大数据学习——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(Hadoop HDFS)上
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(Hadoop HDFS)上
1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(Hadoop HDFS)上
2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
3技术分析
HDFS SHELL: hadoop fs –put xxxx.log /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
4实现流程
4.1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:当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。
4.2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。
5代码实现
代码第一版本,实现基本的上传功能和定时调度功能

代码第二版本:增强版V2(基本能用,还是不够健全)


6效果展示及操作步骤
1、日志收集文件收集数据,并将数据保存起来,效果如下:

2、上传程序通过crontab定时调度

3、程序运行时产生的临时文件

4、Hadoo hdfs上的效果

大数据学习——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(Hadoop HDFS)上的更多相关文章
- 大数据学习:storm流式计算
Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统.Storm适用的场景: 1.Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化介质中. 2.由于Storm的处理组件都是分布式的, ...
- 大数据学习——mapreduce运营商日志增强
需求 1.对原始json数据进行解析,变成普通文本数据 2.求出每个人评分最高的3部电影 3.求出被评分次数最多的3部电影 数据 https://pan.baidu.com/s/1gPsQXVYSQE ...
- 大数据学习总结(7)we should...
大数据场景一.各种标签查询 查询要素:人.事.物.单位 查询范围:A范围.B范围.... 查询结果:pic.name.data from 1.痛点:对所有文本皆有实时查询需求2.难点:传统SQL使用W ...
- 【Spark】通过Spark实现点击流日志分析
文章目录 数据大致内容及格式 统计PV(PageViews) 统计UV(Unique Visitor) 求取TopN 数据大致内容及格式 194.237.142.21 - - [18/Sep/2013 ...
- 大数据学习之Hadoop快速入门
1.Hadoop生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构,用户可以在不了解分布式底层细节情况下,开发分布式程序,充分利用集群的威力来进行高速运算与存储,具有可靠.高效 ...
- 大数据学习——Hadoop第一天
1.1 什么是HADOOP HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台 HADOOP提供的功能:利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理 HADOOP的核心组件有 HD ...
- 大数据学习笔记——Hadoop编程实战之HDFS
HDFS基本API的应用(包含IDEA的基本设置) 在上一篇博客中,本人详细地整理了如何从0搭建一个HA模式下的分布式Hadoop平台,那么,在上一篇的基础上,我们终于可以进行编程实操了,同样,在编程 ...
- 大数据学习笔记之Hadoop(三):MapReduce&YARN
文章目录 一 MapReduce概念 1.1 为什么要MapReduce 1.2 MapReduce核心思想 1.3 MapReduce进程 1.4 MapReduce编程规范(八股文) 1.5 Ma ...
- 大数据学习路线,来qun里分享干货,
一.Linux lucene: 全文检索引擎的架构 solr: 基于lucene的全文搜索服务器,实现了可配置.可扩展并对查询性能进行了优化,并且提供了一个完善的功能管理界面. 推荐一个大数据学习群 ...
随机推荐
- 后缀数组 DC3构造法 —— 详解
学习了后缀数组,顺便把DC3算法也看了一下,传说中可以O(n)复杂度求出文本串的height,先比较一下倍增算法和DC3算法好辣. DC3 倍增法 时间复杂度 O(n)(但是常数很大) O(nlo ...
- Contextual Action bar(3) 两个示例
一.通过activity启动Context Action Bar 1.主java public class ActivityActionModeFrgmt extends Fragment imple ...
- double发生精度丢失的解决办法
发生精度丢失的原因: 个人理解:机器在运行时,使用2进制形式的计数方式,而我们日常生活中的计算是10进制的,对于整数的加减乘除,double还能适用,但是对于有小数的,则容易发生精度丢失,即用2进制表 ...
- Linux下cpu过高问题排查
原文地址:https://blog.csdn.net/chenjunan888/article/details/80447800 在服务器报cpu过高时,可使用以下命令,快速导出堆栈信息,以方便查看具 ...
- Coco dfs 或者 状压dp。...
C -- Coco Time Limit:1s Memory Limit:64MByte Submissions:148Solved:85 DESCRIPTION Coco just learned ...
- 使用Appache部署WEB服务器
Apache的起源(这个就不说了,百度下就都有了) 简介:Apache HTTP Server(简称Apache)是Apache软件基金会的一个开放源码的网页服务器,可以在大多数计算机操作系统中运行, ...
- 【转】在 26 岁时写给 18 岁的自己--Livid
原文:http://livid.v2ex.com/essays/2012/01/24/a-letter-from-26-to-18/ 我知道现在的自己是再也回不去的了.可是倘若有机会,我是多么希望能让 ...
- AJPFX关于Swing组件的总结
默认布局管理器是流式布局(FlowLayout) 按钮的建立: jb1=new JButton("香蕉") 面板的建立:jp1=new JPanel(); 设置JFrame的标题: ...
- tcpdump 使用详解——转载
http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/01/14/2322659.html 简介 用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traf ...
- FPGA开发中的脚本语言
多数FPGA开发者都习惯图形化界面(GUI).GUI方式简单易学,为小项目提供了一键式流程.然而,随着FPGA项目越来越复杂,在很多情况下GUI工具就阻碍了工作效率.因为GUI工具不能对整个开发过程提 ...