spark日志收集

Posted 2023-03-19

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了spark日志收集相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A

在很多情况下，我们需要查看driver和executors在运行 Spark 应用程序时候产生的日志，这些日志对于我们调试和查找问题是很重要的。

Spark 日志确切的存放路径和部署模式相关：
　　（1）、 如果是Spark Standalone模式 ，我们可以直接在Master UI界面查看应用程序的日志，在默认情况下这些日志是存储在worker节点的work目录下，这个目录可以通过 SPARK_WORKER_DIR 参数进行配置。

（2）、 如果是Mesos模式 ，我们同样可以通过Mesos的Master UI界面上看到相关应用程序的日志，这些日志是存储在Mesos slave的work目录下。

（3）、 如果是YARN模式 ，最简单地收集日志的方式是使用YARN的日志收集工具（ yarn logs -applicationId ），这个工具可以收集你应用程序相关的运行日志，但是这个工具是有限制的：应用程序必须运行完，因为YARN必须首先聚合这些日志；而且你必须开启日志聚合功能（ yarn.log-aggregation-enable ，在默认情况下，这个参数是false）。

如果你运行在YARN模式，你可以在ResourceManager节点的WEB UI页面选择相关的应用程序，在页面点击表格中 Tracking UI 列的 ApplicationMaster ，这时候你可以进入到Spark作业监控的WEB UI界面，这个页面就是你Spark应用程序的proxy界面，比如 http://www.iteblog.com:9981/proxy/application_1430820074800_0322 ，当然你也可以通过访问Driver所在节点开启的4040端口，同样可以看到这个界面。

到这个界面之后，可以点击 Executors 菜单，这时候你可以进入到Spark程序的 Executors 界面，里面列出所有Executor信息，以表格的形式展示，在表格中有 Logs 这列，里面就是你Spark应用程序运行的日志。如果你在程序中使用了 println(....) 输出语句，这些信息会在stdout文件里面显示；其余的Spark运行日志会在stderr文件里面显示。

在默认情况下，Spark应用程序的日志级别是INFO的，我们可以自定义Spark应用程序的日志输出级别，可以到 $SPARK_HOME/conf/log4j.properties 文件里面进行修改，比如：

| 01 | # User: 过往记忆 |

| 02 | # Date: 2015-05-015 |

| 03 | # Time: 上午07:26 |

| 04 | # bolg: [http://www.iteblog.com](http://www.iteblog.com/) |

| 05 | # 本文地址：[http://www.iteblog.com/archives/1353](http://www.iteblog.com/archives/1353) |

| 06 | # 过往记忆博客，专注于hadoop、hive、spark、shark、flume的技术博客，大量的干货 |

| 07 | # 过往记忆博客微信公共帐号：iteblog_hadoop |

| 08 | spark.root.logger=WARN,console |

| 09 | |

| 10 | log4j.rootLogger=$spark.root.logger |

| 11 | |

| 12 | log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender |

| 13 | log4j.appender.console.target=System.err |

| 14 | log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout |

| 15 | log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d (%t) [%p - %l] %m%n |

这样Spark应用程序在运行的时候会打出WARN级别的日志，然后在提交Spark应用程序的时候使用 --files 参数指定上面的 log4j.properties 文件路径即可使用这个配置打印应用程序的日志。

大数据篇：flume+kafka+spark stream+hbase做日志收集

前言

flume+kafka+spark stream 是目前比较常用的一套大数据消息日志收集管理框架，至于最后是入到Hive或者者Hbase需看不同业务场景，下面以HBase为场景简述下整个配置与搭建流程以及这些框架如此搭配的优点。

1. flume 配置

1.1 flume 简介

从官网文档 https://flume.apache.org 可以知道Flume的定位是很清晰的，它提供了一个分布式的，高可用的桥梁链接，可以收集、聚合和移动大量的日志数据，从许多不同的数据源到集中式数据存储，大概的结构如下图，流程大致为从源端（source）接收数据，经过管道（channel）的缓存等等，发送到目标（sink）端。：

