1.前期基本架构图
2.最终基本架构图
3.版本
Flume: 1.7
Hadoop: 2.7.3
Scala: 2.11
Kafka: 0.10.1.0
Spark: 2.0.2
InfluxDB: 1.2.0
Grafana: 4.1.1
maven: 3.3.9
4.主要目的
主要是想基于Exec Source开发自定义插件AdvancedExecSource，将机器名称 和 服务名称 添加到cdh 服务的角色log数据的每一行前面，则格式为：机器名称 服务名称 年月日 时分秒.毫秒 日志级别 日志信息 ；
然后在后面的spark streaming 实时计算我们所需求：比如统计每台机器的服务的每秒出现的error次数 、统计每5秒的warn，error次数等等；
来实时可视化展示和邮件短信、微信企业号通知。
其实主要我们现在的很多监控服务基本达不到秒级的通知，都为5分钟等等，为了方便我们自己的维护；
其实对一些即将出现的问题可以提前预知；
其实最主要可以有效扩展到实时计算数据库级别日志，比如MySQL慢查询日志，nginx，tomcat，linux的系统级别日志等等。
5.大概流程
1.搭建hadoop cluster
2.eclipse 导入flume源代码（window7 安装maven，eclipse，eclipse与maven集成）
3.开发flume-ng 自定义插件
4.flume 收集，汇聚到hdfs(主要测试是否汇聚成功，后期也可以做离线处理)
5.flume 收集，汇聚到kafka
6.搭建kafka monitor
7.搭建 spark client
8.window7装ieda开发工具
9.idea开发 spark streaming 的wc
10.读取kafka日志，开发spark streaming的这块日志分析
11.写入influxdb
12.grafana可视化展示
13.集成邮件
6.百度云: http://pan.baidu.com/s/1skXCh8T 密码：m2rs
7.GitHub: https://github.com/Hackeruncle/OnlineLogAnalysis (欢迎大家单击Star,持续关注)
2.最终基本架构图
3.版本
Flume: 1.7
Hadoop: 2.7.3
Scala: 2.11
Kafka: 0.10.1.0
Spark: 2.0.2
InfluxDB: 1.2.0
Grafana: 4.1.1
maven: 3.3.9
4.主要目的
主要是想基于Exec Source开发自定义插件AdvancedExecSource，将机器名称 和 服务名称 添加到cdh 服务的角色log数据的每一行前面，则格式为：机器名称 服务名称 年月日 时分秒.毫秒 日志级别 日志信息 ；
然后在后面的spark streaming 实时计算我们所需求：比如统计每台机器的服务的每秒出现的error次数 、统计每5秒的warn，error次数等等；
来实时可视化展示和邮件短信、微信企业号通知。
其实主要我们现在的很多监控服务基本达不到秒级的通知，都为5分钟等等，为了方便我们自己的维护；
其实对一些即将出现的问题可以提前预知；
其实最主要可以有效扩展到实时计算数据库级别日志，比如MySQL慢查询日志，nginx，tomcat，linux的系统级别日志等等。
5.大概流程
1.搭建hadoop cluster
2.eclipse 导入flume源代码（window7 安装maven，eclipse，eclipse与maven集成）
3.开发flume-ng 自定义插件
4.flume 收集，汇聚到hdfs(主要测试是否汇聚成功，后期也可以做离线处理)
5.flume 收集，汇聚到kafka
6.搭建kafka monitor
7.搭建 spark client
8.window7装ieda开发工具
9.idea开发 spark streaming 的wc
10.读取kafka日志，开发spark streaming的这块日志分析
11.写入influxdb
12.grafana可视化展示
13.集成邮件
说明：针对自身情况，自行选择，步骤如上，但不是固定的，有些顺序是可以打乱的，例如开发工具的安装，可以一起操作的，再如这几个组件的下载编译，如果不
想编译可以直接下tar包的，自行选择就好，但是建议还是自己编译，遇到坑才能更好的记住这个东西，本身这个项目就是学习提升的过程，要是什么都是现成的，
那就没什么意义了
6.百度云: http://pan.baidu.com/s/1skXCh8T 密码：m2rs
7.GitHub: https://github.com/Hackeruncle/OnlineLogAnalysis (欢迎大家单击Star,持续关注)
