# 日志分析系统 ## 系统架构 本使用kafka，spark，hbase开发日志分析系统。  ### 软件模块 * Kafka：作为日志事件的消息系统，具有分布式，可分区，可冗余的消息服务功能。 * Spark：使用spark stream功能，实时分析消息系统中的数据，完成计算分析工作。 * Hbase：做为后端存储，存储spark计算结构，供其他系统进行调用 ## 环境部署 ### 软件版本 * hadoop 版本 ： Hadoop相关软件如zookeeper、hadoop、hbase，使用的是cloudera的 cdh 5.2.0 版本。 * Kafka ： 2.9.2-0.8.1.1

ELK+FileBeat+Kafka分布式系统搭建图文教程 本教程详细记录了ELK+FileBeat+Kafka分布式系统的搭建流程和步骤，为大家快速上手提供了详细的指导。本系统由FileBeat、Kafka、Logstash、Elasticsearch、Kibana五个组件组成，分别负责日志收集、缓存层、日志处理、数据存储和数据展示。 FileBeat是轻量级的日志收集器，负责从多种来源收集日志，并将其转存到Kafka集群中。Kafka集群作为缓存层，能够减少网络环境的影响，避免数据丢失。Logstash从Kafka集群中取出数据，并对其进行处理和格式化，最后将其输出到Elasticsearch中。Elasticsearch作为数据存储层，负责存储和索引日志数据。Kibana作为数据展示层，通过Web界面提供了对日志数据的实时查询和可视化功能。 本系统的搭建需要四台服务器，每台服务器都需要安装JDK，并配置环境变量。同时，需要修改全局配置文件，作用于所有用户。在系统调优方面，需要调整文件描述符的限制、进程数限制和内存映射的限制。 在软件版本方面，系统使用了Kafka 3.x版本、Zookeeper 3.x版本、Elasticsearch 7.x版本、Kibana 7.x版本和FileBeat 7.x版本。 在Kafka集群的搭建中，需要关闭防火墙，并安装Kafka和Zookeeper。Zookeeper需要手动创建数据目录和日志目录，并在dataDir目录下创建myid文件，文件内容必须与zookeeper.properties中的编号保持一致。Kafka需要修改server.properties文件，配置Broker的ID、端口号、网络线程数、IO线程数、发送缓冲区大小、接收缓冲区大小、日志目录等参数。 本教程提供了详细的ELK+FileBeat+Kafka分布式系统搭建流程和步骤，为大家快速上手提供了有价值的参考。

SSM项目是一个基于Java技术栈的销售系统，其核心组件包括Spring、Spring MVC、Mybatis、Dubbo、Kafka、Redis以及Maven。这个项目展示了如何整合这些技术来构建一个高效、可扩展的企业级应用。 Spring作为基础框架，提供了依赖注入（DI）和面向切面编程（AOP）的功能，使得代码更加模块化和易于管理。Spring MVC作为Spring的Web层，负责处理HTTP请求，提供模型-视图-控制器（MVC）架构模式，帮助开发者构建清晰的业务逻辑与用户界面之间的交互。 Mybatis是轻量级的持久层框架，它简化了数据库操作，通过XML或注解方式配置和映射SQL语句，将Java对象和SQL数据库进行无缝连接。在SSM项目中，Mybatis用于处理数据访问，提高数据库操作的效率和灵活性。 Dubbo作为分布式服务框架，实现了服务的注册、发现、调用和治理，使得不同服务之间可以相互通信，提高了系统的可扩展性和容错性。在销售系统中，Dubbo可能被用来拆分复杂业务，创建微服务，实现服务间的高效协作。 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，常用于日志收集、流式数据处理等场景。在SSM项目中，Kafka可能用于处理实时销售数据的传输和处理，保证消息的可靠传递，提高系统的实时响应能力。 Redis是一个高性能的键值存储系统，常作为缓存使用。在SSM项目中，Redis可以存储热点数据，减少对数据库的访问压力，提升系统性能。同时，Redis还支持多种数据结构，如字符串、哈希、集合、有序集合，这为解决多种业务场景提供了便利。 Maven是Java项目的构建工具，它管理项目的依赖关系，自动化构建流程，如编译、测试、打包等，使得开发过程更加规范化和高效。 SSM项目是一个集成了多种成熟技术的销售系统解决方案，它充分利用了Spring的灵活性、Mybatis的数据处理能力、Dubbo的分布式服务特性、Kafka的消息传输优势以及Redis的高速缓存功能。这样的设计确保了系统在处理大规模销售数据时的稳定性和性能，同时也便于团队协作和项目维护。通过学习和理解这个项目，开发者能够深入掌握Java企业级开发的相关知识和技术栈，对于提升个人技能和解决实际问题具有很高的价值。