其中source的定义flume提供了很多方式，常用的有以下几种：

Http source ，这种方式可以通过监听接口方式来收集log；
Exec source ，这种方式可以通过执行一些shell命令来收集log，例如通过 tail -f 文件 来监听文件追加的日志；
Spooling source，这种方式可以监听某个目录的log，当有新的log产生时即会被发送出去；
还有很多其他的方式，例如可以以kafka作为source，这样flume就充当了kafka的消费者，当然还有很多如 Avro source，Thrift source，TCP类的等等，具体参考官网文档更加相应场景配置即可。

channel同样flume提供了很多方式，memory channel这种方式已经不太建议了，原因也很明显，不够安全，当出现任何机器问题时数据就会丢失，file channel和kafka channel是比较推荐的做法，特别是当需要比较高的并发时，kafka channel是一个不错的选择。

sink同样flume提供了很多方式，常用的有以下几种：

HDFS/Hive/Hbase/ElasticSearch sink，直接写入hdfs/Hive/Hbase/ElasticSearch，这种方式适合那些比较无需做ETL的场景。
kafka sink，直接充当kafka的生产者，可以看到kafka可以在整个flume生命周期里可以自由穿插。
Http sink，直接通过post方法将数据发送到目标api。
其他的一些详细见官网文档即可。

1.2 flume 配置

下面以Spooling Directory Source -> file channel -> kafka sink为例：

一份样例配置参数：

# Name the components on this agent
agent.sources = dir-src
agent.sinks = kafka-sink
agent.channels = file-channel

# Describe/configure the source
agent.sources.dir-src.type = spooldir
agent.sources.dir-src.spoolDir = #监听目录
agent.sources.dir-src.fileHeader = true
agent.sources.dir-src.deserializer.maxLineLength=1000000

# Describe the sink
agent.sinks.kafka-sink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agent.sinks.kafka-sink.kafka.topic = test
agent.sinks.kafka-sink.kafka.bootstrap.servers = #kafka boostrapServer

# Use a channel which buffers events in file
agent.channels.file-channel.type = file
agent.channels.file-channel.checkpointDir = # checkpoint目录
agent.channels.file-channel.dataDirs = # 缓存的数据目录

# Bind the source and sink to the channel
agent.sources.dir-src.channels = file-channel
agent.sinks.kafka-sink.channel = file-channel

配置详解：

首先每个flume配置表可以存在多个agent，多个source，多个channel，多个sink，所以可以根据相应业务场景进行组合。
对于每个agent，必须配置相应的source/channel/sink，通过agent.source = ???,agent.channel = ???,agent.sink = ???来指定。
对于具体的source/channel/sink，通过 agent.source/channel/sink.???.属性 = ... 来具体配置 source/channel/sink 的属性。
配置完source/channel/sink相应的属性后，需把相应的组件串联一起，如: agent.sources.dir-src.channels = file-channel其中dir-src这个source指定了其channel为我们定义好的file-channel.

一些Tips：

flume在收集log的时候经常会出现Line length exceeds max (2048), truncating line!，这个一般情况对于一些log的存储没影响，但是遇到需要解析log的情况就有问题了，有时一个json或者其他格式的log被截断了，解析也会出问题，所以在source的属性配置里可以通过参数deserializer.maxLineLength调高默认的2048。
flume在监听相应的目录时，如果有重名的文件，或者直接在监听目录下修改相应正在读取的文件时，都会报错，而且flume-ng目前没有这种容错机制，报错只能重启了，还有一个比较大的问题，flume-ng没有提供相应的kill脚本，只能通过shell直接ps -aux | grep flume找到相应的PID，然后手动kill。
flume在监听相应目录时，如果目录下的文件是通过HTTP或者scp传输过来的，小文件的话没问题，但是当文件大小超过网络传输速率，就会造成flume读取文件时报错直接显示文件大小正在变化，这点也是比较麻烦的，所以建议是现有个临时目录先存放文件，等文件传输完成后再通过shell的mv命令直接发送到监听目录。
有时候我们的log文件是以压缩的方式传输过来，但是如果我们想解析后才发送出去的话，可以将当前的Spooling Directory Source的改为Exec Source，可以指定改source的command参数里写shell解析命令。

flume的启动：

flume-ng agnet --conf "配置文件文件目录" --conf-file "配置文件" --name "配置文件里agent的名字"

