大数据实战项目（2）-数据采集、处理、分发流程所涉及到的框架及配置

程序员文章站 2022-07-06 09:49:55

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文章目录

Linux环境准备

常规设置
项目配置

ZooKeeper分布式集群部署
Hadoop HA架构与部署
HBase分布式集群部署
Kafka分布式集群部署
Flume数据采集准备
Flume+HBase+Kafka集成及测试

Linux环境准备

总共使用了3台虚拟机，先配置好1台，然后采用VMware Workstation克隆出另外两台，有两台给2G的内存，1台给1G。

常规设置

1）设置ip地址 可以直接使用界面修改ip，如果Linux没有安装操作界面，需要使用命令：vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0来修改ip地址，然后重启网络服务service network restart即可。

2）创建用户

#创建用户命令：
adduser bigDAta
#设置用户密码命令：
passwd bigDAta

3）设置主机名 因为Linux系统的主机名默认是localhost，显然不方便后面集群的操作，所以需要手动修改Linux系统的主机名。

 #查看主机名命令：
 $ hostname 
 #修改主机名称
 $ vi /etc/sysconfig/network
 NETWORKING=yes 
 HOSTNAME=bigdata-pro01.bigDAta.com

4）主机名映射 如果想通过主机名访问Linux系统，还需要配置主机名跟ip地址之间的映射关系。 vi /etc/hosts 192.168.1.151 bigdata-pro01.bigDAta.com 配置完成之后，reboot重启Linux系统即可。为了能在windows下通过hostname访问Linux系统，也在windows下的hosts文件中配置主机名称与ip之间的映射关系。在windows系统下找到C:\WINDOWS\system32\drivers\etc\路径，打开HOSTS文件添加如下内容： 192.168.1.151 bigdata-pro01.bigDAta.com

5）root用户下设置无密码用户切换 在开发过程中bigDAta用户经常使用root权限操作文件，需要频繁与root用户切换，每次输入密码非常麻烦，故设置无密码切换。修改/etc/sudoers这个文件添加如下代码，即可实现无密码用户切换操作。 vi /etc/sudoers 。。。添加如下内容即可 bigDAta ALL=(root)NOPASSWD:ALL

6）关闭防火墙 我们都知道防火墙对我们的服务器是进行一种保护，但是有时候防火墙也会给我们带来很大的麻烦。比如它会妨碍hadoop集群间的相互通信，所以我们需要关闭防火墙。

#永久关闭防火墙
vi /etc/sysconfig/selinux
SELINUX=disabled 
#查看防火墙状态：
 service iptables status 
 #打开防火墙：
 service iptables start
 #关闭防火墙：
 service iptables stop

7）卸载Linux本身自带的jdk 一般情况下jdk需要我们手动安装兼容的版本，此时Linux自带的jdk需要手动删除掉，具体操作如下所示： a）

#查看Linux自带的jdk
rpm -qa|grep java
#删除Linux自带的jdk 
rpm -e --nodeps [jdk进程名称1 jdk进程名称2 ...]

项目配置

1）bigDAta用户下创建各个目录

#软件目录--未解压的，FileZilla上传
mkdir /opt/softwares
#模块目录--解压的各个框架
mkdir /opt/modules
#工具目录
mkdir /opt/tools
#数据目录
mkdir /opt/datas
#jar
mkdir /opt/jars

2)jdk安装(1.8) 大数据平台运行环境依赖JVM，所以我们需要提前安装和配置好jdk。因为安装了64位的centos系统，所以jdk也需要安装64位的，与之相匹配。

#解压命令
tar -zxf jdk-8u191-linux-x64.tar.gz /opt/modules/
#配置环境变量
vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_191
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
#查看是否安装成功
java -version

3)克隆虚拟机 在克隆虚拟机之前，需要关闭虚拟机，然后右键选中虚拟机——》管理——》克隆——》下一步——》下一步——》选择创建完整克隆，下一步——》选择克隆虚拟机位置（提前创建好），修改虚拟机名称为Hadoop-Linux-pro-2，然后选择完成即可。然后使用同样的方式创建第三个虚拟机Hadoop-Linux-pro-3。

4）修改克隆虚拟机配置 对以上配置的常规配置进行相应修改

ZooKeeper分布式集群部署

1)完成ZooKeeper版本下载及安装

2）相关配置

提前创建数据目录/opt/modules/zookeeper-3.4.5-cdh5.10.0/zkData，并在该目录下创建myid文件，编辑每台机器的myid内容为一个整数x，与zoo.cfg文件中server.x对应

