实时--1.1 日志
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了实时--1.1 日志相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
接收日志并发送到kafka：gmall-logger模块--SpringBoot的部署
日志前加一个ts时间戳；org.slf4j.LoggerFactory，slf4j是一个接口，它会去找实现类；LoggeerFactory默认的会在jar包中找实现类；
logging（它是LoggeFactory默认使用的）和log4j是竞争关系，所以要在gmall-logger.pom.xml文件中加入exclusions把logging给排除了
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-log4j</artifactId> <version>1.3.8.RELEASE</version> </dependency> </dependencies>
com.atguigu.gmall.logger.controller.LoggerController @RestController public class LoggerController { @Autowired KafkaTemplate kafkaTemplate; private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LoggerController.class); @PostMapping("log") public String doLog(@RequestParam("log") String log){ JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(log); jsonObject.put("ts", System.currentTimeMillis()); //System.out.println(log); // 落盘成为日志文件 // log4j logger.info(jsonObject.toJSONString()); //发送kafka if ("startup".equals(jsonObject.getString("type"))){ kafkaTemplate.send(GmallConstant.KAFKA_TOPIC_STARTUP, jsonObject.toJSONString()); }else { kafkaTemplate.send(GmallConstant.KAFKA_TOPIC_EVENT, jsonObject.toJSONString()); } return "success"; } }
利用resources/ log4j.properties进行log日志的落盘：
log4j.appender.atguigu.MyConsole=org.apache.log4j.ConsoleAppender //怎么写这个日志；类型--控制台 log4j.appender.atguigu.MyConsole.target=System.err //控制台有两种：System.out日志颜色黑色和System.err日志是红色的 log4j.appender.atguigu.MyConsole.layout=org.apache.log4j.PatternLayout //自定义的，除了要打印的日志级别，还要打印什么 log4j.appender.atguigu.MyConsole.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %10p (%c:%M) - %m%n //格式，p是日志级别，%m输出的内容，%n是换行； log4j.appender.atguigu.File=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender //每日滚动文件，每天产生一个文件； log4j.appender.atguigu.File.file=/opt/module/applog/gmall/log/app.log //输出的文件路径 log4j.appender.atguigu.File.DatePattern=‘.‘yyyy-MM-dd //输出文件的后缀； 当天的日志是没有后缀的，一旦过了12点，就有后缀.‘yyyy-MM-dd‘，后缀是日志时间 log4j.appender.atguigu.File.layout=org.apache.log4j.PatternLayout //自定义格式 log4j.appender.atguigu.File.layout.ConversionPattern=%m%n //要干干净净的打印信息； log4j.logger.com.atguigu.gmall.logger.controller.LoggerController=info,atguigu.File
//某一个类的路径，只监控某个类所产生的日志；log4j.rootLogger=error,atguigu.Myconsole表示根底的，除了上边指定的都是它，首先是精确匹配到info就日志输出就按照它的打印，它们后边的.File或.Myconsole都会输出
日志级别有：级别从低到高 trace、debug、info、warn、error、fatal，如果写info，从低到高比它高的都可以输出出来；
把日志采集模块打包部署到Linux中
在idea中的maven执行package，把打好的jar包拷贝到Linux 路径下，java -jar /app/gmall/dw-logger-0.0.1-SNAPSHOT.jar >/dev/null 2>&1 &
测试 由windows发送日志到linux 日志落盘
在三台系统同时部署日志采集系统的jar包，分别把/applog/目录拷贝到三台虚拟机上
搭建nginx https://www.cnblogs.com/shengyang17/p/10836168.html ，只需一台部署nginx即可；
由windows发送模拟日志，nginx负责路由，日志服务负责接收。
window发送日志------>>niginx路由---> linux中接收日志的jar存储日志文件并发给kafka--->kafka
更新集群启动脚本 ,加入nginx操作： ./logger-cluster.sh start 启动nginx路由，路由三台虚拟机给接收日志服务的jar包 ，并发给fakfa；
logger-cluster.sh
