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原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzAyNTE0Ng==&mid=205526269&idx=1&sn=6300502dad3e41a36f9bde8e0ba2284d&key=c468684b929d2be22eb8e183b6f92c75565b8179a9a179662ceb350cf82755209a424771bbc05810db9b7203a62c7a26&ascene=0&uin=Mjk1ODMyNTYyMg%3D%3D&devicetype=iMac+MacBookPro9%2C2+OSX+OSX+10.10.3+build(14D136)&version=11000003&pass_ticket=HKR%2BXKPFBrbVIWepmb7SozvfYdm5CIHU8HWlVnE78YKUsYHCq65XPAv9e1W48Ts1

虽然我一直不赞成完全用开源软件组装成一个系统, 但是对于初创公司来说, 效率高并且成本小, 还是有潜在的应用空间的. 风险就是系统的维护.

本文介绍了如何使用flume+kafka+storm+mysql构建一个分布式大数据流式架构，涉及基本架构，安装部署等方面的介绍。

架构图

数据流向图

（是visio画的，图太大，放上来字看起来比较小，如果有需要的朋友留邮箱）

实时日志分析系统架构简介

系统主要分为四部分：

1）.数据采集

负责从各节点上实时采集数据，选用cloudera的flume来实现

2）.数据接入

由于采集数据的速度和数据处理的速度不一定同步，因此添加一个消息中间件来作为缓冲，选用apache的kafka

3）.流式计算

对采集到的数据进行实时分析，选用apache的storm

4）.数据输出

对分析后的结果持久化，暂定用mysql

详细介绍各个组件及安装配置：

操作系统：centos6.4

Flume

Flume是Cloudera提供的一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。

下图为flume典型的体系结构：

Flume数据源以及输出方式:

Flume提供了从console(控制台)、RPC(Thrift-RPC)、text(文件)、tail(UNIX tail)、syslog(syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式)，exec(命令执行)等数据源上收集数据的能力,在我们的系统中目前使用exec方式进行日志采集。

Flume的数据接受方，可以是console(控制台)、text(文件)、dfs(HDFS文件)、RPC(Thrift-RPC)和syslogTCP(TCP syslog日志系统)等。在我们系统中由kafka来接收。

Flume版本：1.4.0

Flume下载及文档：

http://flume.apache.org/

Flume安装：

$tar zxvf apache-flume-1.4.0-bin.tar.gz /usr/local

Flume启动命令：

$bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/flume-conf.properties --name producer -Dflume.root.logger=INFO,console

注意事项：需要更改conf目录下的配置文件，并且添加jar包到lib目录下。

Kafka

Kafka是一个消息中间件，它的特点是:

1、关注大吞吐量，而不是别的特性

2、针对实时性场景

3、关于消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由kafka server端维护。

4、分布式，producer、broker和consumer都分布于多台机器上。

下图为kafka的架构图：

Kafka版本：0.8.0

Kafka下载及文档：http://kafka.apache.org/

Kafka安装：

> tar xzf kafka-<VERSION>.tgz

> cd kafka-<VERSION>

> ./sbt update

> ./sbt package

> ./sbt assembly-package-dependency Kafka

启动及测试命令：

（1） start server

> bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

（2）Create a topic
> bin/kafka-create-topic.sh --zookeeper localhost:2181 --replica 1 --partition 1 --topic test

> bin/kafka-list-topic.sh --zookeeper localhost:2181

（3）Send some messages

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

（4）Start a consumer

> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning

storm

Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。

Storm架构图：

storm工作任务topology：

Storm 版本：0.9.0

Storm 下载：http://storm-project.net/

Storm安装：

第一步，安装Python2.7.2

# wget http://www.python.org/ftp/python/2.7.2/Python-2.7.2.tgz

# tar zxvf Python-2.7.2.tgz

# cd Python-2.7.2

# ./configure

# make

# make install

# vi /etc/ld.so.conf

第二步，安装zookeeper（kafka自带zookeeper，如果选用kafka的，该步可省略）

#wget http://ftp.meisei-u.ac.jp/mirror/apache/dist//zookeeper/zookeeper-3.3.3/zoo keeper-3.3.3.tar.gz

# tar zxf zookeeper-3.3.3.tar.gz

# ln -s /usr/local/zookeeper-3.3.3/ /usr/local/zookeeper

# vi ~./bashrc (设置ZOOKEEPER_HOME和ZOOKEEPER_HOME/bin)

第三步，安装JAVA

$tar zxvf jdk-7u45-linux-x64.tar.gz /usr/local

如果使用storm0.9以下版本需要安装zeromq及jzmq。

第四步，安装zeromq以及jzmq

jzmq的安装貌似是依赖zeromq的，所以应该先装zeromq，再装jzmq。

1）安装zeromq（非必须）：

• # wget http://download.zeromq.org/historic/zeromq-2.1.7.tar.gz

• # tar zxf zeromq-2.1.7.tar.gz

• # cd zeromq-2.1.7

• # ./configure

• # make

• # make install

• # sudo ldconfig (更新LD_LIBRARY_PATH)

缺少c++环境：yum install gcc-c++

之后遇到的问题是：Error:cannot link with -luuid, install uuid-dev

这是因为没有安装uuid相关的package。

解决方法是：# yum install uuid*

# yum install e2fsprogs*

# yum install libuuid*

2）安装jzmq（非必须）

• # yum install git

• # git clone git://github.com/nathanmarz/jzmq.git

• # cd jzmq

• # ./autogen.sh

• # ./configure

• # make

• # make install

然后，jzmq就装好了，这里有个网站上参考到的问题没有遇见，遇见的童鞋可以参考下。在./autogen.sh这步如果报错：autogen.sh:error:could not find libtool is required to run autogen.sh，这是因为缺少了libtool，可以用#yum install libtool*来解决。

