Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统(PV、UV)
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薄荷绿℡
2024-10-31 05:35:20
大数据处理目前流行的是离线处理和在线处理，基本处理架构如下：
对于数据分析结果时间要求严格的，可以采用在线实时处理方式。例如使用Flink、SparkStreaming进行处理。例如天猫双十一的成交额实时动态更新，就需要采用在线处理。接下来介绍实时数据处理方式，即基于Flink的在线处理，在以下完整案例中，我们将完成以下几项工作：
需要注意的是，本案例核心在于如何构建实时处理系统，让我们对大数据实时处理系统有一个基本的、清晰的了解与认识。
实时处理系统整体架构如下：
从以上架构可以看出，其由以下三个重要组成部分：
从构建实时处理系统的角度出发，我们需要做的是，如何让数据在各个不同集群系统之间打通，即需要做各个系统之前的整合，包括Flume与Kafka的整合，Kafka与Flink的整合。当然，各个环境是否使用集群，依个人实际需要而定，在我们的环境中，Flume、Kafka、Flink都使用集群。
对于Flume而言，关键在于如何采集数据，并且将其发送到Kafka上，由于我们这里使用Flume集群的方式，Flume集群的配置也是十分关键的。对于Kafka，关键就是如何接收来自Flume的数据。从整体上讲，逻辑应该是比较简单的，即可以在Kafka中创建一个用于我们实时处理系统的topic，然后Flume将其采集到的数据发送到该topic上即可。
在我们的场景中，两个Flume Agent分别部署在两台Web服务器上，用来采集Web服务器上的日志数据，然后其数据的下沉方式都为发送到另外一个Flume Agent上，所以这里我们需要配置三个Flume Agent。
对于Kafka而言，关键在于如何接收来自Flume的数据。从整体上讲，逻辑应该是比较简单的，即可以在Kafka中创建一个用于我们实时处理系统的topic，然后Flume将其采集到的数据发送到该topic上即可。
在我们的场景中，两个Flume Agent分别部署在两台Web服务器上，用来采集Web服务器上的日志数据，然后其数据的下沉方式都为发送到另外一个Flume Agent上，所以这里我们需要配置三个Flume Agent。
在Kafka中，先创建一个topic，用于后面接收Flume采集过来的数据：
Flink提供了特殊的Kafka Connectors来从Kafka topic中读取数据或者将数据写入到Kafka topic中，Flink的Kafka Consumer与Flink的检查点机制相结合，提供exactly-once处理语义。为了做到这一点，Flink并不完全依赖于Kafka的consumer组的offset跟踪，而是在自己的内部去跟踪和检查。
Flink的kafka consumer叫做FlinkKafkaConsumer08(对于Kafka 0.9.0.X来说是09 等)，它提供了对一个或多个Kafka topic的访问。
Flink Kafka Consumer08、09等的构造函数接收以下参数:
1、topic名称或者名称列表
2、反序列化来自kafka的数据的DeserializationSchema/Keyed Deserialization Schema
3、Kafka consumer的一些配置，下面的配置是必需的: "bootstrap.servers"(以逗号分隔的Kafka brokers列表) "zookeeper.connect"(以逗号分隔的Zookeeper 服务器列表) "group.id"(consumer组的id)
例如:
Java 代码:
Scala 代码:
当前FlinkKafkaConsumer的实现会建立一个到Kafka客户端的连接来查询topic的列表和分区。
为此，consumer需要能够访问到从提交Job任务的服务器到Flink服务器的consumer，如果你在客户端遇到任何Kafka Consumer的问题，你都可以在客户端日志中看到关于请求失败的日志。
Flink Kafka Consumer将会从一个topic中消费记录并以一致性的方式周期性地检查所有Kafka偏移量以及其他操作的状态。Flink将保存流程序到状态的最新的checkpoint中，并重新从Kafka中读取记录，记录从保存在checkpoint中的偏移位置开始读取。
checkpoint的时间间隔定义了程序在发生故障时可以恢复多少。
同时需要注意的是Flink只能在有足够的slots时才会去重启topology，所以如果topology由于TaskManager丢失而失败时，任然需要有足够的slot可用。Flink on YARN支持YARN container丢失自动重启。
所谓Flink和Redis的整合，指的是在我们的实时处理系统中的数据的落地方式，即在Flink中包含了我们处理数据的逻辑，而数据处理完毕后，产生的数据处理结果该保存到什么地方呢？显然就有很多种方式了，关系型数据库、NoSQL、HDFS、HBase等，这应该取决于具体的业务和数据量，在这里，我们使用Redis来进行最后分析数据的存储。
所以实际上做这一步的整合，其实就是开始写我们的业务处理代码了，因为通过前面Flume-Kafka-FLink的整合，已经打通了整个数据的流通路径，接下来关键要做的是，在Flink中，如何处理我们的数据并保存到Redis中。
Flink自带的connector提供了一种简洁的写入Redis的方式，只需要在项目中加入下面的依赖即可实现。
兼容版本：Redis 2.8.5 注意：Flink的connector并不是Flink的安装版本，需要写入用户的jar包并上传才能使用。
数据可视化处理目前我们需要完成两部分的工作：
对于Web项目的开发，因个人技术栈能力而异，选择的语言和技术也有所不同，只要能够达到我们最终数据可视化的目的，其实都行的。这个项目中我们要展示的是pv和uv数据，难度不大，因此可以选择Java Web，如Servlet、SpringMVC等，或者Python Web，如Flask、Django等，Flask我个人非常喜欢，因为开发非常快，但因为前面一直用的是Java，因此这里我还是选择使用SpringMVC来完成。
至于UI这一块，我前端能力一般，普通的开发没有问题，但是要做出像上面这种地图类型的UI界面来展示数据的话，确实有点无能为力。好在现在第三方的UI框架比较多，对于图表类展示的，比如就有highcharts和echarts，其中echarts是百度开源的，有丰富的中文文档，非常容易上手，所以这里我选择使用echarts来作为UI，并且其刚好就有能够满足我们需求的地图类的UI组件。
对于页面数据的动态刷新有两种方案，一种是定时刷新页面，另外一种则是定时向后端异步请求数据。
目前我采用的是第一种，页面定时刷新，有兴趣的同学也可以尝试使用第二种方法，只需要在后端开发相关的返回JSON数据的API即可。
至此，从整个大数据实时处理系统的构建到最后的数据可视化处理工作，我们都已经完成了，可以看到整个过程下来涉及到的知识层面还是比较多的，不过我个人觉得，只要把核心的原理牢牢掌握了，对于大部分情况而言，环境的搭建以及基于业务的开发都能够很好地解决。
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