[[email protected] gmall]$ vim logger-cluster.sh #!/bin/bash JAVA_BIN=/opt/module/jdk1.8.0_144/bin/java PROJECT=gmall APPNAME=gmall-logger-0.0.1-SNAPSHOT.jar SERVER_PORT=8080 case $1 in "start"){ for i in hadoop101 hadoop102 hadoop103 do echo "========启动日志服务: $i===============" ssh $i "$JAVA_BIN -Xms32m -Xmx64m -jar /opt/module/applog/$PROJECT/$APPNAME --server.port=$SERVER_PORT >./app.error 2>&1 &" done echo "==============启动NGINX===============" /opt/module/nginx/sbin/nginx };; "stop"){ echo "=============关闭NGINX=================" /opt/module/nginx/sbin/nginx -s stop for i in hadoop101 hadoop102 hadoop103 do echo "========关闭日志服务: $i===============" ssh $i "ps -ef|grep $APPNAME |grep -v grep|awk ‘{print \\$2}‘|xargs kill" >/dev/null 2>&1 done };; esac
当前日志模块：
日活DAU
搭建实时处理模块gmall-realtime：
消费kafka；利用redis过滤当日已经计入的日活设备；把每批次新增的当日日活信息保存到ES中；从ES中查出数据，发布成数据接口
消费kafka& 利用redis去重
1、把今日新增的活跃用户保存到redis中； 2、每条数据经过过滤，去掉redis中的已有的用户
设计Redis的kv； Key：dau:2019-01-22， value: 设备id
业务类开发
DauApp.scala 消费kafka中数据（通过MyKafkaUtil获取） --->>利用redis去重---->>保存到ES（通过MyEsUtil工具类）中；
object DauApp { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("gmall").setMaster("local[*]") val streamingContext: StreamingContext = new StreamingContext(new SparkContext(conf),Seconds(5)) val inputStream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = MyKafkaUtil.getKafkaStream(GmallConstant.KAFKA_TOPIC_STARTUP, streamingContext) // 1 把当日已访问过的用户保存起来 redis // 2 以当日已访问用户清单为依据 ，过滤掉再次访问的请求 // 转换case class 补全日期格式 val startupLogDStream: DStream[StartUpLog] = inputStream.map { record => val jsonStr: String = record.value() val startUpLog: StartUpLog = JSON.parseObject(jsonStr, classOf[StartUpLog]) //把日期进行补全 val dateTimeString: String = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm").format(new Date(startUpLog.ts)) val dateTimeArray: Array[String] = dateTimeString.split(" ") startUpLog.logDate = dateTimeArray(0) startUpLog.logHour = dateTimeArray(1).split(":")(0) startUpLog.logHourMinute = dateTimeArray(1) startUpLog } // 去重操作 val filterDStream: DStream[StartUpLog] = startupLogDStream.transform { rdd => //driver 每时间间隔执行一次 println("过滤前：" + rdd.count()) val jedis: Jedis = RedisUtil.getJedisClient val curDate: String = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(new Date()) val key: String = "dau:" + curDate val dauSet: util.Set[String] = jedis.smembers(key) //当日日活用户清单 //使用广播变量 val dauBC: Broadcast[util.Set[String]] = streamingContext.sparkContext.broadcast(dauSet) val filterRDD: RDD[StartUpLog] = rdd.filter { startuplog => !dauBC.value.contains(startuplog.mid) } println("过滤后:" + filterRDD.count()) filterRDD } // 考虑到 新的访问可能会出现重复 ，所以以mid为key进行去重，每个mid为小组 每组取其中一个 val startupLogGroupDStream: DStream[(String, Iterable[StartUpLog])] = filterDStream.map{startuplog => (startuplog.mid, startuplog)}.groupByKey() val startupLogFilterDistinctDStream: DStream[StartUpLog] = startupLogGroupDStream.flatMap { case (mid, startupLogIter) => val startupLogOneIter: Iterable[StartUpLog] = startupLogIter.take(1) startupLogOneIter } // 1 把当日已访问过的用户保存到 redis startupLogFilterDistinctDStream.foreachRDD{rdd => rdd.foreachPartition{startupLogItr => val jedis: Jedis = RedisUtil.getJedisClient val startupList: List[StartUpLog] = startupLogItr.toList for (elem <- startupList) { val key: String = "dau:" + elem.logDate jedis.sadd(key, elem.mid) } jedis.close() //保存到ES MyEsUtil.insertEsBatch(GmallConstant.ES_INDEX_DAU, startupList) } } streamingContext.start() streamingContext.awaitTermination() } }
ES
综上 ，在实际环境中，需要一种能够容纳较大规模数据切交互性好的数据库。mysql虽然交互性好，但是容量扩展性有限。
hbase虽然能够支持海量数据，但是查询的灵活度不足。所以ES在容量及交互性上达到一个非常不错的平衡，而且还能支持全文检索。
