2-网站日志分析案例-日志采集:Flume-Kafka-Flume-HDFS

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简介: 文章目录2-网站日志分析案例-日志采集:Flume-Kafka-Flume-HDFS环境安装虚拟机安装安装hadoop安装zookeeper安装过程基本命令

2-网站日志分析案例-日志采集:Flume-Kafka-Flume-HDFS

hadoop2.7.3+ kafka_2.11-2.1.0

环境安装

虚拟机安装

安装hadoop

参考:https://blog.csdn.net/m0_38139250/article/details/121155903


安装zookeeper

参考:https://blog.csdn.net/m0_38139250/article/details/121284886


安装过程

1.下载:

wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.5.7/apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz

2.解压

tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C /opt/apps

3.创建软连接

ln -s apache-zookeeper-3.5.7-bin zookeeper

4.修改文件夹权限

chown -R root:root /opt/apps/apache-zookeeper-3.5.7-bin
chmod -R 700 /opt/apps/apache-zookeeper-3.5.7-bin

5.配置环境变量

vi /etc/profile 
#添加zookeeper环境变量
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/apps/zookeeper
export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/sbin:$PATH
# 生效配置文件
source /etc/profile

6.创建zk的data0目录,并修改zk的zoo.cfg配置文件

cd /opt/apps/zookeeper/
mkdir data
touch data/myid
echo 1 > data/myid
cd conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vi zoo.cfg
# 修改配置文件如下:
# dataDir=/tmp/zookeeper 注释掉这句默认配置,然后添加下面的配置
dataDir=/home/hadoop/opt/app/zookeeper/data

基本命令

7.启动命令:

zkServer.sh start /opt/apps/zookeeper/conf/zoo.cfg #启动zk启动状态
zkServer.sh status /opt/apps/zookeeper/conf/zoo.cfg #查看zk启动状态
zkCli.sh -server localhost:2181 # 通过客户端访问zkServer

安装flume

参考:https://blog.csdn.net/m0_38139250/article/details/121392150

安装过程

1.下载flume

wget http://archive.apache.org/dist/flume/1.7.0/apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz

2.解压

tar -zxf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz -C /opt/apps

3.添加配置文件

cd /opt/apps/apache-flume-1.7.0-bin/conf
vi netcat2logger.conf

内容如下

# example.conf: A single-node Flume configuration
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 6666
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

上面的配置文件定义了一个agent的name为a1,a1的source监听6666端口,并且读取6666端口传过来的数据, a1的channel 采用内存作为缓存,a1的sink 类型为logs,具体含义可以参考官网,或是留言。

基本命令

在flume的安装目录下执行如下命令,即可使用flume采集数据:

$ bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/netcat2logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

flume-ng agent :表示flume的启动一个agent,ng是表示这是new的版本命令

-n a1:-n 表示name ,a1表示agent的名字为a1 对应配置文件中的a1

-c conf :表示flume的配置文件目录所在位置

-f conf/netcat2logger.conf: 表示自定义的数据采集配置文件位置。

-Dflume.root.logger=INFO,console:表示我们制定flume的日志格式,并且输出到控制台。

我们再开启一个新的终端,通过telnet 或 nc命令发送socket数据。

telnet 127.0.0.1 6666
nc 127.0.0.1 6666

,然后输入hello world,会看到反馈的信息ok。

安装kafka

安装过程

1.下载kafka安装包

wget https://archive.apache.org/dist/kafka/2.0.0/kafka_2.11-2.0.0.tgz

2.解压kafka

tar -zxvf kafka_2.11-2.0.0.tgz
mv kafka_2.11-2.0.0 /opt/apps
cd /opt/apps

3.配置软连接

cd /opt/apps
ln -s kafka_2.11-2.0.0 kafka

4.配置环境变量

vi /etc/profile 
#添加zookeeper环境变量
export KAFKA_HOME=/opt/apps/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
# 生效配置文件
source /etc/profile

5.修改配置文件

cd kafka/config
vi server.properties

修改内容如下:

