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随着公司业务发展，对大数据的获取和实时处理的要求就会越来越高，日志处理、用户行为分析、场景业务分析等等，传统的写日志方式根本满足不了业务的实时处理需求，所以本人准备开始着手改造原系统中的数据处理方式，重新搭建一个实时流处理平台，主要是基于Hadoop生态，利用Kafka作为中转，SparkStreaming框架实时获取数据并清洗，将结果多维度的存储进HBase数据库。
整个平台大致的框架如下：
操作系统：Centos7
用到的框架： 1. Flume1.8.0
2. Hadoop2.9.0
3. kafka2.11-1.0.0
4. Spark2.2.1
5. HBase1.2.6
6. ZooKeeper3.4.11
7. maven3.5.2
整体的开发环境是基于JDK1.8以上以及Scala，所以得提前把java和Scala的环境给准备好，接下来就开始着手搭建基础平台：
一、配置开发环境
下载并解压JDK1.8,、下载并解压Scala，配置profile文件：
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.11.12
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
source /etc/profile
二、配置zookeeper、maven环境
下载并解压zookeeper以及maven并配置profile文件
wget http://mirrors./apache/maven/maven-3/3.5.2/binaries/apache-maven-3.5.2-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-maven-3.5.2-bin.tar.gz -C /usr/local
wget http://mirrors./apache/zookeeper/zookeeper-3.4.11/zookeeper-3.4.11.tar.gz
tar -zxvf zookeeper-3.4.11.tar.gz -C /usr/local
vim /etc/profile
export MAVEN_HOME=/usr/local/apache-maven-3.5.2
export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin
source /etc/profile
zookeeper的配置文件配置一下：
cp /usr/local/zookeeper-3.4.11/conf/zoo_sample.cfg /usr/local/zookeeper-3.4.11/conf/zoo.cfg
然后配置一下zoo.cfg里面的相关配置，指定一下dataDir目录等等
启动zookeeper：
/usr/local/zookeeper-3.4.11/bin/zkServer.sh start
如果不报错，jps看一下是否启动成功
三、安装配置Hadoop
Hadoop的安装配置在之前文章中有说过（传送门），为了下面的步骤方便理解，这里只做一个单机版的简单配置说明：
下载hadoop解压并配置环境：
wget http://mirrors./apache/hadoop/common/hadoop-2.9.0/hadoop-2.9.0.tar.gz
tar -zxvf hadoop-2.9.0.tar.gz -C /usr/local
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.9.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
source /etc/profile
配置hadoop 进入/usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop目录
cd /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop
首先配置hadoop-env.sh、yarn-env.sh，修改JAVA_HOME到指定的JDK安装目录/usr/local/java/jdk1.8.0_144
创建hadoop的工作目录
mkdir /opt/data/hadoop
编辑core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml等相关配置文件，具体配置不再阐述请看前面的文章，配置完成之后记得执行hadoop namenode -format，否则hdfs启动会报错，启动完成后不出问题浏览器访问50070端口会看到hadoop的页面。
四、安装配置kafka
还是一样，先下载kafka，然后配置：
wget http://mirrors./apache/kafka/1.0.0/kafka_2.11-1.0.0.tgz
tar -zxvf kafka_2.11-1.0.0.tgz -C /usr/local
vim /etc/profile
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka_2.11-1.0.0
export PATH=$KAFKA_HOME/bin:$PATH
source /etc/profile
进入kafka的config目录，配置server.properties,指定log.dirs和zookeeper.connect参数；配置zookeeper.properties文件中zookeeper的dataDir，配置完成后启动kafka
kafka-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/server.properties
可以用jps查看有没有kafka进程，然后测试一下kafka是否能够正常收发消息，开两个终端，一个用来做producer发消息一个用来做consumer收消息，首先，先创建一个topic
kafka-topics.sh --create --zookeeper 127.0.0.1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic testTopic
kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic testTopic
如果不出一下会看到如下输出：
Topic:testTopic PartitionCount:1 ReplicationFactor:1 Configs:
Topic: testTopic Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
然后在第一个终端中输入命令：
kafka-console-producer.sh –broker-list localhost:9092 –topic testTopic
在第二个终端中输入命令：
kafka-console-consumer.sh –zookeeper 127.0.0.1:2181 –topic testTopic
如果启动都正常，那么这两个终端将进入阻塞监听状态，在第一个终端中输入任何消息第二个终端都将会接收到。
五、安装配置HBase
下载并解压HBase：
wget http://mirrors./apache/hbase/1.2.6/hbase-1.2.6-bin.tar.gz
tar -zxvf hbase-1.2.6-bin.tar.gz -C /usr/local/
vim /etc/profile