2. kafka 配置

2.1 kafka简介

kafka的官网 https://kafka.apache.org 同样对kafka的定位做了一个清晰阐述，分布式的消息流平台，与传统的MQ架构类似，kafka解耦了生产者，中间层与消费者三个组件，乍一听似乎与其他的MQ框架没有太大的区别，于是对比了很久，各个框架间并没有表现出显著性的区别以致某一方是不可替代的，但是其中仍有一些值得细细推敲的地方，具体可见下表（以rabbit MQ 为例）：

属性	rabbit MQ	Kafka
多语言支持	支持，语言无关	支持，语言无关
消息延迟	微妙级	毫秒级
负载均衡	miror queue	多broker，多replication
协议问题	遵从AMQP协议， broker由Exchange,Binding,queue组成，客户端Producer通过连接channel和server进行通信，Consumer从queue获取消息进行消费， rabbitMQ以broker为中心，有消息的确认机制。	遵从一般的MQ结构，producer，broker，consumer，consumer从broker上批量pull数据，通过提交offset来做相应消息拉取管控。
集群扩展	支持	原生支持
事务支持	原生支持	支持

除上述所列各点外，还有几点需单独拿出讨论的：

kafka利用zookeeper做均衡管理，最新的kafka版本在消费者消费完信息后会将offset保存在kafka本身服务上，而不是zookeeper上，这在很大程度保证了消息队列被消费不会出现缺失与重复，但是要保证0重复0丢失，对于consumer提交offset的设计仍有比较大的考验。
kafka在创建topic时一般都是分区存储，如此带来的问题是每个分区间的消息顺序是很难保证全局性，只能在单个分区下保证，因此kafka在日志这个领域会更加的吻合和焕发光芒。

2.2 kafka配置

同样，下面是一份单broker的kafka配置方案：

############################# Server Basics #############################

# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
broker.id=0

############################# Socket Server Settings #############################

# The address the socket server listens on. It will get the value returned from 
# java.net.InetAddress.getCanonicalHostName() if not configured.
#   FORMAT:
#     listeners = listener_name://host_name:port
#   EXAMPLE:
#     listeners = PLAINTEXT://your.host.name:9092

# Hostname and port the broker will advertise to producers and consumers. If not set, 
# it uses the value for "listeners" if configured.  Otherwise, it will use the value
# returned from java.net.InetAddress.getCanonicalHostName().
#advertised.listeners=PLAINTEXT://your.host.name:9092

# Maps listener names to security protocols, the default is for them to be the same. See the config documentation for more details
#listener.security.protocol.map=PLAINTEXT:PLAINTEXT,SSL:SSL,SASL_PLAINTEXT:SASL_PLAINTEXT,SASL_SSL:SASL_SSL

# The number of threads that the server uses for receiving requests from the network and sending responses to the network
num.network.threads=3

# The number of threads that the server uses for processing requests, which may include 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 separated list of directories under which to store log files
log.dirs=/tmp/kafka-logs

# The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater
# parallelism for consumption, but this will also result in more files across
# the brokers.
num.partitions=1

# The number of threads per data directory to be used for log recovery at startup and flushing at shutdown.
# This value is recommended to be increased for installations with data dirs located in RAID array.
num.recovery.threads.per.data.dir=1

############################# Internal Topic Settings  #############################
# The replication factor for the group metadata internal topics "__consumer_offsets" and "__transaction_state"
# For anything other than development testing, a value greater than 1 is recommended for to ensure availability such as 3.
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1

############################# Log Flush Policy #############################

# Messages are immediately written to the filesystem but by default we only fsync() to sync
# the OS cache lazily. The following configurations control the flush of data to disk.
# There are a few important trade-offs here:
#    1. Durability: Unflushed data may be lost if you are not using replication.
#    2. Latency: Very large flush intervals may lead to latency spikes when the flush does occur as there will be a lot of data to flush.
#    3. Throughput: The flush is generally the most expensive operation, and a small flush interval may lead to excessive seeks.
# The settings below allow one to configure the flush policy to flush data after a period of time or
# every N messages (or both). This can be done globally and overridden on a per-topic basis.

