HDFS案例

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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HDFS案例相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

shell日志采集

需求说明

点击流日志每天都10T在业务应用服务器上,需要准实时上传至数据仓库(Hadoop HDFS)上

 

需求分析

 

 

一般上传文件都是在凌晨24点操作,由于很多种类的业务数据都要在晚上进行传输,为了减轻服务器的压力,避开高峰期

 

如果需要伪实时的上传,则采用定时上传的方式

技术分析

 HDFS SHELL:  hadoop fs  –put   xxxx.tar  /data    还可以使用 Java Api

  满足上传一个文件,不能满足定时、周期性传入。

 定时调度器

Linux crontab

crontab -e

*/5 * * * * $home/bin/command.sh   //五分钟执行一次

系统会自动执行脚本,每5分钟一次,执行时判断文件是否符合上传规则,符合则上传

实现流程

日志产生程序

日志产生程序将日志生成后,产生一个一个的文件,使用滚动模式创建文件名。

 

日志生成的逻辑由业务系统决定,比如在log4j配置文件中配置生成规则,如:xxxx.log 等于10G时,滚动生成新日志

log4j.logger.msg=info,msg

log4j.appender.msg=cn.maoxiangyi.MyRollingFileAppender

log4j.appender.msg.layout=org.apache.log4j.PatternLayout

log4j.appender.msg.layout.ConversionPattern=%m%n

log4j.appender.msg.datePattern=\'.\'yyyy-MM-dd

log4j.appender.msg.Threshold=info

log4j.appender.msg.append=true

log4j.appender.msg.encoding=UTF-8

log4j.appender.msg.MaxBackupIndex=100

log4j.appender.msg.MaxFileSize=10GB

log4j.appender.msg.File=/home/hadoop/logs/log/access.log

 

 

细节:

1、 如果日志文件后缀是1\\2\\3等数字,该文件满足需求可以上传的话。把该文件移动到准备上传的工作区间。

2、 工作区间有文件之后,可以使用hadoop put命令将文件上传。

阶段问题:

1、 待上传文件的工作区间的文件,在上传完成之后,是否需要删除掉。

伪代码

使用ls命令读取指定路径下的所有文件信息,

ls  | while read  line

 //判断line这个文件名称是否符合规则

if  line=access.log.* (

将文件移动到待上传的工作区间

)

 

//批量上传工作区间的文件

hadoop fs  –put   xxx

脚本写完之后,配置linux定时任务,每5分钟运行一次。

 

 

代码实现

 

#!/bin/bash

#set java env
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_51
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

#set hadoop env
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.6.4
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH


#版本1的问题:
#虽然上传到Hadoop集群上了,但是原始文件还在。如何处理?
#日志文件的名称都是xxxx.log1,再次上传文件时,因为hdfs上已经存在了,会报错。如何处理?

#如何解决版本1的问题
#       1、先将需要上传的文件移动到待上传目录
#    2、在讲文件移动到待上传目录时,将文件按照一定的格式重名名
#        /export/software/hadoop.log1   /export/data/click_log/xxxxx_click_log_{date}


#日志文件存放的目录
log_src_dir=/home/hadoop/logs/log/

#待上传文件存放的目录
log_toupload_dir=/home/hadoop/logs/toupload/


#日志文件上传到hdfs的根路径
hdfs_root_dir=/data/clickLog/20151226/

#打印环境变量信息
echo "envs: hadoop_home: $HADOOP_HOME"


#读取日志文件的目录,判断是否有需要上传的文件
echo "log_src_dir:"$log_src_dir
ls $log_src_dir | while read fileName
do
    if [[ "$fileName" == access.log.* ]]; then
    # if [ "access.log" = "$fileName" ];then
        date=`date +%Y_%m_%d_%H_%M_%S`
        #将文件移动到待上传目录并重命名
        #打印信息
        echo "moving $log_src_dir$fileName to $log_toupload_dir"xxxxx_click_log_$fileName"$date"
        mv $log_src_dir$fileName $log_toupload_dir"xxxxx_click_log_$fileName"$date
        #将待上传的文件path写入一个列表文件willDoing
        echo $log_toupload_dir"xxxxx_click_log_$fileName"$date >> $log_toupload_dir"willDoing."$date
    fi
    
done
#找到列表文件willDoing
ls $log_toupload_dir | grep will |grep -v "_COPY_" | grep -v "_DONE_" | while read line
do
    #打印信息
    echo "toupload is in file:"$line
    #将待上传文件列表willDoing改名为willDoing_COPY_
    mv $log_toupload_dir$line $log_toupload_dir$line"_COPY_"
    #读列表文件willDoing_COPY_的内容(一个一个的待上传文件名)  ,此处的line 就是列表中的一个待上传文件的path
    cat $log_toupload_dir$line"_COPY_" |while read line
    do
        #打印信息
        echo "puting...$line to hdfs path.....$hdfs_root_dir"
        hadoop fs -put $line $hdfs_root_dir
    done    
    mv $log_toupload_dir$line"_COPY_"  $log_toupload_dir$line"_DONE_"
done

 

 crontab的配置

*/1 * * * * sh /export/servers/shell/uploadFile2Hdfs.v2.sh
*/1 * * * * sh source /etc/profile;sh /export/servers/shell/uploadFile2Hdfs.v1.sh

# 编辑命令是crontab -e
# 查看命令是crontab -l

 

日志模拟器

package cn.itcast.bigdata.log;

import java.util.Date;

import org.apache.log4j.LogManager;
import org.apache.log4j.Logger;

public class GenerateLog {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Logger logger = LogManager.getLogger("testlog");
        int i = 0;
        while (true) {
            logger.info(new Date().toString() + "-----------------------------");
            i++;
            Thread.sleep(500);
            if (i > 1000000)
                break;

        }
    }

}

 

 

 

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