export HBASE_HOME=/usr/local/hbase-1.2.6
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
source /etc/profile
修改hbase下的配置文件,首先修改hbase-env.sh，主要修改JAVA_HOME以及相关参数，这里要说明一下HBASE_MANAGES_ZK这个参数，因为采用了自己的zookeeper，所以这里设置为false，否则hbase会自己启动一个zookeeper
cd /usr/local/hbase-1.2.6/conf
vim hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_144/
HBASE_CLASSPATH=/usr/local/hbase-1.2.6/conf
export HBASE_MASTER_OPTS='$HBASE_MASTER_OPTS -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=1024m'
export HBASE_REGIONSERVER_OPTS='$HBASE_REGIONSERVER_OPTS -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=1024m'
export HBASE_PID_DIR=/opt/data/hbase
export HBASE_MANAGES_ZK=false
然后修改hbase-site.xml，我们设置hbase的文件放在hdfs中，所以要设置hdfs地址，其中tsk1是我安装hadoop的机器的hostname，hbase.zookeeper.quorum参数是安装zookeeper的地址，这里的各种地址最好用机器名
vim hbase-site.xml
configuration>
property>
name>hbase.rootdirname>
value>hdfs://tsk1:9000/hbasevalue>
property>
property>
name>hbase.mastername>
value>tsk1:60000value>
property>
property>
name>hbase.master.portname>
value>60000value>
property>
property>
name>hbase.cluster.distributedname>
value>truevalue>
property>
property>
name>hbase.zookeeper.quorumname>
value>192.168.70.135value>
property>
property>
name>zookeeper.znode.parentname>
value>/hbasevalue>
property>
property>
name>hbase.zookeeper.property.dataDirname>
value>/opt/data/zookeepervalue>
property>
property>
name>hbase.master.info.bindAddressname>
value>tsk1value>
property>
configuration>
配置完成后启动hbase，输入命令：
start-hbase.sh
完成后查看日志没有报错的话测试一下hbase，用hbase shell进行测试：
hbase shell
hbase(main):001:0>create 'myTestTable','info'
0 row(s) in 2.2460 seconds
=> Hbase::Table - myTestTable
hbase(main):003:0>list
TABLE
testTable
1 row(s) in 0.1530 seconds
=> ['myTestTable']
至此，hbase搭建成功，访问以下hadoop的页面，查看file system(菜单栏Utilities->Browse the file system)，这时可以看见base的相关文件已经载hadoop的文件系统中。
六、安装spark
下载spark并解压
wget http://mirrors./apache/spark/spark-2.2.1/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz
tar -zxvf spark-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /usr/local
vim /etc/profile
export SPARK_HOME=/usr/local/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
source /etc/profile
七、测试
至此，环境基本搭建完成，以上搭建的环境仅是服务器生产环境的一部分，涉及服务器信息、具体调优信息以及集群的搭建就不写在这里了，下面我们写一段代码整体测试一下从kafka生产消息到spark streaming接收到，然后处理消息并写入HBase。先写一个HBase的连接类HBaseHelper：
public class HBaseHelper {
private static HBaseHelper ME;
private static Configuration config;
private static Connection conn;
private static HBaseAdmin admin;
public static HBaseHelper getInstances() {
if (null == ME) {
ME = new HBaseHelper();
config = HBaseConfiguration.create();
config.set('hbase.rootdir', 'hdfs://tsk1:9000/hbase');
config.set('hbase.zookeeper.quorum', 'tsk1');
config.set('hbase.zookeeper.property.clientPort', '2181');
config.set('hbase.defaults.for.version.skip', 'true');
}
if (null == conn) {
try {
conn = ConnectionFactory.createConnection(config);
admin = new HBaseAdmin(config);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return ME;
}
public Table getTable(String tableName) {
Table table = null;
try {
table = conn.getTable(TableName.valueOf(tableName));
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
}
return table;
}
public void putAdd(String tableName, String rowKey, String cf, String column, Long value) {
Table table = this.getTable(tableName);
try {
table.incrementColumnValue(rowKey.getBytes(), cf.getBytes(), column.getBytes(), value);