Apache Flume 是一个分布式、可靠且可用的服务，用于有效地收集、聚合和移动大量日志数据。它是Apache Hadoop生态系统中的一个重要组件，主要用于大数据的实时流处理。Flume 的设计目标是具有高容错性，即使在部分节点故障时，也能确保数据的完整性。 标题 "apache-flume-1.11 官网 安装部署包" 暗示了我们将讨论 Apache Flume 的 1.11.0 版本，这是一个官方发布的稳定版本，包含了安装和部署所需的所有文件。这个版本可能包含了一些新特性、改进和错误修复。 Flume 的核心组件包括源（Sources）、通道（Channels）和Sink（Sinks）。源负责从不同数据源（如Web服务器日志、syslog、Twitter流等）接收数据，通道则作为临时存储，确保数据在处理过程中不会丢失，而Sink则将数据传输到目的地，如HDFS、HBase、Kafka或其他数据存储系统。 在安装 Apache Flume 1.11.0 之前，确保你的系统已经安装了Java运行环境（JRE）和Java开发工具包（JDK），因为Flume是基于Java的。接下来，你可以按照以下步骤进行安装： 1. 下载：从Apache官方网站下载 `apache-flume-1.11.0-bin` 压缩包，并将其解压到合适的目录。 2. 配置：修改 `conf/flume.conf` 文件，这是Flume的全局配置文件。在这个文件中，定义你的数据流配置，包括Source、Channel和Sink。 3. 启动：通过执行 `bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/flume.conf --name -Dflume.root.logger=INFO,console` 来启动Flume代理。这里的 `` 是你为Flume代理指定的名称。 4. 监控与管理：Flume 提供了一个Web界面，可以用来监控和管理Flume实例。启动Web界面的方法是在Flume命令中添加 `--webui` 参数。 在部署Flume时，需要考虑以下几点： - 高可用性：通过设置多个Flume代理和复制数据流，可以在节点故障时保持服务的连续性。 - 数据容错：利用有状态的Channel（如Memory Channel或File Channel），可以在节点崩溃时恢复未处理的数据。 - 扩展性：可以通过添加更多代理和配置复杂的流拓扑来扩展Flume的处理能力。 - 安全性：根据需求，配置SSL/TLS以确保数据在传输过程中的安全性，同时可以启用Kerberos认证以增强集群的安全。 Flume 还支持与其他大数据组件的集成，例如与Hadoop的HDFS集成，实现高效的数据写入；与Kafka集成，作为数据流处理链的一部分；或者与ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）堆栈配合，提供实时的日志分析和可视化。 Apache Flume 是一个强大的工具，适用于构建高可用、可扩展的日志数据收集系统。通过对 `apache-flume-1.11.0-bin` 包的正确安装和配置，你可以轻松地管理和处理大规模的日志数据，为你的数据分析和业务决策提供有力支持。

Offset Explorer （以前叫：kafka-Tool ）：学名叫：偏移资源管理器，是一款kafka的可视化工具，可以查看kafka的topic ，partion数量，以及查看写入到kafa中的数据，整体页面非常简洁，使用起来也比较容易，他支持 mac ，windows，linux 服务器，非常推荐大家使用。

