大数据在线和离线采集常用架构剖析

以你之姓@ 2022-01-16 10:43 642阅读 0赞

# 1 大数据处理的常用方法 #

大数据处理目前比较流行的是两种方法，一种是离线处理，一种是在线处理，基本处理架构如下：

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在互联网应用中，不管是哪一种处理方式，其基本的数据来源都是日志数据，例如对于web应用来说，则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。

如果对于数据的分析结果在时间上有比较严格的要求，则可以采用在线处理的方式来对数据进行分析，如使用Spark、Storm等进行处理。比较贴切的一个例子是天猫双十一的成交额，在其展板上，我们看到交易额是实时动态进行更新的，对于这种情况，则需要采用在线处理。

当然，如果只是希望得到数据的分析结果，对处理的时间要求不严格，就可以采用离线处理的方式，比如我们可以先将日志数据采集到HDFS中，之后再进一步使用MapReduce、Hive等来对数据进行分析，这也是可行的。

本文主要分享对某个电商网站产生的用户访问日志（access.log）进行离线处理与分析的过程，基于MapReduce的处理方式，最后会统计出某一天不同省份访问该网站的uv与pv。

# 2 生产场景与需求 #

在我们的场景中，Web应用的部署是如下的架构：

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即比较典型的Nginx负载均衡+KeepAlive高可用集群架构，在每台Web服务器上，都会产生用户的访问日志，业务需求方给出的日志格式如下：

1001 211.167.248.22 eecf0780-2578-4d77-a8d6-e2225e8b9169 40604 1 GET /top HTTP/1.0 408 null null 15231881227671003 222.68.207.11 eecf0780-2578-4d77-a8d6-e2225e8b9169 20202 1 GET /tologin HTTP/1.1 504 null Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1)Gecko/20070309 Firefox/2.0.0.3 15231881232671001 61.53.137.50 c3966af9-8a43-4bda-b58c-c11525ca367b 0 1 GET /update/passHTTP/1.0302nullnull15231881237681000221.195.40.1451aa3b538-2f55-4cd7-9f46-6364fdd1e48700GET/user/addHTTP/1.1200nullMozilla/4.0(compatible; MSIE 7.0; Windows NT5.2) 15231881242691000 121.11.87.171 8b0ea90a-77a5-4034-99ed-403c800263dd 20202 1 GET /top HTTP/1.0 408 null Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1)Gecko/20070803 Firefox/1.5.0.12 1523188120263

其每个字段的说明如下：

appid ip mid userid login\_type request status http\_referer user\_agent time其中：appid包括：web:1000,android:1001,ios:1002,ipad:1003mid:唯一的id此id第一次会种在浏览器的cookie里。如果存在则不再种。作为浏览器唯一标示。移动端或者pad直接取机器码。login\_type：登录状态，0未登录、1：登录用户request：类似于此种"GET /userList HTTP/1.1"status：请求的状态主要有：200ok、404not found、408Request Timeout、500Internal Server Error、504Gateway Timeout等http\_referer：请求该url的上一个url地址。user\_agent：浏览器的信息，例如："Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.106 Safari/537.36"time：时间的long格式：1451451433818。

根据给定的时间范围内的日志数据，现在业务方有如下需求：

统计出每个省每日访问的PV、UV。

# 3 数据采集：获取原生数据 #

数据采集工作由运维人员来完成，对于用户访问日志的采集，使用的是Flume，并且会将采集的数据保存到HDFS中，其架构如下：

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可以看到，不同的Web Server上都会部署一个Agent用于该Server上日志数据的采集，之后，不同Web Server的Flume Agent采集的日志数据会下沉到另外一个被称为Flume Consolidation Agent（聚合Agent）的Flume Agent上，该Flume Agent的数据落地方式为输出到HDFS。

在我们的HDFS中，可以查看到其采集的日志：

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后面我们的工作正是要基于Flume采集到HDFS中的数据做离线处理与分析。

