flume+kafka+storm+mysql架构设计

感谢大家的关注,从写这篇博客到现在经过不少时间了。

最近重新回顾storm发现改动还是挺多的。

我重新整理的篇最新版的安装笔记点击打开链接

版本:

flume-ng1.6
kafka2.10-0.8.2
storm0.9.5
大家可以看这篇文章中的架构图和数据流向图。但是安装部署请看最新版的。
另外目前主要给银行做hadoop、spark、impala、storm项目,欢迎热爱技术的朋友加好友一起探讨大数据。

序言

前段时间学习了storm,最近刚开blog,就把这些资料放上来供大家参考。
这个框架用的组件基本都是最新稳定版本,flume-ng1.4+kafka0.8+storm0.9+mysql
如果有需要测试项目代码的朋友,留下邮箱。
(项目是maven项目,需要改动mysql配置,提供两种topology:读取本地文件(用来本地测试);读取服务器日志文件。)

架构图

flume+kafka+storm+mysql架构设计_第1张图片

数据流向图

flume+kafka+storm+mysql架构设计_第2张图片

(是visio画的,图太大,放上来字看起来比较小,如果有需要的朋友留邮箱)

实时日志分析系统架构简介

系统主要分为四部分:


                       

1).数据采集

负责从各节点上实时采集数据,选用cloudera的flume来实现

2).数据接入

由于采集数据的速度和数据处理的速度不一定同步,因此添加一个消息中间件来作为缓冲,选用apache的kafka

3).流式计算

对采集到的数据进行实时分析,选用apache的storm

4).数据输出

对分析后的结果持久化,暂定用mysql


详细介绍各个组件及安装配置:

操作系统:centos6.4

Flume

Flume是Cloudera提供的一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。

下图为flume典型的体系结构:

flume+kafka+storm+mysql架构设计_第3张图片

Flume数据源以及输出方式:

Flume提供了从console(控制台)、RPC(Thrift-RPC)、text(文件)、tail(UNIX tail)、syslog(syslog日志系统,支持TCP和UDP等2种模式),exec(命令执行)等数据源上收集数据的能力,在我们的系统中目前使用exec方式进行日志采集。

Flume的数据接受方,可以是console(控制台)、text(文件)、dfs(HDFS文件)、RPC(Thrift-RPC)和syslogTCP(TCP syslog日志系统)等。在我们系统中由kafka来接收。


Flume版本:1.4.0

Flume下载及文档:

http://flume.apache.org/

Flume安装:

$tar zxvf apache-flume-1.4.0-bin.tar.gz /usr/local

Flume启动命令:

$bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/flume-conf.properties --name producer -Dflume.root.logger=INFO,console

注意事项:需要更改conf目录下的配置文件,并且添加jar包到lib目录下。


Kafka

Kafka是一个消息中间件,它的特点是:

1、关注大吞吐量,而不是别的特性

2、针对实时性场景

3、关于消息被处理的状态是在consumer端维护,而不是由kafka server端维护。

4、分布式,producer、broker和consumer都分布于多台机器上。

   下图为kafka的架构图:

flume+kafka+storm+mysql架构设计_第4张图片

 Kafka版本:0.8.0

Kafka下载及文档:http://kafka.apache.org/

Kafka安装:

> tar xzf kafka-.tgz

> cd kafka-

> ./sbt update

> ./sbt package

> ./sbt assembly-package-dependency Kafka


启动及测试命令:

(1) start server

 > bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

(2)Create a topic
> bin/kafka-create-topic.sh --zookeeper localhost:2181 --replica 1 --partition 1 --topic test

> bin/kafka-list-topic.sh --zookeeper localhost:2181

(3)Send some messages

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

(4)Start a consumer

> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning

 

storm

Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。

Storm架构图:

flume+kafka+storm+mysql架构设计_第5张图片

storm工作任务topology:

flume+kafka+storm+mysql架构设计_第6张图片

Storm 版本:0.9.0

Storm 下载:http://storm-project.net/

Storm安装:

第一步,安装Python2.7.2

# wget http://www.python.org/ftp/python/2.7.2/Python-2.7.2.tgz

# tar zxvf Python-2.7.2.tgz

# cd Python-2.7.2

# ./configure

# make

# make install

# vi /etc/ld.so.conf

第二步,安装zookeeper(kafka自带zookeeper,如果选用kafka的,该步可省略)

#wget http://ftp.meisei-u.ac.jp/mirror/apache/dist//zookeeper/zookeeper-3.3.3/zoo keeper-3.3.3.tar.gz

# tar zxf zookeeper-3.3.3.tar.gz

# ln -s /usr/local/zookeeper-3.3.3/ /usr/local/zookeeper

# vi ~./bashrc (设置ZOOKEEPER_HOME和ZOOKEEPER_HOME/bin)

第三步,安装JAVA

$tar zxvf  jdk-7u45-linux-x64.tar.gz  /usr/local


如果使用storm0.9以下版本需要安装zeromq及jzmq。

第四步,安装zeromq以及jzmq

jzmq的安装貌似是依赖zeromq的,所以应该先装zeromq,再装jzmq。

1)安装zeromq(非必须):

  • # wget http://download.zeromq.org/historic/zeromq-2.1.7.tar.gz
  • # tar zxf zeromq-2.1.7.tar.gz
  • # cd zeromq-2.1.7
  • # ./configure
  • # make
  • # make install
  • # sudo ldconfig (更新LD_LIBRARY_PATH)
缺少c++环境:yum install gcc-c++