<!--zoo.cfg-->
<!--The number of milliseconds of each tick-->
tickTime=2000
<!-- The number of ticks that the initial synchronization phase can take-->
initLimit=10
<!-- The number of ticks that can pass between sending a request and getting an acknowledgement-->
syncLimit=5
<!--the directory where the snapshot is stored. do not use /tmp for storage, /tmp here is just example sakes.-->
dataDir=/opt/modules/zookeeper-3.4.5-cdh5.10.0/zkData
<!-- the port at which the clients will connect-->
clientPort=2181
<!--server.每个节点服务编号 = 服务器ip地址：集群通信端口：选举端口-->
server.1=bigdata-pro01.bigDAta.com:2888:3888
server.2=bigdata-pro02.bigDAta.com:2888:3888
server.3=bigdata-pro03.bigDAta.com:2888:3888

Hadoop HA架构与部署

1）完成hadoop版本下载及安装
2）相关配置

非HA Hadoop集群文件参考：点击此链接 https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html 进入，左下角有一个Configuration，点击即可查看相应配置文件；HA Hadoop集群配置，参照此链接 https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html

HDFS相关配置文件

#hadoop-env.sh 运行Hadoop要用到的环境变量
#在默认的基础上添加JAVA_HOME，或者在shell中设置，推荐前者
export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_191

<!--core-site.xml Hadoop Core 的配置项：HDFS MapReduce YARN常用的I/O设置等-->
<configuration>
	<property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://ns</value>
	</property>
	<property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>bigDAta</value>
	</property>	
	<property>
		<name>hadoop.tmp.dir</name>
		<value>/opt/modules/hadoop-2.6.0/data/tmp</value>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.namenode.name.dir</name>
		<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value>
	</property>
	<!--注意参数一栏不能换行，用逗号隔开即可-->
	<property>
		<name>ha.zookeeper.quorum</name>
		<value>bigdata-pro01.bigDAta.com:2181,bigdata-pro02.bigDAta.com:2181,bigdata-pro03.bigDAta.com:2181</value>
	</property>
	<property>
  		<name>hadoop.proxyuser.bigDAta.hosts</name>
  		<value>*</value>
 	</property>
 	<property>
		<name>hadoop.proxyuser.bigDAta.groups</name>
  		<value>*</value>
	</property>
	<property>
		<name>hadoop.proxyuser.hue.hosts</name>
		<value>*</value>
	</property>
	<property>
		<name>hadoop.proxyuser.hue.groups</name>
		<value>*</value>
	</property> 
	

</configuration>

<!--hdfs-site.xml 守护进行的配置项：namenode 辅助namenode datanode -->
<configuration>
	<property>
	  <name>dfs.nameservices</name>
	  <value>ns</value>
	</property>
	<property>
	  <name>dfs.ha.namenodes.ns</name>
	  <value>nn1,nn2</value>
	</property>
	<property>
	  <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.nn1</name>
	  <value>bigdata-pro01.bigDAta.com:8020</value>
	</property>
	<property>
	  <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.nn2</name>
	  <value>bigdata-pro02.bigDAta.com:8020</value>
	</property>
	<property>
      <name>dfs.namenode.http-address.ns.nn1</name>
      <value>bigdata-pro01.bigDAta.com:50070</value>
    </property>
	<property>
       <name>dfs.namenode.http-address.ns.nn2</name>
       <value>bigdata-pro02.bigDAta.com:50070</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://bigdata-pro01.bigDAta.com:8485;bigdata-pro02.bigDAta.com:8485;bigdata-pro03.bigDAta.com:8485/ns</value>
    </property>
	<property>
       <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
       <value>/opt/modules/hadoop-2.6.0/data/jn</value>
    </property>
	<property>
		<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
		<value>sshfence</value>
	</property>
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/home/bigDAta/.ssh/id_rsa</value>
    </property>
	
	<property>
		<name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns</name>
		<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
	<!--是否开启自动故障转移-->
	<property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.ns</name>
        <value>true</value>
    </property>
	<property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
	<property>
        <name>dfs.permissions.enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
	
</configuration>

<!--slaves-->
<!--列举了可以运行datanode和节点管理器的机器，这个文件仅有运行在namenode和资源管理器上的控制脚本使用-->
bigdata-pro01.bigDAta.com
bigdata-pro02.bigDAta.com
bigdata-pro03.bigDAta.com