搭建es集群 https://www.cnblogs.com/shengyang17/p/10597841.html
ES& kibana的启动脚本： ./ek.sh start
[[email protected] gmall]$ cat ek.sh #!/bin/bash es_home=/opt/module/elasticsearch kibana_home=/opt/module/kibana/ case $1 in "start"){ echo "=============启动ES集群=============" for i in hadoop101 hadoop102 hadoop103 do ssh $i "source /etc/profile;${es_home}/bin/elasticsearch >/dev/null 2>&1 &" done echo "=============启动kibana=============" nohup ${kibana_home}/bin/kibana >/opt/module/kibana/kibana.log 2>&1 & };; "stop"){ echo "=============关闭kibana=============" ps -ef | grep ${kibana_home} | grep -v grep | awk ‘{print $2}‘|xargs kill echo "=============关闭ES集群=============" for i in hadoop101 hadoop102 hadoop103 do ssh $i "ps -ef | grep $es_home | grep -v grep | awk ‘{print \\$2}‘|xargs kill" >/dev/null 2>&1 done };; esac
设计es索引结构
case class startup
case class Startup(mid:String, uid:String, appid:String, area:String, os:String, ch:String, logType:String, vs:String, var logDate:String, var logHour:String, var logHourMinute:String, var ts:Long ) { }
text 支持分词； keyword 只能全部内容匹配
保存数据之前一定要先定义好mapping： 每个字段的类型 ； 分清楚索引类型
1、需要索引 也需要分词：标题，商品名称，分类名称， type：“text”
2、需要索引，但不需要分词：类型id , 日期，数量 ，年龄 ，各种id， type:"keyword"；
mid, uid,area,os ,ch ,vs,logDate,logHourMinute,ts
3、既不需要索引，也不需要分词： 不被会用于条件过滤，经过脱敏的字段，138****0101 index:false
##############在ES中创建index PUT gmall_dau { "mappings": { "_doc":{ "properties":{ "mid":{ "type":"keyword" , }, "uid":{ "type":"keyword" }, "area":{ "type":"keyword" }, "os":{ "type":"keyword" }, "ch":{ "type":"keyword" }, "vs":{ "type":"keyword" }, "logDate":{ "type":"keyword" }, "logHour":{ "type":"keyword" }, "logHourMinute":{ "type":"keyword" }, "ts":{ "type":"long" } } } } }
在Kibana中进行查询
如果在在保存| 插入数据的时候，没有先建立mapping的数据结构，则ES是会自动推断；当你再去聚合aggs时，text的字段是不能进行聚合的（如果想要聚合要加 字段.keyword，如下所示），但是好一点的是ES给保存了两份，一个是text类型的字段、另外一个是keyword类型的；浪费了空间，在实际生产环境中是不能使用这种方式的；
GET /gmall_dau/_search { "query": { "bool": { "filter": { "term": { "logDate": "2019-05-04" } } } } } ######groupby操作 聚合aggregation GET /gmall_dau/_search { "query": { "bool": { "filter": { "term": { "logDate": "2019-04-30" } } } }, "aggs": { "groupby_logHour": { "terms": { "field": "logHour.keyword", "size": 24 } } } }
保存到es中； 关于es java客户端的选择，目前市面上有两类客户端：
一类是TransportClient 为代表的ES原生客户端，不能执行原生dsl语句必须使用它的Java api方法。
另外一种是以Rest Api为主的missing client，最典型的就是jest。 这种客户端可以直接使用dsl语句拼成的字符串，直接传给服务端，然后返回json字符串再解析。
两种方式各有优劣，但是最近elasticsearch官网，宣布计划在7.0以后的版本中废除TransportClient。以RestClient为主。
所以在官方的RestClient 基础上，进行了简单包装的Jest客户端，就成了首选，而且该客户端也与springboot完美集成。
数据发布接口
详细见代码
通过gmall-mock模块的类JsonMocker发送数据--->nginx路由--->三台虚拟机的gmall-logger的接收数据并转发给kafka（用的是SpringBoot）--->
启动：gmall-publisher--springBoot的主类： com.atguigu.gmall.publisher.GmallPublisherApplication，给chart的接口，启动
启动：gmall--dw-chart---com.demo.DemoApplication的主类； 接接口展示数据的动态变化
启动：[[email protected] ~]$ redis-server myredis/redis.conf
启动：gmall-realtime的com.atguigu.gmall.realtime.app.DauApp类，
启动：gmall-mock模块的类JsonMocker发送数据
http://127.0.0.1:8070/realtime-total?date=2019-04-30
[{"name":"新增日活","id":"dau","value":761},{"name":"新增设备","id":"new_mid","value":233}]
http://127.0.0.1:8070/realtime-hour?id=dau&&date=2019-05-04
{"yesterday":{},"today":{"20":26,"21":96}}
通过前端页面展示： http://localhost:8089/index
以上是关于实时--1.1 日志的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章