok了，其他前端那些事它都给你搞定了。详情请参考github，地址文章开头已给出。
function webcount(json) {
var option = {
title: {
text: '搜狗新闻热点实时统计',
subtext: '作者：刘彦伶'
},
tooltip: {
trigger: 'axis',
axisPointer: {
type: 'shadow'
}
},
legend: {
data: ['浏览量']
},
grid: {
left: '3%',
right: '4%',
bottom: '3%',
containLabel: true
},
xAxis: {
type: 'value',
boundaryGap: [0, 0.01]
},
yAxis: {
type: 'category',
data: json.titleName
},
series: [
{
name: '浏览量',
type: 'bar',
data: json.titleCount
},
]
};
countchart.setOption(option);
}本文讲解的比较粗糙，有很多细节的东西，毕竟一整个项目不可能用一篇文章说清楚。。。所以实践的东西需要读者自己去领悟，但是架构、环境搭建、方法、流程还是很有参考价值的！