之后遇到的问题是:Error:cannot link with -luuid, install uuid-dev

这是因为没有安装uuid相关的package。

解决方法是:# yum install uuid*

# yum install e2fsprogs*

# yum install libuuid*


2)安装jzmq(非必须)

  • # yum install git
  • # git clone git://github.com/nathanmarz/jzmq.git
  • # cd jzmq
  • # ./autogen.sh
  • # ./configure
  • # make
  • # make install

然后,jzmq就装好了,这里有个网站上参考到的问题没有遇见,遇见的童鞋可以参考下。在./autogen.sh这步如果报错:autogen.sh:error:could not find libtool is required to run autogen.sh,这是因为缺少了libtool,可以用#yum install libtool*来解决。

 如果安装的是storm0.9及以上版本不需要安装zeromq和jzmq,但是需要修改storm.yaml来指定消息传输为netty

storm.local.dir: "/tmp/storm/data"

storm.messaging.transport: "backtype.storm.messaging.netty.Context"
storm.messaging.netty.server_worker_threads: 1
storm.messaging.netty.client_worker_threads: 1
storm.messaging.netty.buffer_size: 5242880
storm.messaging.netty.max_retries: 100
storm.messaging.netty.max_wait_ms: 1000
storm.messaging.netty.min_wait_ms: 100


第五步,安装storm

$unzip storm-0.9.0-wip16.zip

备注:单机版不需要修改配置文件,分布式在修改配置文件时要注意:冒号后必须加空格。

测试storm是否安装成功:

1. 下载strom starter的代码 git clone https://github.com/nathanmarz/storm-starter.git

2. 使用mvn -f m2-pom.xml package 进行编译

如果没有安装过maven,参见如下步骤安装:
1.从maven的官网下载http://maven.apache.org/

tar zxvf apache-maven-3.1.1-bin.tar.gz /usr/local

配置maven环境变量

export MAVEN_HOME=/usr/local/maven

export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin

验证maven是否安装成功:mvn -v

修改Storm-Starter的pom文件m2-pom.xml ,修改dependency中twitter4j-core 和 twitter4j-stream两个包的依赖版本,如下:

 org.twitter4j
 twitter4j-core
 [2.2,)


 org.twitter4j
 twitter4j-stream
 [2.2,)

编译完后生成target文件夹

启动zookeeper

zkServer.sh start

启动nimbus supervisor ui

storm nimbus

storm supervisor

storm ui

jps查看启动状态

进入target目录执行:

storm jar storm-starter-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar storm.starter.WordCountTopology wordcountTop

然后查看http://localhost:8080

注释:单机版 不用修改storm.yaml


kafka和storm整合

1.下载kafka-storm0.8插件:https://github.com/wurstmeister/storm-kafka-0.8-plus

2.该项目下载下来需要调试下,找到依赖jar包。然后重新打包,作为我们的storm项目的jar包。

3.将该jar包及kafka_2.9.2-0.8.0-beta1.jar    metrics-core-2.2.0.jar  scala-library-2.9.2.jar (这三个jar包在kafka-storm-0.8-plus项目依赖中能找到)

备注:如果开发的项目需要其他jar,记得也要放进storm的Lib中比如用到了mysql就要添加mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar到storm的lib下


flume和kafka整合

1.下载flume-kafka-plus: https://github.com/beyondj2ee/flumeng-kafka-plugin

2.提取插件中的flume-conf.properties文件

修改该文件:#source section

producer.sources.s.type = exec
producer.sources.s.command = tail -f -n+1 /mnt/hgfs/vmshare/test.log
producer.sources.s.channels = c

修改所有topic的值改为test

将改后的配置文件放进flume/conf目录下

在该项目中提取以下jar包放入环境中flume的lib下:

flume+kafka+storm+mysql架构设计_第7张图片

以上为单机版的flume+kafka+storm的配置安装


flume+storm插件

https://github.com/xiaochawan/edw-Storm-Flume-Connectors


启动步骤

安装好storm,flume,kafka之后开始项目部署启动(在部署启动之前最好按照安装文档进行storm kafka flume各个组件测试)。
第一步
将编写好的storm项目打成jar包放入服务器上,假如放在/usr/local/project/storm.xx.jar 
注:关于storm项目的编写见安装文档中的 kafka和storm整合 。
第二步
启动zookeeper(这里可以启动kafka自带的zookeeper或者启动单独安装的kafka,以下以kafka自带为例)
cd /usr/local/kafka
 
   
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
第三步
启动kafka
cd /usr/local/kafka
 
   
> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
创建主题
 
   
> bin/kafka-create-topic.sh --zookeeper localhost:2181 --replica 1 --partition 1 --topic test
注:因为kafka消息的offset是由zookeeper记录管理的,所以在此需指定zookeeper的ip,replica 表示该主题的消息被复制几份,partition 表示每份主题被分割成几部分。test表示主题名称。
第四步
启动storm
> storm nimbus
> storm supervisor
> storm ui
cd /usr/local/project/
> storm jar storm.xx.jar storm.testTopology test
注:storm.xx.jar 为我们编写好的storm项目jar包,第一步完成的工作。 storm.testTopology 为storm项目中main方法所在的类路径。test为此次topology的名字。
第五步
启动flume
cd /usr/local/flume
 
   
bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/flume-conf.properties --name producer 
注:flume.conf.properties为我们自定义的flume配置文件,flume安装好后是没有此文件的,需要我们自己编写,编写方式见flume安装的文章。

至此需要启动的程序已经全部启动,storm项目已经开始运行,可以打开storm ui 观察运行是否正常。
http://localhost:8080
注:此处ip为storm nimbus所在机器Ip 端口可在storm配置文件 storm/conf/storm.yaml中修改


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