# 4 数据清洗：将不规整数据转化为规整数据 #

## 4.1 数据清洗目的 ##

刚刚采集到HDFS中的原生数据，我们也称为不规整数据，即目前来说，该数据的格式还无法满足我们对数据处理的基本要求，需要对其进行预处理，转化为我们后面工作所需要的较为规整的数据，所以这里的数据清洗，其实指的就是对数据进行基本的预处理，以方便我们后面的统计分析，所以这一步并不是必须的，需要根据不同的业务需求来进行取舍，只是在我们的场景中需要对数据进行一定的处理。

## 4.2 数据清洗方案 ##

原来的日志数据格式是如下的：

但是如果需要按照省份来统计uv、pv，其所包含的信息还不够，我们需要对这些数据做一定的预处理，比如需要，对于其中包含的IP信息，我们需要将其对应的IP信息解析出来；为了方便我们的其它统计，我们也可以将其request信息解析为method、 request\_url、 http\_version等，

所以按照上面的分析，我们希望预处理之后的日志数据包含如下的数据字段：

appid; ip;//通过ip来衍生出来的字段 province和cityprovince;city;mid; userId; loginType; request;//通过request 衍生出来的字段 method request\_url http\_versionmethod;requestUrl;httpVersion;status; httpReferer; userAgent;//通过userAgent衍生出来的字段，即用户的浏览器信息browser;time;

即在原来的基础上，我们增加了其它新的字段，如province、city等。

我们采用MapReduce来对数据进行预处理，预处理之后的结果，我们也是保存到HDFS中，即采用如下的架构：

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Mapreduce

## 4.3 数据清洗过程：MapReduce程序编写 ##

数据清洗的过程主要是编写MapReduce程序，而MapReduce程序的编写又分为写Mapper、Reducer、Job三个基本的过程。但是在我们这个案例中，要达到数据清洗的目的，实际上只需要Mapper就可以了，并不需要Reducer，原因很简单，我们只是预处理数据，在Mapper中就已经可以对数据进行处理了，其输出的数据并不需要进一步经过Redcuer来进行汇总处理。

所以下面就直接编写Mapper和Job的程序代码。

### 4.3.1 AccessLogCleanMapper ###

packagecn.xpleaf.dataClean.mr.mapper;importcn.xpleaf.dataClean.mr.writable.AccessLogWritable;importcn.xpleaf.dataClean.utils.JedisUtil;importcn.xpleaf.dataClean.utils.UserAgent;importcn.xpleaf.dataClean.utils.UserAgentUtil;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.NullWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;importorg.apache.log4j.Logger;importredis.clients.jedis.Jedis;importjava.io.IOException;importjava.text.DateFormat;importjava.text.SimpleDateFormat;importjava.util.Date;/\*\*

\* access日志清洗的主要mapper实现类

\* 原始数据结构：

\* appid ip mid userid login\_tpe request status http\_referer user\_agent time ---> 10列内容

\* 清洗之后的结果：

\* appid ip province city mid userid login\_type request method request\_url http\_version status http\_referer user\_agent browser yyyy-MM-dd HH:mm:ss

\*/publicclassAccessLogCleanMapperextendsMapper\{privateLogger logger;privateString\[\] fields;privateString appid;//数据来源 web:1000,android:1001,ios:1002,ipad:1003privateString ip;//通过ip来衍生出来的字段 province和cityprivateString province;privateString city;privateString mid;//mid:唯一的id此id第一次会种在浏览器的cookie里。如果存在则不再种。作为浏览器唯一标示。移动端或者pad直接取机器码。privateString userId;//用户idprivateString loginType;//登录状态，0未登录、1：登录用户privateString request;//类似于此种 "GET userList HTTP/1.1"//通过request 衍生出来的字段 method request\_url http\_versionprivateString method;privateString requestUrl;privateString httpVersion;privateString status;//请求的状态主要有：200 ok、/404 not found、408 Request Timeout、500 Internal Server Error、504 Gateway Timeout等privateString httpReferer;//请求该url的上一个url地址。privateString userAgent;//浏览器的信息，例如："Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.106 Safari/537.36"//通过userAgent来获取对应的浏览器privateString browser;//private long time; //action对应的时间戳privateString time;//action对应的格式化时间yyyy-MM-dd HH:mm:ssprivateDateFormat df;privateJedis jedis;@Overrideprotectedvoidsetup(Context context)throwsIOException, InterruptedException\{ logger = Logger.getLogger(AccessLogCleanMapper.class); df =newSimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); jedis = JedisUtil.getJedis(); \}/\*\*