HDFS-HA自动故障转移测试

启动ZooKeeper集群
初始化HA 在ZooKeeper中的状态bin/hdfs zkfc -formatZK
启动HDFS服务，注意要提前配置ssh（参考： https://blog.csdn.net/xl132598798/article/details/105513039 ），否则sbin/start-dfs无法直接启动（第一次启动HDFS服务，需要在namenode进行格式化，bin/hdfs namenode -format）
在各个namenode节点上启动zkfc线程sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc，先启动zkfc的namenode状态是Active，另一个是Standy
测试：上传文件到hdfs上，kill状态为Active的namenode，再次查看namenode状态时，就会发现主备切换了

#yarn-env.sh 运行YARN要用到的脚本（覆盖hadoop-env.sh）
if [ "$JAVA_HOME" != "" ]; then
  #echo "run java in $JAVA_HOME"
  JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_191
fi
  
if [ "$JAVA_HOME" = "" ]; then
  echo "Error: JAVA_HOME is not set."
  exit 1
fi

JAVA=$JAVA_HOME/bin/java
JAVA_HEAP_MAX=-Xmx1000m

<!--yarn-site.xml 守护进行的配置项：资源管理器 web应用代理服务器和节点管理器 -->
<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
	<property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
	<property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>10000</value>
    </property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
		<value>true</value>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
		<value>rs</value>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
		<value>rm1,rm2</value>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
		<value>bigdata-pro01.bigDAta.com</value>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
		<value>bigdata-pro02.bigDAta.com</value>
	</property>
	<property>
		  <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
		  <value>bigdata-pro01.bigDAta.com:2181,bigdata-pro02.bigDAta.com:2181,bigdata-pro03.bigDAta.com:2181</value>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
		<value>true</value>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
		<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
	</property>	
	<property>
         <name>yarn.log.server.url</name>
         <value>http://bigdata-pro01.bigDAta.com:19888/jobhistory/logs</value>
	</property>
	<property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
        <value>4</value>    
    </property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
		<value>bigdata-pro01.bigDAta.com:8088</value>
	</property>
	

</configuration>

YARN-HA故障转移测试

在rm1节点上启动yarn服务 sbin/start-yarn.sh
在rm2节点上启动ResourceManager服务 sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
查看yarn的web界面
上传文件到hdfs并执行MapReduce例子
执行到一半的时候，kill掉rm1上的resourcemanager ，任务会转移到rm2继续处理

#mapred-env.sh 运行MapReduce要用到的脚本（覆盖hadoop-env.sh）
export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_191

<!--mapred-site.xml 守护进行的配置项：作业历史服务器 -->
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
	<property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>bigdata-pro01.bigDAta.com:10020</value>
    </property>
	<property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>bigdata-pro01.bigDAta.com:19888</value>
    </property>
	
</configuration>

HBase分布式集群部署

1）完成HBase版本下载及安装
2）相关配置

#hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_191
#使用外部的ZooKeeper
export HBASE_MANAGES_ZK=false

<!--hbase-site.xml,需要将hadoop中hdfs-site.xml和core-site.xml拷贝到hbase的conf下，否则启动失败，因为ns配置在hadoop中-->
<configuration>
	<property>
    		<name>hbase.rootdir</name>
    		<value>hdfs://ns/hbase</value>
	</property>
	<property>
    		<name>hbase.cluster.distributed</name>
    		<value>true</value>
	</property>
	<property>
		<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
		<value>bigdata-pro01.bigDAta.com,bigdata-pro02.bigDAta.com,bigdata-pro03.bigDAta.com</value>
	</property>
</configuration>

3）HBase启动

先启动ZooKeeper
启动HDFS HA
在每个namenode上启动zkfc
启动HBase
访问web页面查看

4）shell连接

bin/hbase shell进入hbase，创建表CREATE weblogs,info

Kafka分布式集群部署

1）完成Kafka版本下载及安装

2）相关配置

在三台机器上分别配置如下几个文件：

#server.properties
############################# Server Basics #############################

# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
#另外两台机器上分别是1,2
broker.id=0

############################# Socket Server Settings #############################
#修改成为自己机器的ip地址
listeners=PLAINTEXT://bigdata-pro01.bigDAta.com:9092

# The port the socket server listens on
port=9092

# Hostname the broker will bind to. If not set, the server will bind to all interfaces
#修改为自己机器的hostname
host.name=bigdata-pro01.bigDAta.com