# The number of messages to accept before forcing a flush of data to disk
#log.flush.interval.messages=10000

# The maximum amount of time a message can sit in a log before we force a flush
#log.flush.interval.ms=1000

############################# Log Retention Policy #############################

# The following configurations control the disposal of log segments. The policy can
# be set to delete segments after a period of time, or after a given size has accumulated.
# A segment will be deleted whenever *either* of these criteria are met. Deletion always happens
# from the end of the log.

# The minimum age of a log file to be eligible for deletion due to age
log.retention.hours=168

# A size-based retention policy for logs. Segments are pruned from the log unless the remaining
# segments drop below log.retention.bytes. Functions independently of log.retention.hours.
#log.retention.bytes=1073741824

# The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
log.segment.bytes=1073741824

# The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according
# to the retention policies
log.retention.check.interval.ms=300000

############################# 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=localhost:2181

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


############################# Group Coordinator Settings #############################

# The following configuration specifies the time, in milliseconds, that the GroupCoordinator will delay the initial consumer rebalance.
# The rebalance will be further delayed by the value of group.initial.rebalance.delay.ms as new members join the group, up to a maximum of max.poll.interval.ms.
# The default value for this is 3 seconds.
# We override this to 0 here as it makes for a better out-of-the-box experience for development and testing.
# However, in production environments the default value of 3 seconds is more suitable as this will help to avoid unnecessary, and potentially expensive, rebalances during application startup.
group.initial.rebalance.delay.ms=0

delete.topic.enable = true

有几点配置需要注意：

broker.id 必须是全局唯一的，多个broker尽量部署在不同的集群上，通过指定相同的zookeeper.connect 进行统一管理。
listeners 是监听相应的IP:Port，如果kafka已经部署在集群上，会通过java.net.InetAddress.getCanonicalHostName()自动获取到相应的地址。
num.partitions 是为每个topic保留的默认分区，如果创建topic时不指定即采用默认1。
其他的一些配置参数看注释既可以，delete.topic.enable = true可以让topic的删除什么更加方便。

kafka的启动：

kafka-server-start server.properties

创建无备份，分区为1的topic：

kafka-topics --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 5 --topic test

删除topic：

kafka-topics  --delete --zookeeper localhost:2181 --topic test
zookeeper-client 
rmr /brokers/topics/test

3. spark stream 消费者

3.1 spark stream 简介

Spart Stream 是 Spark 框架下一个流处理的子项目，其基础数据DStream封装的是spark的RDD,通过轮询不断地从源端拉取数据，spark stream支持多种源端数据的拉取，同时基于spark的核心计算模块，使得其在实时性和大数据方面有着很强的优势，其流程结构大概如下图所示：

3.2 spark stream 写 Kafka 消费者

spark stream 写 kafka 消费者，官方提供了相应的示例，这里再稍微简述下：

首先sbt引入spark stream/Kafka相关依赖

libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core_2.11" % "2.1.0" % Provided
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-mllib_2.11" % "2.1.0" % Provided
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-sql_2.11" % "2.1.0" % Provided
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-hive_2.11" % "2.1.0" % Provided
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming_2.11" % "2.1.0"  % Provided
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming-kafka-0-10_2.11" % "2.1.0"

其次定义好kafka参数：

val kafkaParams = Map[String, Object](
        "bootstrap.servers" -> "192.168.1.23:9093,gz19:9092,gz21:9092,gz24:9092,gz18:9092,gz89:9092,bigdata.zuzuche.cn:9092",
        "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
        "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
        "group.id" -> "kafka_consumer_tantu",
        "auto.offset.reset" -> "latest",
        "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
    )

订阅相应的topic：

val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
            ssc,
            PreferConsistent,
            Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
        )

接下来就可以对stream做进一步的处理，跟spark rdd的处理类似。

同样在写spark stream的时候有一些细节需要注意：

spark stream的轮询时间最小可以达到500ms, 但是如此带来的集群资源消耗也会更大，轮询的时间间隔应根据具体的场景设定。
spark stream本质上仍为spark的任务，只是添加了轮询机制使其一直挂在后台，当spark-submit提交spark stream的时候若设定的excutor大于kafka topic创建时设定的分区，多出来的部分会处于空闲，所以两者的配置要互相参考。