\* appid ip mid userid login\_tpe request status http\_referer user\_agent time ---> 10列内容

\* ||

\* appid ip province city mid userid login\_type request method request\_url http\_version status http\_referer user\_agent browser yyyy-MM-dd HH:mm:ss

\*/@Overrideprotectedvoidmap(LongWritable key, Text value, Context context)throwsIOException, InterruptedException\{ fields = value.toString().split("\\t");if(fields ==null|| fields.length !=10) \{// 有异常数据return; \}// 因为所有的字段没有进行特殊操作，只是文本的输出，所以没有必要设置特定类型，全部设置为字符串即可，// 这样在做下面的操作时就可以省去类型的转换，但是如果对数据的合法性有严格的验证的话，则要保持类型的一致appid = fields\[0\]; ip = fields\[1\];// 解析IPif(ip !=null) \{ String ipInfo = jedis.hget("ip\_info", ip); province = ipInfo.split("\\t")\[0\]; city = ipInfo.split("\\t")\[1\]; \} mid = fields\[2\]; userId = fields\[3\]; loginType = fields\[4\]; request = fields\[5\]; method = request.split(" ")\[0\]; requestUrl = request.split(" ")\[1\]; httpVersion = request.split(" ")\[2\]; status = fields\[6\]; httpReferer = fields\[7\]; userAgent = fields\[8\];if(userAgent !=null) \{ UserAgent uAgent = UserAgentUtil.getUserAgent(userAgent);if(uAgent !=null) \{ browser = uAgent.getBrowserType(); \} \}try\{// 转换有可能出现异常time = df.format(newDate(Long.parseLong(fields\[9\]))); \}catch(NumberFormatException e) \{ logger.error(e.getMessage()); \} AccessLogWritable access =newAccessLogWritable(appid, ip, province, city, mid, userId, loginType, request, method, requestUrl, httpVersion, status, httpReferer,this.userAgent, browser, time); context.write(NullWritable.get(),newText(access.toString())); \}@Overrideprotectedvoidcleanup(Context context)throwsIOException, InterruptedException\{// 资源释放logger =null; df =null; JedisUtil.returnJedis(jedis); \}\}

### 4.3.2 AccessLogCleanJob ###

package cn.xpleaf.dataClean.mr.job;importcn.xpleaf.dataClean.mr.mapper.AccessLogCleanMapper;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.NullWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;/\*\*

\* 清洗用户access日志信息

\* 主要的驱动程序

\* 主要用作组织mapper和reducer的运行

\* 输入参数：

\* hdfs://ns1/input/data-clean/access/2018/04/08 hdfs://ns1/output/data-clean/access

\* 即inputPath和outputPath

\* 目前outputPath统一到hdfs://ns1/output/data-clean/access

\* 而inputPath则不确定，因为我们的日志采集是按天来生成一个目录的

\* 所以上面的inputPath只是清洗2018-04-08这一天的

\*/publicclassAccessLogCleanJob\{publicstaticvoidmain(String\[\] args)throws Exception\{if(args == null || args.length <2) \{ System.err.println("Parameter Errors! Usage <inputPath...> <outputPath>"); System.exit(-1); \} Path outputPath =newPath(args\[args.length -1\]); Configuration conf =newConfiguration(); String jobName = AccessLogCleanJob.class.getSimpleName(); Job job = Job.getInstance(conf, jobName); job.setJarByClass(AccessLogCleanJob.class);// 设置mr的输入参数for(inti =0; i < args.length -1; i++) \{ FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(args\[i\])); \} job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); job.setMapperClass(AccessLogCleanMapper.class); job.setMapOutputKeyClass(NullWritable.class); job.setMapOutputValueClass(Text.class);// 设置mr的输出参数outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath,true);// 避免job在运行的时候出现输出目录已经存在的异常FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath); job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); job.setOutputKeyClass(NullWritable.class); job.setOutputValueClass(Text.class); job.setNumReduceTasks(0);// map only操作，没有reducerjob.waitForCompletion(true); \}\}