# The number of threads handling network requests
num.network.threads=3
 
# The number of threads doing disk I/O
num.io.threads=8

# The send buffer (SO_SNDBUF) used by the socket server
socket.send.buffer.bytes=102400

# The receive buffer (SO_RCVBUF) used by the socket server
socket.receive.buffer.bytes=102400

# The maximum size of a request that the socket server will accept (protection against OOM)
socket.request.max.bytes=104857600


############################# Log Basics #############################

# A comma seperated list of directories under which to store log files
#修改默认的log文件夹
log.dirs=/opt/modules/kafka_2.10-0.9.0.0/kafka-logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
log.cleaner.enable=false

############################# Zookeeper #############################

# Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details).
# This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk
# server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002".
# You can also append an optional chroot string to the urls to specify the
# root directory for all kafka znodes.
zookeeper.connect=bigdata-pro01.bigDAta.com:2181,bigdata-pro02.bigDAta.com:2181,bigdata-pro03.bigDAta.com:2181

# Timeout in ms for connecting to zookeeper
zookeeper.connection.timeout.ms=6000

配置zookeeper. properties

#该目录需要与zookeeper集群配置保持一致
dataDir=/opt/modules/zookeeper-3.4.5-cdh5.10.0/zkData
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# disable the per-ip limit on the number of connections since this is a non-production config
maxClientCnxns=0

配置producer.properties

metadata.broker.list=bigdata-pro01.bigDAta.com:9092,bigdatapro02.bigDAta.com:9092,bigdata-pro03.bigDAta.com:9092

producer.type=sync

compression.codec=none

# message encoder
serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder

配置consumer.properties

zookeeper.connect=bigdata-pro01.bigDAta.com:2181,bigdata-pro02.bigDAta.com:2181,bigdata-pro03.bigDAta.com:2181

# timeout in ms for connecting to zookeeper
zookeeper.connection.timeout.ms=6000

#consumer group id
group.id=test-consumer-group

3）编写Kafka Consumer执行脚本

#/bin/bash
echo "bigDAta-kafka-consumer.sh start ......"
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper bigdata-pro01.bigDAta.com:2181,bigdata-pro02.bigDAta.com:2181,bigdata-pro03.bigDAta.com:2181 --from-beginning --topic weblogs

Flume数据采集准备

项目使用2台Flume服务器用于日志收集，另一台用于对前2台收集到的日志进行合并及处理，并将数据分发给Kafka、HBase，但是HBase中涉及到的表结构是自定义的，所以由Flume发送至HBase代码需要进行修改，故需要下载flume源码。并在开发工具IDEA中进行修改。

1）完成Flume版本下载及安装

2）源码修改

在IDEA找到解压后的源码包，选中flume-ng-hbase-sink，按照如下方式修改源码，将修改后的flume-ng-hbase-sink源码打成jar包，将原来Flume自带的包覆盖掉即可。

//自定义KfkAsyncHbaseEventSerializer.class，需要与配置文件中agent1.sinks.hbaseSink.serializer的属性值对应
@Override
    public List<PutRequest> getActions() {
        List<PutRequest> actions = new ArrayList<>();
        if (payloadColumn != null) {
            byte[] rowKey;
            try {
                /*---------------------------代码修改开始---------------------------------*/
                //解析列字段
                String[] columns = new String(this.payloadColumn).split(",");
                //解析flume采集过来的每行的值
                String[] values = new String(this.payload).split(",");
                for(int i=0;i < columns.length;i++) {
                    byte[] colColumn = columns[i].getBytes();
                    byte[] colValue = values[i].getBytes(Charsets.UTF_8);

                    //数据校验：字段和值是否对应
                    if (colColumn.length != colValue.length) break;

                    //时间
                    String datetime = values[0].toString();
                    //用户id
                    String userid = values[1].toString();
                    //根据业务自定义Rowkey
                    rowKey = SimpleRowKeyGenerator.getKfkRowKey(userid, datetime);
                    //插入数据
                    PutRequest putRequest = new PutRequest(table, rowKey, cf,
                            colColumn, colValue);
                    actions.add(putRequest);
                    /*---------------------------代码修改结束---------------------------------*/
                }
            } catch (Exception e) {
                throw new FlumeException("Could not get row key!", e);
            }
        }
        return actions;
    }
//根据自己的业务修改这个类中自定义KEY生成的方法
public class SimpleRowKeyGenerator {

  public static byte[] getKfkRowKey(String userid,String datetime)throws UnsupportedEncodingException {
    return (userid + datetime + String.valueOf(System.currentTimeMillis())).getBytes("UTF8");
  }
}