该项目是关于实时数据处理和可视化的综合应用，利用了大数据技术栈中的多个组件，包括Spark、Kafka、Flume、Echarts以及Hadoop。以下是这些技术在该项目中的具体作用和相关知识点： 1. **Spark**: Apache Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架。在该项目中，Spark可能被用于实时数据流处理，对新闻和健身数据进行实时分析。Spark Streaming可以接收到Kafka中的数据流，并进行实时计算，如聚合、过滤或复杂事件检测，为业务决策提供及时的数据支持。 2. **Kafka**: Kafka是一款高吞吐量的分布式消息系统，常用于构建实时数据管道和流处理应用。在这个项目中，Kafka可能作为数据收集和分发的中心节点，接收来自不同源头（如新闻源、健身设备）的数据，并将其分发到Spark流处理作业或者存储到Hadoop等持久化系统中。 3. **Flume**: Flume是Apache的一个数据收集工具，用于高效、可靠地聚合和移动大量日志数据。在本项目中，Flume可能被用来从各种分散的源（如网络爬虫、服务器日志）收集新闻和健身数据，然后将这些数据发送到Kafka队列，以便进一步处理。 4. **Echarts**: Echarts是百度开源的一款基于JavaScript的数据可视化库，支持丰富的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。在这个项目中，Echarts可能用于将Spark处理后的数据结果以直观的图表形式展示出来，帮助用户更好地理解和分析新闻、健身数据的趋势和模式。 5. **Hadoop**: Hadoop是Apache的一个分布式文件系统，设计用于处理和存储大规模数据集。在这个项目中，Hadoop可能用于离线批处理，对历史数据进行深度分析，或者作为Spark处理后的数据备份和归档存储。 项目提供的文档和教程可能涵盖了如何设置和配置这些组件，如何编写Spark Streaming作业，如何使用Flume收集数据，如何在Kafka中设置主题和消费者，以及如何用Echarts创建交互式数据可视化。同时，它还可能涉及如何将所有这些组件整合到一个工作流程中，以实现端到端的实时数据处理和分析。 通过学习和实践这个项目，你可以深入理解大数据实时处理的工作流程，提升在大数据领域的能力，包括数据采集、流处理、数据分析和可视化等多个方面。对于想要从事大数据相关工作的专业人士，这是一个非常有价值的实践案例。

# wifi 基于flume+kafka+HBase+spark+ElasticSearch的用户轨迹查询大数据开发项目 项目名称：实时的用户轨迹查询项目 项目介绍：     利用企业建设的WIFI基站，实时采集用户的信息，可以基于这些信息做用户画像处理，网络安全监控，精准营销等； 项目架构： 主要是基于Flume+Kafka+Sparkstreaming +HBase+ES来实现实时的用户信息存储轨迹查询任务。 每个部分的数据运行结果以及集群的运行状况见结果文件ProjectResult！！！

手动的 指示 按此顺序运行pre-install.sh ， download.sh ， install.sh 。 编辑文件/opt/kafka_2.10-0.8.2.2/config/server.properties 。 在第20行中设置broker.id。 在第28行中添加您的hostname：port。 在第118行中添加Zookeeper主机的地址。 编辑文件/opt/kibana-4.1.2-linux-x64/config/kibana.yml 。 在第8行中添加Elasticsearch主机的地址。 执行命令 在节点（例如dbnode）上运行Elasticsearch。 /opt/elasticsearch-1.7.2/bin/elasticsearch 运行Kafka zookeeper，然后运行节点上的服务器（例如node0）。 /opt/kafka_2

前言 由于logstash内存占用较大,灵活性相对没那么好,ELK正在被EFK逐步替代.其中本文所讲的EFK是Elasticsearch+Fluentd+Kfka,实际上K应该是Kibana用于日志的展示,这一块不做演示,本文只讲述数据的采集流程. 前提 docker docker-compose apache kafka服务 架构 数据采集流程 数据的产生使用cadvisor采集容器的监控数据并将数据传输到Kafka. 数据的传输链路是这样: Cadvisor->Kafka->Fluentd->elasticsearch 每一个服务都可以横向扩展,添加服务到日志系统中. 配置文件 dock

基于大数据，模拟web数据的产生，flume采集，将采集到的原始数据发送到kafka中，再通过spark Streaming传入hbase数据库中