1.日志生成项目
日志生成机器：hadoop101
jar包：mock-log-0.0.1-SNAPSHOT.jar
gmall_mock
|----mock_common
|----mock_db
|----mock_log
项目地址：https://github.com/zhangbaohpu/gmall-mock
将模块mock_log打包成jar，并在同级添加application.yml
cd /opt/software/applog/
vim application.yml
# 外部配置打开
# logging.config=./logback.xml
#业务日期
mock.date: "2020-12-18"
#模拟数据发送模式
mock.type: "http"
#http模式下，发送的地址
mock.url: "http://hadoop101:8081/applog"
#mock:
# kafka-server: "hdp1:9092,hdp2:9092,hdp3:9092"
# kafka-topic: "ODS_BASE_LOG"
#启动次数
mock.startup.count: 1000
#设备最大值
mock.max.mid: 20
#会员最大值
mock.max.uid: 50
#商品最大值
mock.max.sku-id: 10
#页面平均访问时间
mock.page.during-time-ms: 20000
#错误概率 百分比
mock.error.rate: 3
#每条日志发送延迟 ms
mock.log.sleep: 100
#商品详情来源 用户查询，商品推广，智能推荐, 促销活动
mock.detail.source-type-rate: "40:25:15:20"
#领取购物券概率
mock.if_get_coupon_rate: 75
#购物券最大id
mock.max.coupon-id: 3
#搜索关键词
mock.search.keyword: "图书,小米,iphone11,电视,口红,ps5,苹果手机,小米盒子"
然后启动项目
java -jar mock-log-0.0.1-SNAPSHOT.jar
默认端口8080，调用以下方法，会向接口http://hadoop101:8081/applog 发送日志数据
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.日志采集项目
日志处理机器：hadoop101，hadoop102，hadoop103
项目地址：https://github.com/zhangbaohpu/gmall-flink-parent/tree/master/gmall-logger
jar包：gmall-logger-0.0.1-SNAPSHOT.jar
项目中配置文件：application.yml
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
接收日志，并把日志发送给kafka
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
安装机器：hadoop101
修改nginx.conf配置，hadoop101作为负载均衡机器，hadoop101，hadoop102，hadoop103作为日志处理机器，nginx默认端口为80，主要配置如下：
#在 server 内部配置
location /
{
proxy_pass http://www.logserver.com;
}
#切记：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.将日志采集项目jar分发
将日志采集jar包分发到其他机器，供nginx负载均衡转发调用
xsync gmall-logger-0.0.1-SNAPSHOT.jar
5.修改模拟日志生成的配置
我们将生成的日子发送给nginx，然后在分发到其他采集日志的机器，生成日志的机器在hadoop101
cd /opt/software/applog/
vim application.yml
#模拟数据发送模式
mock.type: "http"
#http模式下，发送的地址
mock.url: "http://hadoop101/applog"
6.集群群起脚本
将采集日志服务和nginx服务放在脚本中
在/home/zhangbao/bin创建脚本logger.sh
cd /home/zhangbao/bin，并授予执行权限
#!/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.测试
| hadoop101 | hadoop102 | hadoop103 | |
|---|---|---|---|
| gmall_mock（生产日志） | √ | ||
| gmall-logger（采集日志） | √ | √ | √ |
| nginx | √ | ||
| kafka | √ | √ | √ |
注意以下操作需要在linux的zhangbao用户下操作，因为这些组件是在此用户下安装，不然起不来，脚本都在hadoop101这台机器：
启动zookeeper
su zhangbao
zk.sh start
启动kafka
kf.sh start
然后本项目的jar包可以在root用户下操作
手动执行
-
启动kafka消费者
kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop101:2181,hadoop102:2181,hadoop103:2181 --topic ods_base_log -
启动nginx
/opt/module/nginx/sbin/nginx，地址：http://hadoop101/ -
启动日志采集服务
日志采集服务做了负责均衡，分别在hadoop101，hadoop102，hadoop103
java -jar /opt/software/applog/gmall-logger-0.0.1-SNAPSHOT.jar -
生产日志服务
生产日志服务在hadoop101，一台即可
java -jar /opt/software/applog/mock-log-0.0.1-SNAPSHOT.jar
使用脚本启停采集日志服务和nginx服务
./bin/logger.sh start
./bin/logger.sh stop