3）相关配置

#flume-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_191
export HADOOP_HOME=/opt/modules/hadoop-2.6.0
export HBASE_HOME=/opt/modules/hbase-1.0.0-cdh5.4.0

主要是对sources、channels、sinks的配置。

Source：source是从一些其他产生数据的应用中接收数据的活跃组件。Source可以监听一个或者多个网络端口，用于接收数据或者可以从本地文件系统读取数据。每个Source必须至少连接一个Channel。基于一些标准，一个Source可以写入几个Channel，复制事件到所有或者某些Channel。

Source可以通过处理器 - 拦截器 - 选择器路由写入多个Channel。
**Channel：**channel的行为像队列，Source写入到channel，Sink从Channel中读取。多个Source可以安全地写入到相同的Channel，并且多个Sink可以从相同的Channel进行读取。

可是一个Sink只能从一个Channel读取。如果多个Sink从相同的Channel读取，它可以保证只有一个Sink将会从Channel读取一个指定特定的事件。

Flume自带两类Channel：Memory Channel和File Channel。Memory Channel的数据会在JVM或者机器重启后丢失；File Channel不会。
Sink: sink连续轮询各自的Channel来读取和删除事件。

#flume-conf.properties，日志合并及预处理Flume的配置
agent1.sources = r1
agent1.channels = kafkaC hbaseC 
agent1.sinks =  kafkaSink hbaseSink

agent1.sources.r1.type = avro
agent1.sources.r1.channels = hbaseC kafkaC
agent1.sources.r1.bind = bigdata-pro01.bigDAta.com
agent1.sources.r1.port = 5555
agent1.sources.r1.threads = 5
# flume-hbase
agent1.channels.hbaseC.type = memory
agent1.channels.hbaseC.capacity = 100000
agent1.channels.hbaseC.transactionCapacity = 100000
agent1.channels.hbaseC.keep-alive = 20

agent1.sinks.hbaseSink.type = asynchbase
agent1.sinks.hbaseSink.table = weblogs
agent1.sinks.hbaseSink.columnFamily = info
agent1.sinks.hbaseSink.channel = hbaseC
agent1.sinks.hbaseSink.serializer = org.apache.flume.sink.hbase.KfkAsyncHbaseEventSerializer
agent1.sinks.hbaseSink.serializer.payloadColumn = datatime,userid,searchname,retorder,cliorder,cliurl

#flume-kafka
agent1.channels.kafkaC.type = memory
agent1.channels.kafkaC.capacity = 100000
agent1.channels.kafkaC.transactionCapacity = 100000
agent1.channels.kafkaC.keep-alive = 20

agent1.sinks.kafkaSink.channel = kafkaC
agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agent1.sinks.kafkaSink.brokerList = bigdata-pro01.bigDAta.com:9092,bigdata-pro02.bigDAta.com:9092,bigdata-pro03.bigDAta.com:9092
agent1.sinks.kafkaSink.topic = weblogs
agent1.sinks.kafkaSink.zookeeperConnect = bigdata-pro01.bigDAta.com:2181,bigdata-pro02.bigDAta.com:2181,bigdata-pro03.bigDAta.com:2181
agent1.sinks.kafkaSink.requiredAcks = 1
agent1.sinks.kafkaSink.batchSize = 1
agent1.sinks.kafkaSink.serializer.class = kafka.serializer.StringEncoder

##flume-conf.properties，另2台日志收集服务器的相关配置分别如下：
agent2.sources = r1
agent2.channels = c1
agent2.sinks = k1

agent2.sources.r1.type = exec
agent2.sources.r1.command = tail -F /opt/datas/weblog-flume.log
agent2.sources.r1.channels = c1

agent2.channels.c1.type = memory
agent2.channels.c1.capacity = 10000
agent2.channels.c1.transactionCapacity = 10000
agent2.channels.c1.keep-alive = 5

agent2.sinks.k1.type = avro
agent2.sinks.k1.channel = c1
agent2.sinks.k1.hostname = bigdata-pro01.bigDAta.com
agent2.sinks.k1.port = 5555



agent3.sources = r1
agent3.channels = c1
agent3.sinks = k1

agent3.sources.r1.type = exec
agent3.sources.r1.command = tail -F /opt/datas/weblog-flume.log
agent3.sources.r1.channels = c1

agent3.channels.c1.type = memory
agent3.channels.c1.capacity = 10000
agent3.channels.c1.transactionCapacity = 10000
agent3.channels.c1.keep-alive = 5

agent3.sinks.k1.type = avro
agent3.sinks.k1.channel = c1
agent3.sinks.k1.hostname = bigdata-pro01.bigDAta.com