### 4.3.3 执行MapReduce程序 ###

将上面的mr程序打包后上传到我们的Hadoop环境中，这里，对2018-04-08这一天产生的日志数据进行清洗，执行如下命令：

yarn jar data-extract-clean-analysis-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar\\cn.xpleaf.dataClean.mr.job.AccessLogCleanJob \\hdfs://ns1/input/data-clean/access/2018/04/08 \\hdfs://ns1/output/data-clean/access

观察其执行结果：

......18/04/0820:54:21INFO mapreduce.Job: Running job: job\_1523133033819\_000918/04/0820:54:28INFO mapreduce.Job: Job job\_1523133033819\_0009 running in uber mode :false18/04/0820:54:28INFO mapreduce.Job:map0% reduce0%18/04/0820:54:35INFO mapreduce.Job:map50% reduce0%18/04/0820:54:40INFO mapreduce.Job:map76% reduce0%18/04/0820:54:43INFO mapreduce.Job:map92% reduce0%18/04/0820:54:45INFO mapreduce.Job:map100% reduce0%18/04/0820:54:46INFO mapreduce.Job: Job job\_1523133033819\_0009 completed successfully18/04/0820:54:46INFO mapreduce.Job: Counters:31......

可以看到MapReduce Job执行成功！

## 4.4 数据清洗结果 ##

上面的MapReduce程序执行成功后，可以看到在HDFS中生成的数据输出目录：

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我们可以下载其中一个结果数据文件，并用Notepadd++打开查看其数据信息：

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# 5 数据处理：对规整数据进行统计分析 #

经过数据清洗之后，就得到了我们做数据的分析统计所需要的比较规整的数据，下面就可以进行数据的统计分析了，即按照业务需求，统计出某一天中每个省份的PV和UV。

我们依然是需要编写MapReduce程序，并且将数据保存到HDFS中，其架构跟前面的数据清洗是一样的：

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和之前一样

## 5.1 数据处理思路：如何编写MapReduce程序 ##

现在我们已经得到了规整的数据，关于在于如何编写我们的MapReduce程序。

因为要统计的是每个省对应的pv和uv，pv就是点击量，uv是独立访客量，需要将省相同的数据拉取到一起，拉取到一块的这些数据每一条记录就代表了一次点击（pv + 1），这里面有同一个用户产生的数据（通过mid来唯一地标识是同一个浏览器，用mid进行去重，得到的就是uv）。

而拉取数据，可以使用Mapper来完成，对数据的统计（pv、uv的计算）则可以通过Reducer来完成，即Mapper的各个参数可以为如下：

Mapper

而Reducer的各个参数可以为如下：

Reducer

## 5.2 数据处理过程：MapReduce程序编写 ##

根据前面的分析，来编写我们的MapReduce程序。

### 5.2.1 ProvincePVAndUVMapper ###

packagecn.xpleaf.dataClean.mr.mapper;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;importjava.io.IOException;/\*\*

\* Mapper<LongWritable, Text, Text(Province), Text(mid)>

\* Reducer<Text(Province), Text(mid), Text(Province), Text(pv + uv)>

\*/publicclassProvincePVAndUVMapperextendsMapper\{@Overrideprotectedvoidmap(LongWritable key, Text value, Context context)throwsIOException, InterruptedException\{ String line = value.toString(); String\[\] fields = line.split("\\t");if(fields ==null|| fields.length !=16) \{return; \} String province = fields\[2\]; String mid = fields\[4\]; context.write(newText(province),newText(mid)); \}\}

### 5.2.2 ProvincePVAndUVReducer ###

packagecn.xpleaf.dataClean.mr.reducer;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;importjava.io.IOException;importjava.util.HashSet;importjava.util.Set;/\*\*

\* 统计该标准化数据，产生结果

\* 省 pv uv

\* 这里面有同一个用户产生的数|据（通过mid来唯一地标识是同一个浏览器，用mid进行去重，得到的就是uv）

\* Mapper<LongWritable, Text, Text(Province), Text(mid)>

\* Reducer<Text(Province), Text(mid), Text(Province), Text(pv + uv)>

\*/publicclassProvincePVAndUVReducerextendsReducer\{privateSet uvSet =newHashSet<>();@Overrideprotectedvoidreduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)throwsIOException, InterruptedException\{longpv =0; uvSet.clear();for(Text mid : values) \{ pv++; uvSet.add(mid.toString()); \}longuv = uvSet.size(); String pvAndUv = pv +"\\t"+ uv; context.write(key,newText(pvAndUv)); \}\}

