Flume+Kafka+Spark搜索日志采集分析系统

项目介绍

该系统使用Flume将用户的实时搜索日志数据采集到Kafka，再使用Flume拉取Kafka将采集的源数据存储到HDFS，同时使用Spark Streaming消费Kafka进行计算分析，对于离线数据使用Spark SQL分析计算，以及使用机器学习等手段挖掘将计算结果存储MySQL，使用django进行web系统开发，使用Echarts对计算结果进行可视化展示。

├─flume-conf       // Flume配置文件
├─simulate         // 日志模拟文件
├─ml-job		  // 机器学习代码
├─spark-job        // spark 实时计算代码和离线分析代码
├─sql			  // 数据库结构及数据sql文件
└─webapp		  // web服务

环境需求

需求配置项	配置信息
系统	Ubuntu 16.04
Hadoop	2.7.3
Spark	2.3.3
Flume	1.8.0
Kafka	2.4.0
Zookeeper	3.6.1
Redis	5.0.1
MySQL	8.0.21

整体设计

注：详细流程请见系统操作说明书及演示视频

数据来源

实时数据：python模拟抽取写入

离线数据：来源于搜狗实验室SogouQ完整数据集，该数据集包含200806一个月的数据，两千多万行数据

数据集下载

实时计算分析

日志模拟

模拟日志文件：log_sogon_random.py注：需要将搜狗精简版放在同一个文件夹下。

动态采集

1、启动Hadoop start-all.sh

2、启动zookeeper ./zkServer.sh start

3、启动Kafka ./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

需要自己创建两个topic weblog-spark-topic；weblog-sink-topic

kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic weblog-spark-topic

kafka-topics.sg --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic weblog-sink-topic

查看kafka topic：

4、启动Flume ：分别启动A1和A3 ，A1负责监控文件，A3负责拉取kafka上传HDFS备份

flume-ng agent --name a1 --conf $FLUME_HOME/conf --conf-file $FLUME_HOME/conf/file-kafka.conf -Dflume.root.logger=INFO, console

flume-ng agent --name a3 --conf $FLUME_HOME/conf --conf-file $FLUME_HOME/conf/kafka-hdfs.conf -Dflume.root.logger=INFO, console

5、启动Redis

windows：redis-server.exe redis.windows.conf

实时计算

1、启动spark streaming ：IDEA打开StreamJob 需要修改kafka的地址和端口 2、打包jar使用 spark-submit提交Job

离线分析

1、离线分析计算结果已经计算完成，导入sql打开系统即可查看

2、如需自己运行：

Spark SQL指标分析代码：MyJob 里面也包含了sparksql清洗导出csv的代码，导出后需要整理到一个文件夹

机器学习代码：

LDA主题聚类代码：lda_job.py 需要修改文件路径

TextRank：keywords_jieba.py 需要修改文件路径

系统开发及可视化

1、导入mysql数据库，sql文件在目录中，数据库名为dingke

2、pycharm 打开 webapp 使用 python manager.py runserver 启动项目

CattleHome/DingLogAnalysis