Flume+HBase+Kafka集成及测试

1）原始日志数据简单处理

下载搜狗实验室数据，并在网页上查看格式说明（数据格式为:访问时间\t用户ID\t[查询词]\t该URL在返回结果中的排名\t用户点击的顺序号\t用户点击的URL 其中，用户ID是根据用户使用浏览器访问搜索引擎时的Cookie信息自动赋值，即同一次使用浏览器输入的不同查询对应同一个用户ID ）
日志简单处理，将文件中的空格更换为逗号，再次查看格式，发现还有空格存在，再次将空格换成逗号，得到处理后的日志文件weblog.log

2)编写模拟日志生成的过程、

代码实现的功能是将原始日志文件weblog.log，每次读取一行并不断写入另一个文件weblog-flume.log，从而实现日志生成过程。

public class ReadWebLog {

    private static String readFileName;
    private static String writeFileName;

    public static void main(String args[]) {
        //需要手动收入两个参数
        readFileName = args[0];
        writeFileName = args[1];
        readFile(readFileName);

    }

    public static void readFile(String fileName) {

        try {
            FileInputStream fis = new FileInputStream(fileName);
            InputStreamReader isr = new InputStreamReader(fis, "GBK");
            //以上两步已经可以从文件中读取到一个字符了，但每次只读取一个字符不能满足大数据的需求。故需使用BufferedReader，它具有缓冲的作用，可以一次读取多个字符
            BufferedReader br = new BufferedReader(isr);
            int count = 0;
            while (br.readLine() != null) {
                String line = br.readLine();
                count++;
                // 显示行号
                Thread.sleep(300);
                String str = new String(line.getBytes("UTF8"), "GBK");
                System.out.println("row:" + count + ">>>>>>>>" + line);
                writeFile(writeFileName, line);
            }
            isr.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }


    public static void writeFile(String fileName, String conent) {
        try {
            FileOutputStream fos = new FileOutputStream(fileName, true);
            OutputStreamWriter osw = new OutputStreamWriter(fos);
       
            BufferedWriter bw = new BufferedWriter(osw);
            bw.write("\n");
            bw.write(conent);
            bw.close();
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (FileNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

将项目打包成weblogs.jar放在两台日志收集服务器/opt/jars目录下

编写运行模拟日志生成的shell脚本weblog-shell.sh

echo "start log......"
java -jar /opt/jars/weblogs.jar /opt/datas/weblog.log /opt/datas/weblog-flume.log

运行./weblog-shell.sh即可不断向weblog-flume.log写入日志信息
编写Flume启动脚本flume-bigDAta-start.sh,第二台的示例如下：
```
#/bin/bash
echo "flume-2 start ......"
bin/flume-ng agent --conf conf -f conf/flume-conf.properties -n agent2 -Dflume.root.logger=INFO,console
```
一切正常的话那么接下来就需要，日志合并及处理Flume机器就可以采集到的处理后的数据，接下来是向Kafka分发数据

编写Kafka消费执行脚本，并分发到其他集群内机器上

#/bin/bash
echo "bigDAta-kafka-consumer.sh start ......"
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper bigdata-pro01.bigDAta.com:2181,bigdata-pro02.bigDAta.com:2181,bigdata-pro03.bigDAta.com:2181 --from-beginning --topic weblogs

3）数据采集分发测试

启动各个节点上的ZooKeeper
启动HDFS，在每台namenode上，启动zkfc
启动HBase并启动备用master，保证HBase中已有weblogs表
启动Kafka，并创建weblogs topic；
分别启动Flume
在日志收集节点上启动日志模拟生产即weblog-shell.sh
启动编写的Kafka消费脚本，并查看是否一直在进行消费
查看HBase数据库写入情况。

数据采集、处理、分发过程结束，接下来是对数据的分析处理。

对实战过程中所经历的过程进行复盘。非常感谢在实战过程中遇到问题所查阅的各种博客，本文就不一一列举了。感谢~~~~~

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