如果安装的是storm0.9及以上版本不需要安装zeromq和jzmq，但是需要修改storm.yaml来指定消息传输为netty：

storm.local.dir: "/tmp/storm/data"

storm.messaging.transport: "backtype.storm.messaging.netty.Context"

storm.messaging.netty.server_worker_threads: 1

storm.messaging.netty.client_worker_threads: 1

storm.messaging.netty.buffer_size: 5242880

storm.messaging.netty.max_retries: 100

storm.messaging.netty.max_wait_ms: 1000

storm.messaging.netty.min_wait_ms: 100

第五步，安装storm

$unzip storm-0.9.0-wip16.zip

备注：单机版不需要修改配置文件，分布式在修改配置文件时要注意：冒号后必须加空格。

测试storm是否安装成功：

1. 下载strom starter的代码 git clone https://github.com/nathanmarz/storm-starter.git

2. 使用mvn -f m2-pom.xml package 进行编译

如果没有安装过maven，参见如下步骤安装：
1.从maven的官网下载http://maven.apache.org/

tar zxvf apache-maven-3.1.1-bin.tar.gz /usr/local

配置maven环境变量

export MAVEN_HOME=/usr/local/maven

export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin

验证maven是否安装成功:mvn -v

修改Storm-Starter的pom文件m2-pom.xml ，修改dependency中twitter4j-core 和 twitter4j-stream两个包的依赖版本，如下：

org.twitter4j
twitter4j-core
[2.2,)


org.twitter4j
twitter4j-stream
[2.2,)

编译完后生成target文件夹

启动zookeeper

zkServer.sh start

启动nimbus supervisor ui

storm nimbus

storm supervisor

storm ui

jps查看启动状态

进入target目录执行：

storm jar storm-starter-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar storm.starter.WordCountTopology wordcountTop

然后查看http://localhost:8080

注释：单机版 不用修改storm.yaml

kafka和storm整合

1.下载kafka-storm0.8插件：https://github.com/wurstmeister/storm-kafka-0.8-plus

2.该项目下载下来需要调试下，找到依赖jar包。然后重新打包，作为我们的storm项目的jar包。

3.将该jar包及kafka_2.9.2-0.8.0-beta1.jar metrics-core-2.2.0.jar scala-library-2.9.2.jar (这三个jar包在kafka-storm-0.8-plus项目依赖中能找到)

备注：如果开发的项目需要其他jar，记得也要放进storm的Lib中比如用到了mysql就要添加mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar到storm的lib下

flume和kafka整合

1.下载flume-kafka-plus: https://github.com/beyondj2ee/flumeng-kafka-plugin

2.提取插件中的flume-conf.properties文件

修改该文件：#source section

producer.sources.s.type = exec
producer.sources.s.command = tail -f -n+1 /mnt/hgfs/vmshare/test.log
producer.sources.s.channels = c

修改所有topic的值改为test

将改后的配置文件放进flume/conf目录下

在该项目中提取以下jar包放入环境中flume的lib下：

以上为单机版的flume+kafka+storm的配置安装

flume+storm插件

https://github.com/xiaochawan/edw-Storm-Flume-Connectors

启动步骤

安装好storm，flume，kafka之后开始项目部署启动（在部署启动之前最好按照安装文档进行storm kafka flume各个组件测试）。

第一步
将编写好的storm项目打成jar包放入服务器上，假如放在/usr/local/project/storm.xx.jar

注:关于storm项目的编写见安装文档中的 kafka和storm整合 。

第二步

启动zookeeper(这里可以启动kafka自带的zookeeper或者启动单独安装的kafka，以下以kafka自带为例)

cd /usr/local/kafka

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

第三步

启动kafka

cd /usr/local/kafka

> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

创建主题

> bin/kafka-create-topic.sh --zookeeper localhost:2181 --replica 1 --partition 1 --topic test

注:因为kafka消息的offset是由zookeeper记录管理的，所以在此需指定zookeeper的ip,replica 表示该主题的消息被复制几份，partition 表示每份主题被分割成几部分。test表示主题名称。

第四步

启动storm

> storm nimbus

> storm supervisor

> storm ui

cd /usr/local/project/

> storm jar storm.xx.jar storm.testTopology test

注：storm.xx.jar 为我们编写好的storm项目jar包，第一步完成的工作。 storm.testTopology 为storm项目中main方法所在的类路径。test为此次topology的名字。

第五步

启动flume

cd /usr/local/flume

bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/flume-conf.properties --name producer 

注：flume.conf.properties为我们自定义的flume配置文件，flume安装好后是没有此文件的，需要我们自己编写，编写方式见flume安装的文章。

至此需要启动的程序已经全部启动，storm项目已经开始运行，可以打开storm ui 观察运行是否正常。

http://localhost:8080

注:此处ip为storm nimbus所在机器Ip 端口可在storm配置文件 storm/conf/storm.yaml中修改

本文摘自http://blog.csdn.net/mylittlered/article/details/20810265 标题为：“flume+kafka+storm+mysql架构设计” 。

[转载] 利用flume+kafka+storm+mysql构建大数据实时系统

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原文地址：http://www.cnblogs.com/zhengran/p/4536770.html