### 5.2.3 ProvincePVAndUVJob ###

package cn.xpleaf.dataClean.mr.job;importcn.xpleaf.dataClean.mr.mapper.ProvincePVAndUVMapper;importcn.xpleaf.dataClean.mr.reducer.ProvincePVAndUVReducer;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;/\*\*

\* 统计每个省的pv和uv值

\* 输入：经过clean之后的access日志

\* appid ip province city mid userid login\_type request method request\_url http\_version status http\_referer user\_agent browser yyyy-MM-dd HH:mm:ss

\* 统计该标准化数据，产生结果

\* 省 pv uv

\* 分析：因为要统计的是每个省对应的pv和uv

\* pv就是点击量，uv是独立访客量

\* 需要将省相同的数据拉取到一起，拉取到一块的这些数据每一条记录就代表了一次点击（pv + 1）

\* 这里面有同一个用户产生的数据（通过mid来唯一地标识是同一个浏览器，用mid进行去重，得到的就是uv）

\* Mapper<LongWritable, Text, Text(Province), Text(mid)>

\* Reducer<Text(Province), Text(mid), Text(Province), Text(pv + uv)>

\* 输入参数：

\* hdfs://ns1/output/data-clean/access hdfs://ns1/output/pv-uv

\*/publicclassProvincePVAndUVJob\{publicstaticvoidmain(String\[\] args)throws Exception\{if(args == null || args.length <2) \{ System.err.println("Parameter Errors! Usage <inputPath...> <outputPath>"); System.exit(-1); \} Path outputPath =newPath(args\[args.length -1\]); Configuration conf =newConfiguration(); String jobName = ProvincePVAndUVJob.class.getSimpleName(); Job job = Job.getInstance(conf, jobName); job.setJarByClass(ProvincePVAndUVJob.class);// 设置mr的输入参数for(inti =0; i < args.length -1; i++) \{ FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(args\[i\])); \} job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); job.setMapperClass(ProvincePVAndUVMapper.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(Text.class);// 设置mr的输出参数outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath,true);// 避免job在运行的时候出现输出目录已经存在的异常FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath); job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); job.setReducerClass(ProvincePVAndUVReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); job.setNumReduceTasks(1); job.waitForCompletion(true); \}\}

### 5.2.4 执行MapReduce程序 ###

将上面的mr程序打包后上传到我们的Hadoop环境中，这里，对前面预处理之后的数据进行统计分析，执行如下命令：

yarn jar data-extract-clean-analysis-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \\cn.xpleaf.dataClean.mr.job.ProvincePVAndUVJob \\hdfs://ns1/output/data-clean/access \\hdfs://ns1/output/pv-uv

观察其执行结果：

......18/04/0822:22:42INFO mapreduce.Job: Running job: job\_1523133033819\_001018/04/0822:22:49INFO mapreduce.Job: Job job\_1523133033819\_0010 running in uber mode :false18/04/0822:22:49INFO mapreduce.Job:map0% reduce0%18/04/0822:22:55INFO mapreduce.Job:map50% reduce0%18/04/0822:22:57INFO mapreduce.Job:map100% reduce0%18/04/0822:23:03INFO mapreduce.Job:map100% reduce100%18/04/0822:23:03INFO mapreduce.Job: Job job\_1523133033819\_0010 completed successfully18/04/0822:23:03INFO mapreduce.Job: Counters:49......

可以看到MapReduce Job执行成功！

## 5.3 数据处理结果 ##

上面的MapReduce程序执行成功后，可以看到在HDFS中生成的数据输出目录：

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我们可以下载其结果数据文件，并用Notepadd++打开查看其数据信息：

![Image 1][]

至此，就完成了一个完整的数据采集、清洗、处理的完整离线数据分析案例。

作者：星星之火在心中  
链接：https://www.jianshu.com/p/2de8a88d60a2  
来源：简书

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