基于Hadoop生态SparkStreaming的大数据实时流处理平台的搭建

2022-11-20 15:26:49

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.hust.edu.cn/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.hust.edu.cn/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.hust.edu.cn/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。

想学习大数据或者想学习大数据的朋友，我整理了一套大数据的学习视频免费分享给大家，从入门到实战都有，大家可以加微信：Lxiao_28获取，还可以入微信群交流！（备注领取资料，真实有效）。

四、安装配置kafka

还是一样，先下载kafka，然后配置：

wget http://mirrors.hust.edu.cn/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.hust.edu.cn/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.rootdir</name>

        <value>hdfs://tsk1:9000/hbase</value>

    </property>

    <property>

        <name>hbase.master</name>

        <value>tsk1:60000</value>

    </property>

    <property>

        <name>hbase.master.port</name>

        <value>60000</value>

    </property>

    <property>

        <name>hbase.cluster.distributed</name>

        <value>true</value>

    </property>

    <property>

        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>

        <value>192.168.70.135</value>

    </property>

    <property>

        <name>zookeeper.znode.parent</name>

        <value>/hbase</value>

    </property>

    <property>

        <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>

        <value>/opt/data/zookeeper</value>

    </property>

    <property>

		<name>hbase.master.info.bindAddress</name>

        <value>tsk1</value>

    </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.hust.edu.cn/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]);

        Map<String, Integer> topicMap = new HashMap<>();

        String[] topics = args[2].split(",");

        for (String topic : topics) {

            topicMap.put(topic, numThreads);

        }

        JavaPairReceiverInputDStream<String, String> kafkaStream =

                KafkaUtils.createStream(ssc, args[0], args[1], topicMap);

        JavaDStream<String> lines = kafkaStream.map(Tuple2::_2);

        JavaDStream<String> 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.hust.edu.cn/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。

码农公寓