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1.Flink實時專案前期準備

1.日誌生成專案

日誌生成機器:hadoop101

jar包:mock-log-0.0.1-SNAPSHOT.jar

gmall_mock

​ |----mock_common

​ |----mock_db

​ |----mock_log

專案地址:https://github.com/zhangbaohpu/gmall-mock

將模組mock_log打包成jar,並在同級新增application.yml

cd /opt/software/applog/

vim application.yml

點選檢視程式碼
# 外部配置開啟
# logging.config=./logback.xml
#業務日期
mock.date: "2020-12-18"

  #模擬資料傳送模式
mock.type: "http"
  #http模式下,傳送的地址
mock.url: "http://hadoop101:8081/applog"

#mock:
#  kafka-server: "hdp1:9092,hdp2:9092,hdp3:9092"
#  kafka-topic: "ODS_BASE_LOG"

#啟動次數
mock.startup.count: 1000
  #裝置最大值
mock.max.mid: 20
  #會員最大值
mock.max.uid: 50
  #商品最大值
mock.max.sku-id: 10
  #頁面平均訪問時間
mock.page.during-time-ms: 20000
  #錯誤概率 百分比
mock.error.rate: 3
  #每條日誌傳送延遲 ms
mock.log.sleep: 100
  #商品詳情來源  使用者查詢,商品推廣,智慧推薦, 促銷活動
mock.detail.source-type-rate: "40:25:15:20"

#領取購物券概率
mock.if_get_coupon_rate: 75

#購物券最大id
mock.max.coupon-id: 3

  #搜尋關鍵詞  
mock.search.keyword: "圖書,小米,iphone11,電視,口紅,ps5,蘋果手機,小米盒子"

然後啟動專案

java -jar mock-log-0.0.1-SNAPSHOT.jar

預設埠8080,呼叫以下方法,會向介面http://hadoop101:8081/applog 傳送日誌資料

點選檢視程式碼
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.ConfigurableApplicationContext;

@SpringBootApplication
public class GmallMockLogApplication {

    public static void main(String[] args) {
        ConfigurableApplicationContext context = SpringApplication.run(GmallMockLogApplication.class, args);
        MockTask mockTask = context.getBean(MockTask.class);
        mockTask.mainTask();
    }
}

2.日誌採集專案

日誌處理機器:hadoop101,hadoop102,hadoop103

專案地址:https://github.com/zhangbaohpu/gmall-flink-parent/tree/master/gmall-logger

jar包:gmall-logger-0.0.1-SNAPSHOT.jar

專案中配置檔案:application.yml

點選檢視程式碼
server:
  port: 8081
#kafka
spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.88.71:9092,192.168.88.72:9092,192.168.88.73:9092
    producer:
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

LoggerController.java

接收日誌,並把日誌傳送給kafka

點選檢視程式碼
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * @author zhangbao
 * @date 2021/5/16 11:33
 **/
@RestController
@Slf4j
public class LoggerController {

    @Autowired
    KafkaTemplate kafkaTemplate;
    @RequestMapping("/applog")
    public String logger(String param){
        log.info(param);
        kafkaTemplate.send("ods_base_log",param);
        return param;
    }
}

3.nginx配置

安裝機器:hadoop101

修改nginx.conf配置,hadoop101作為負載均衡機器,hadoop101,hadoop102,hadoop103作為日誌處理機器,nginx預設埠為80,主要配置如下:

點選檢視程式碼
#在 server 內部配置
location /
{
        proxy_pass http://www.logserver.com;
}
#切記:在 server 外部配置反向代理
upstream www.logserver.com{
        server hadoop101:8081 weight=1;
        server hadoop102:8081 weight=2;
        server hadoop103:8081 weight=3;
}

4.將日誌採集專案jar分發

將日誌採集jar包分發到其他機器,供nginx負載均衡轉發呼叫

xsync gmall-logger-0.0.1-SNAPSHOT.jar

5.修改模擬日誌生成的配置

我們將生成的日子傳送給nginx,然後在分發到其他採集日誌的機器,生成日誌的機器在hadoop101

cd /opt/software/applog/

vim application.yml

點選檢視程式碼
  #模擬資料傳送模式
mock.type: "http"
  #http模式下,傳送的地址
mock.url: "http://hadoop101/applog"

6.叢集群起指令碼

將採集日誌服務和nginx服務放在指令碼中

在/home/zhangbao/bin建立指令碼logger.sh

cd /home/zhangbao/bin,並授予執行許可權

點選檢視程式碼
#!/bin/bash

JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144/bin/java
APPNAME=gmall-logger-0.0.1-SNAPSHOT.jar

case $1 in
"start"){
        for i in hadoop101 hadoop102 hadoop103
        do
                echo "================$i================="
                ssh $i "$JAVA_HOME -Xms32m -Xmx64m -jar /opt/software/applog/$APPNAME >/dev/null 2>&1 &"
        done
        echo "===============NGINX================="
        /opt/module/nginx/sbin/nginx
};;
"stop"){
        echo "===============NGINX================="
        /opt/module/nginx/sbin/nginx -s stop
        for i in hadoop101 hadoop102 hadoop103
        do
                echo "================$i==============="
                ssh $i "ps -ef|grep $APPNAME |grep -v grep|awk '{print \$2}'|xargs kill" >dev/null 2>&1
        done
};;
esac

7.測試

hadoop101 hadoop102 hadoop103
gmall_mock(生產日誌)
gmall-logger(採集日誌)
nginx
kafka

注意以下操作需要在linux的zhangbao使用者下操作,因為這些元件是在此使用者下安裝,不然起不來,指令碼都在hadoop101這臺機器:

啟動zookeeper

su zhangbao

zk.sh start

啟動kafka

kf.sh start

然後本專案的jar包可以在root使用者下操作

手動執行

  1. 啟動kafka消費者

kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop101:2181,hadoop102:2181,hadoop103:2181 --topic ods_base_log

  1. 啟動nginx

/opt/module/nginx/sbin/nginx,地址:http://hadoop101/

  1. 啟動日誌採集服務

    日誌採集服務做了負責均衡,分別在hadoop101,hadoop102,hadoop103

    java -jar /opt/software/applog/gmall-logger-0.0.1-SNAPSHOT.jar

  2. 生產日誌服務

    生產日誌服務在hadoop101,一臺即可

    java -jar /opt/software/applog/mock-log-0.0.1-SNAPSHOT.jar

使用指令碼啟停採集日誌服務和nginx服務

./bin/logger.sh start

./bin/logger.sh stop