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日志分析系统

系统架构

本使用kafka，spark，hbase开发日志分析系统。

软件模块

Kafka：作为日志事件的消息系统，具有分布式，可分区，可冗余的消息服务功能。
Spark：使用spark stream功能，实时分析消息系统中的数据，完成计算分析工作。
Hbase：做为后端存储，存储spark计算结构，供其他系统进行调用

环境部署

软件版本

hadoop 版本： Hadoop相关软件如zookeeper、hadoop、hbase，使用的是cloudera的 cdh 5.2.0 版本。
Kafka ： 2.9.2-0.8.1.1

软件安装

a. 部署kafka

tar -xzf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz

b. 编辑kafka 配置文件

config/server-1.properties:
    broker.id=0
    port=9093
    log.dir=/tmp/kafka-logs

config/server-2.properties:
    broker.id=1
    port=9093
    log.dir=/tmp/kafka-logs

config/server-3.properties:
    broker.id=2
    port=9093
    log.dir=/tmp/kafka-logs

c. 启动kafka

bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &
bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &
bin/kafka-server-start.sh config/server-3.properties &

d. 创建kafka topic

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 10.10.102.191:2181, 10.10.102.192:2181, 10.10.102.193:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic recsys

e. 查看是否创建成功

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs: Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0

f. kafka启动测试

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test This is a message This is another message

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning This is a message This is another message

g. 注意事项

在开发程序的时候，producer客户端必须要配置上broker的host映射信息，即使你的程序中使用的都是ip地址。

项目开发

程序部署目录

/libs
* Logback包：logback-classic-1.1.2.jar，logback-core-1.1.2.jar
* Kafka包（在kafka安装包lib目录中）
/conf
* Logback：logback.xml

/webapps/recsys
* index.html
/
* logcount-1.0.jar

Spark_Streaming 处理数据

HBase 保存数据

创建hbase表

create ‘recsys_logs’,’f’

服务器端部署.服务器端启动了一个httpserver，该server需要将jar包中的html页面解压出来，所以先解压，后运行程序

jar xvf recsys-1.0.jar

系统运行

客户端

java -Dlogback.configurationFile=./conf/logback.xml -classpath .:libs/*:logcount-1.0.jar com.wankun.logcount.kafka.TailService dest.log

服务端

spark-submit --class com.wankun.logcount.spark.LogStream --master spark://SparkMaster:7077 logcount-1.0.jar

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