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

对该实战项目的介绍及所使用的各种工具等可以查看这篇博客：大数据实战项目（1）-项目简介、开发技术、工具、架构等

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

tickTime=2000

initLimit=10

syncLimit=5

dataDir=/opt/modules/zookeeper-3.4.5-cdh5.10.0/zkData

clientPort=2181

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

<configuration>
	<property>
        <name>fs.defaultFSname>
        <value>hdfs://nsvalue>
	property>
	<property>
        <name>hadoop.http.staticuser.username>
        <value>bigDAtavalue>
	property>	
	<property>
		<name>hadoop.tmp.dirname>
		<value>/opt/modules/hadoop-2.6.0/data/tmpvalue>
	property>
	<property>
		<name>dfs.namenode.name.dirname>
		<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namevalue>
	property>
	
	<property>
		<name>ha.zookeeper.quorumname>
		<value>bigdata-pro01.bigDAta.com:2181,bigdata-pro02.bigDAta.com:2181,bigdata-pro03.bigDAta.com:2181value>
	property>
	<property>
  		<name>hadoop.proxyuser.bigDAta.hostsname>
  		<value>*value>
 	property>
 	<property>
		<name>hadoop.proxyuser.bigDAta.groupsname>
  		<value>*value>
	property>
	<property>
		<name>hadoop.proxyuser.hue.hostsname>
		<value>*value>
	property>
	<property>
		<name>hadoop.proxyuser.hue.groupsname>
		<value>*value>
	property> 
	

configuration>

<configuration>
	<property>
	  <name>dfs.nameservicesname>
	  <value>nsvalue>
	property>
	<property>
	  <name>dfs.ha.namenodes.nsname>
	  <value>nn1,nn2value>
	property>
	<property>
	  <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.nn1name>
	  <value>bigdata-pro01.bigDAta.com:8020value>
	property>
	<property>
	  <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.nn2name>
	  <value>bigdata-pro02.bigDAta.com:8020value>
	property>
	<property>
      <name>dfs.namenode.http-address.ns.nn1name>
      <value>bigdata-pro01.bigDAta.com:50070value>
    property>
	<property>
       <name>dfs.namenode.http-address.ns.nn2name>
       <value>bigdata-pro02.bigDAta.com:50070value>
    property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dirname>
        <value>qjournal://bigdata-pro01.bigDAta.com:8485;bigdata-pro02.bigDAta.com:8485;bigdata-pro03.bigDAta.com:8485/nsvalue>
    property>
	<property>
       <name>dfs.journalnode.edits.dirname>
       <value>/opt/modules/hadoop-2.6.0/data/jnvalue>
    property>
	<property>
		<name>dfs.ha.fencing.methodsname>
		<value>sshfencevalue>
	property>
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-filesname>
        <value>/home/bigDAta/.ssh/id_rsavalue>
    property>
	
	<property>
		<name>dfs.client.failover.proxy.provider.nsname>
		<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvidervalue>
    property>
	
	<property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.nsname>
        <value>truevalue>
    property>
	<property>
        <name>dfs.replicationname>
        <value>3value>
    property>
	<property>
        <name>dfs.permissions.enabledname>
        <value>falsevalue>
    property>
	
configuration>

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 

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-servicesname>
        <value>mapreduce_shufflevalue>
    property>
	<property>
        <name>yarn.log-aggregation-enablename>
        <value>truevalue>
    property>
	<property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-secondsname>
        <value>10000value>
    property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.ha.enabledname>
		<value>truevalue>
	property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.cluster-idname>
		<value>rsvalue>
	property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-idsname>
		<value>rm1,rm2value>
	property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1name>
		<value>bigdata-pro01.bigDAta.comvalue>
	property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2name>
		<value>bigdata-pro02.bigDAta.comvalue>
	property>
	<property>
		  <name>yarn.resourcemanager.zk-addressname>
		  <value>bigdata-pro01.bigDAta.com:2181,bigdata-pro02.bigDAta.com:2181,bigdata-pro03.bigDAta.com:2181value>
	property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabledname>
		<value>truevalue>
	property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.store.classname>
		<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStorevalue>
	property>	
	<property>
         <name>yarn.log.server.urlname>
         <value>http://bigdata-pro01.bigDAta.com:19888/jobhistory/logsvalue>
	property>
	<property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabledname>
        <value>falsevalue>
    property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-rationame>
        <value>4value>    
    property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.webapp.addressname>
		<value>bigdata-pro01.bigDAta.com:8088value>
	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

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.namename>
        <value>yarnvalue>
    property>
	<property>
        <name>mapreduce.jobhistory.addressname>
        <value>bigdata-pro01.bigDAta.com:10020value>
    property>
	<property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.addressname>
        <value>bigdata-pro01.bigDAta.com:19888value>
    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

<configuration>
	<property>
    		<name>hbase.rootdirname>
    		<value>hdfs://ns/hbasevalue>
	property>
	<property>
    		<name>hbase.cluster.distributedname>
    		<value>truevalue>
	property>
	<property>
		<name>hbase.zookeeper.quorumname>
		<value>bigdata-pro01.bigDAta.com,bigdata-pro02.bigDAta.com,bigdata-pro03.bigDAta.comvalue>
	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。
  详见： 大数据实战项目（3）-离线处理及实时处理部分
  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~~~~~