System.out.println('OK！');
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//......以下省略
}
再写一个测试类KafkaRecHbase用来做spark-submit提交
package com.test.spark.spark_test;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.regex.Pattern;
import org.apache.log4j.Level;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils;
import scala.Tuple2;
public class KafkaRecHbase {
private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(' ');
public static void main(String[] args) throws Exception {
Logger.getLogger('org').setLevel(Level.ERROR);
SparkConf sparkConf = new SparkConf();
sparkConf.setAppName('kafkaRecHbase');
sparkConf.setMaster('local[2]');
JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.seconds(5));
int numThreads = Integer.parseInt(args[3]);
MapString, Integer> topicMap = new HashMap<>();
String[] topics = args[2].split(',');
for (String topic : topics) {
topicMap.put(topic, numThreads);
}
JavaPairReceiverInputDStreamString, String> kafkaStream =
KafkaUtils.createStream(ssc, args[0], args[1], topicMap);
JavaDStreamString> lines = kafkaStream.map(Tuple2::_2);
JavaDStreamString> lineStr = lines.map(line -> {
if (null == line || line.equals('')) {
return '';
}
String[] strs = SPACE.split(line);
if (strs.length <>1) {
return '';
}
try {
for (String str : strs) {
HBaseHelper.getInstances().putAdd('myTestTable', str, 'info', 'wordCunts', 1l);
}
return 'strs:' + line;
} catch (Exception ex) {
System.out.println(line);
return '报错了：' + ex.getMessage();
}
});
lineStr.print();
ssc.start();
System.out.println('spark 启动！！！');
ssc.awaitTermination();
}
}
编译提交到服务器，执行命令：
spark-submit --jars $(echo /usr/local/hbase-1.2.6/lib/*.jar | tr ' ' ',') --class com.test.spark.spark_test.KafkaRecHbase --packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-8_2.11:2.2.1 /opt/FileTemp/streaming/spark-test-0.1.1.jar tsk1:2181 test testTopic 1
没报错的话执行kafka的producer，输入几行数据在HBase内就能看到结果了！
八、装一个Flume实时采集Nginx日志写入Kafka
Flume是一个用来日志采集的框架，安装和配置都比较简单，可以支持多个数据源和输出，具体可以参考Flume的文档，写的比较全传送门
下载Flume并配置环境
wget http://mirrors./apache/flume/1.8.0/apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz -C /usr/local
vim /etc/profile
export FLUME_HOME=/usr/local/apache-flume-1.8.0-bin/
export PATH=$FLUME_HOME/bin:$PATH
source /etc/profile
写一个Flume的配置文件在flume的conf目录下：
vim nginxStreamingKafka.conf
agent1.sources=r1
agent1.channels=logger-channel
agent1.sinks=kafka-sink
agent1.sources.r1.type=exec
agent1.sources.r1.deserializer.outputCharset= UTF-8
agent1.sources.r1.command=tail -F /opt/data/nginxLog/nginxLog.log
agent1.channels.logger-channel.type=memory
agent1.sinks.kafka-sink.type=org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agent1.sinks.kafka-sink.topic = flumeKafka
agent1.sinks.kafka-sink.brokerList = tsk1:9092
agent1.sinks.kafka-sink.requiredAcks = 1
agent1.sinks.kafka-sink.batchSize = 20
agent1.sources.r1.channels=logger-channel
agent1.sinks.kafka-sink.channel=logger-channel
kafka创建一个名为flumeKafka的topic用来接收，然后启动flume：
flume-ng agent --name agent1 --conf $FLUME_HOME/conf --conf-file $FLUME_HOME/conf/nginxStreamingKafka.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
如果没有报错，Flume将开始采集opt/data/nginxLog/nginxLog.log中产生的日志并实时推送给kafka，再按照上面方法写一个spark streaming的处理类进行相应的处理就好。
OK！全部搞定，然而~~~~就这样就搞定了？NO！！！这只是万里长征的第一步！呵呵！
出处：http://www./2018/01/26/基于Hadoop生态SparkStreaming的大数据实时流处理平台的搭建/
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