4. HBase 存储

4.1 HBase 简介

HBase是NoSql中的一个代表，是一个面向列的数据库，支持亿级别的行*百万级别的列，若要定位到某个字段的值，通常需要限定如下：表名 -> rowid -> column family:column name -> timestamp，其中rowid为全局唯一的行键，行键的设计会影响到列的同个列下的排序，column family为列簇，其含义接近于HIve中的分区，通过column family的限定，其下相应的column会被集中存放，不同column family的column会分开存放，这样当需要索引少量的列时，无需遍历全部字段，当然，column family也不是越多越好，而且官方文档似乎也不支持过多的列簇，关于HBase的表结构，参考如下图：

4.2 spark stream 写入 HBase （以HBase 1.2.0 为例）

引入HBase相关依赖：

libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-client" % "1.2.0"
libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-common" % "1.2.0"

将数据存储为HBase对应的格式：

// 随机产生某个uuid为行键
val put = new Put(Bytes.toBytes(UUID.randomUUID().toString))
// 将列簇，列明，列值添加进对应结构
put.addColumn(Bytes.toBytes("column_family"), Bytes.toBytes("column_name"), Bytes.toBytes("column_value"))

插入HBase：

// 表名
val tablename = "table_name"
// 创建初始配置
val hbaseconf = HBaseConfiguration.create()
// 创建链接
val conn = ConnectionFactory.createConnection(hbaseconf)
// 指定表
val table: HTable = new HTable(hbaseconf, Bytes.toBytes(tablename))
// 提交事务，插入数据
table.put(put)

5. Hive 外部表关联 HBase, impala 映射查询

Hive做HBase的外部关联，需提前定义好列字段，而通常HBase的列都是无限扩展的，所以通过Hive外部映射HBase，只能处理一些日常的查询需求。

5.1 Hive 外部银映射 HBase：

CREATE EXTERNAL TABLE hive_external_HBase(
key string,
time string,
`_track_id` string,
)    
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'    
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,search:time,search:_track_id")    
TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "HBase_table_name");

语法与创建Hive基本一致，需要注意的是hive字段不支持特殊字符如$_*&等开头，需加转义符。

最后，Hive有时候查询的速度并不能达到我们的想象，再做以不impala映射，用impala的查询引擎，会明显快很多：

INVALIDATE METADATA;

总结

flume+kafka+spark stream+hbase是目前比较常用的组合，相信对这种组合存疑的有不少，下面稍微总结下：

为什么不用kafka直接接收源数据，而用flume作为Kafka的源？

从配置方面讲，flume提供了多种源接收方式，且只需做简单的配置即可，灵活的多种源配置也方便后续的收集扩展，kafka作为源会比flume稍微麻烦点，需在前面写一层生产者，实际上cloudera官方也建议，当存在多给消费者时，用kafka会更好，当存在多个多种生产者时，用flume会更加方便，同时，如果并发很高，可以采用kafka做flume的channel。

为什么用spark stream作为kafka的消费者而不是其他？

就目前spark stream的性能来看，spark stream还不能完全称之为实时流处理，更合适的叫法应该是准实时批处理，但是由于其最低延迟可以达到秒级，基本满足了大部分系统需要，对于对实时性要求不高的可以胜任，同时Spark stream内部封装的仍是Spark RDD结构，对于熟悉spark家族的开发者会更友好，且相应的处理解决方案会更多更成熟。另外Storm也是目前spark stream外比较流行的流处理，其实时性比spark stream更高，但属于spark体系外，要求相关开发者具备的能力会更高，所以可以根据不同场景和技术体系，做相应选择。

为什么是入到hbase而不是其他Nosql?

无他，HBase是目前Hadoop家族里BigTable最完善的，列式存储结构最成熟的方案。

以上是关于spark日志收集的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

大数据篇：flume+kafka+spark stream+hbase做日志收集

Spark-ML-基于云平台和用户日志的推荐系统

使用redis，kafka做为缓存来收集日志

Docker日志收集

Rsyslog 收集tomcat日志