# borker的编号,如果集群中有多个,则每个borker需设置不同的编号
broker.id=0
#broker对外提供服务入口的端口(默认9092)
listeners=PLAINTEXT://localhost:9092
#存放消息日志文件地址
log.dirs=/opt/apps/kafka/kafkaData/kafka-logs
# kafka所需zookeeper集群地址
zookeeper.connect=localhost:2181
# 添加
delete.topic.enable=true

常用命令

6.在kafka安装目录下执行启动命令

6.1启动关闭

# 启动kafka
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
# 后台启动
JMX_PORT=9991 kafka-server-start.sh -daemon /opt/apps/kafka/config/server.properties
# 关闭kafka
kafka-server-stop.sh

6.2topic相关

# 查看Kafka Topic列表
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --list
# 创建Kafka Topic列表
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --create --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
# 描述topic
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test
# 查看Kafka Topic列表
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --list
# 增加分区数
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --topic test --partitions 5 
# 删除Kafka Topic
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --delete --topic test
# 查看 topic 指定分区 offset 的最大值或最小值 time 为 -1 时表示最大值,为 -2 时表示最小值:
bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --topic test --time -1 --broker-list 127.0.0.1:9092 --partitions 0 

6.3生成消息

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test 
• 1

6.4消费消息

# 从头开始消费
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
# 从尾部开始取数据,必需要指定分区
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --offset latest --partition 0
# 指定分区
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --offset latest --partition 0
# 取指定个数
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --offset latest --partition 0 --max-messages 1 

6.5 消费者 Group

#指定 Group
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test -group test_group --from-beginning
# 消费者 Group 列表
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list
# 查看 Group 详情
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --group test_group --describe
# 删除 Group 中 Topic
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --group test_group --topic test --delete
# 删除 Group
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --group test_group --delete

6.6 平衡 leader

bin/kafka-preferred-replica-election.sh --bootstrap-server localhost:9092

6.7自带压测工具

bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test --num-records 100 --record-size 1 --throughput 100 --produce

案例过程

总体架构、



flume配置

把日志放在指定位置

在/tmp/logs下生成文件

/tmp/logs/app-2022-01-02.log

追加数据到该文件中:

for ((i=0; i<=1000; i++))
do
echo "toms" >> /tmp/logs/app-2022-01-02.log
sleep 2
done

第1个flume-把数据从linux采集到kafka中

文件名 file-flume-kafka.conf

cd /opt/apps/apache-flume-1.7.0-bin/conf
vi file-flume-kafka.conf

编辑内容如下:

#describe component
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
#config component source,we choose the taildir source,because it can breakpoint continuation
a1.sources.r1.type = exec
#监控文件夹下的test.log文件
a1.sources.r1.command = tail -F /tmp/logs/app-2022-01-02.log
#component bind
a1.sources.r1.channels = c1
#对于sink的配置描述 使用kafka做数据的消费
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.topic = flume_kafka
a1.sinks.k1.brokerList = localhost:9092
a1.sinks.k1.requiredAcks = 1
a1.sinks.k1.batchSize = 20
a1.sinks.k1.channel = c1
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

启动:

bin/flume-ng agent --name a1 --conf-file conf/file-flume-kafka.conf
• 1

kafka消费者观看数据

到kafka目录下

kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --list
kafka-console-cosumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic flume_kafka --from-beginning

第2个flume-把数据从kafka采集到hdfs

采集event日志:文件名 kafka-flume-hdfs.conf

a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
#config source
a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
a1.sources.r1.batchSize = 5000
a1.sources.r1.batchDurationMillis = 2000
a1.sources.r1.kafka.bootstrap.servers =localhost:9092
a1.sources.r1.kafka.topics=flume_kafka 
#config channel
a1.channels.c1.type = memory
#config sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = /origin_data/gmall/log/topic_event/%Y-%m-%d
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = logeventa1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 10
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
#bind component
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel= c1

启动命令

bin/flume-ng agent --name a1 --conf-file conf/kafka-flume-hdfs.conf


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