大數據日誌採集

Ⅰ 如何通過flume將設備日誌採集入大數據平台

大數據時代，誰掌握了足夠的數據，誰就有可能掌握未來，而其中的數據採集就是將來的流動資產積累。
幾乎任何規模企業，每時每刻也都在產生大量的數據，但這些數據如何歸集、提煉始終是一個困擾。而大數據技術的意義確實不在於掌握規模龐大的數據信息，而在於對這些數據進行智能處理，從中分析和挖掘出有價值的信息，但前提是如何獲取大量有價值的數據。

在最近的工作當中，本人剛好實現了運用大數據技術分析網站訪問日誌的方案，整個方案包括對網站日誌的採集、清洗、存儲和統計分析，計劃通過幾篇文章將技術實現細節分享出來，以期引起更多的思考和討論。
網站訪問日誌介紹
相信很多做過網站管理的人對網站訪問日誌（Access Log）應該不會陌生，現在主流的網站伺服器（如apache,tomcat,ngxin等）都支持將日誌數據記錄到伺服器的日誌文件中。
網站的訪問日誌中記錄了很多有用的信息，比如正常用戶的訪問足跡、惡意搗亂的足跡、用戶的入站方式、出站頁面等等信息。對以上信息匯總分類後，可以得到更有價值的東西，比如可以得到搜索引擎的抓取頻率和來訪時間段、可以得到哪些頁面是用戶熱搜的等等。
首先看一個訪問日誌的例子：
10.52.10.49 - - [17/Sep/2014:11:34:21 +0800] "GET /webapp HTTP/1.1" 302 - "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/37.0.2062.120 Safari/537.36"
這是一個combined格式的訪問日誌，裡面記錄了用戶的訪問ip、時間、訪問地址、來源地址等。如要了解具體的格式說明，請查看相關資料。

日誌採集存儲方案
對於一個比較活躍的網站來說，訪問日誌將會是一個海量的數據，考慮到網站日誌更新頻繁、和海量數據的特點，我選擇了Flume + HBase的採集和存儲方案。
Flume
Flume最早是Cloudera提供的日誌收集系統，目前是Apache下的一個項目，Flume支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據。
Flume提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方（可定製）的能力 Flume提供了從console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日誌系統，支持TCP和UDP等2種模式），exec（命令執行）等數據源上收集數據的能力。

HBase
HBase – Hadoop Database，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集群。

本次方案以Tomcat為Web伺服器，通過Flume實時監控網站的日誌文件並將新增日誌收集、清洗並保存到HBase中，供Spark等分布計算框架分析使用等。

方案實現
前提條件：
已經在linux伺服器上安裝並啟動了相關的程序：Tomcat7,Hadoop2.4.1，Zookeeper3.4.6，HBase0.98.5，Flume1.5。具體安裝步驟請自行查看相關文檔。
1. 首先開啟Tomcat中的日誌記錄功能，並選擇combined格式。
修改TOMCAT_PATH/conf/server.xml，增加日誌記錄：
<Valve className="org.apache.catalina.valves.AccessLogValve" directory="logs"
prefix="localhost_access_log." suffix=".txt" renameOnRotate="true"
pattern="combined" />
這樣，tomcat就會在logs目錄下每天生成localhost_access_log文件並實時記錄用戶的訪問情況。
2. 實現日誌文件對象和解析程序
AccessLog.java:
public class AccessLog {
private String clientIp;
private String clientIndentity;
private String remoteUser;
private Date dateTime;
private String request;
private String httpStatusCode;
private String bytesSent;
private String referer;
private String userAgent;
…
}
AccessLogParser.java:
public class AccessLogParser {
private static String pattern = "^([\\d.]+) (\\S+) (\\S+) \\[([\\w:/]+\\s[+\\-]\\d{4})\\] \"(.+?)\" (\\d{3}) (\\d+|-) \"([^\"]+)\" \"([^\"]+)\"";
private static Pattern p = Pattern.compile(pattern);

public static AccessLog parse(String line){
Matcher matcher = p.matcher(line);
if (matcher.matches()){
AccessLog accessLog = new AccessLog();
accessLog.setClientIp(matcher.group(1));
accessLog.setClientIndentity(matcher.group(2));
accessLog.setRemoteUser(matcher.group(3));
accessLog.setDateTime(getDateTime(matcher.group(4)));
accessLog.setRequest(matcher.group(5));
accessLog.setHttpStatusCode(matcher.group(6));
accessLog.setBytesSent(matcher.group(7));
accessLog.setReferer(matcher.group(8));
accessLog.setUserAgent(matcher.group(9));
return accessLog;
}
logger.warn("This line is not a valid combined log, ignored it. -- " + line);
return null;
}
3. 通過HBase Shell在HBase中建立相應的表access_log
執行：$HBASE_HOME/bin/hbase shell，進入shell命令行
create 'access_log','cb',創建access_log,和一個列族cb。因為hbase是一個列伺服器，一個列族中可以增加很多列，為了性能考慮，一般不要創建多於三個列族。
出現如下提示信息，即創建成功
0 row(s) in 11.9690 seconds
=> Hbase::Table - access_log
可以通過list命令查看資料庫中的表，或scan 『access_log』,查看錶中數據
4. 配置Flume，實現採集和存儲
在本方案中，我們要將數據存儲到HBase中，所以使用flume中提供的hbase sink，同時，為了清洗轉換日誌數據，我們實現自己的AsyncHbaseEventSerializer。

Ⅱ 大數據工程師需要學哪些技術

一、大數據採集

大數據採集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的採集。

資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的數據同步和集成。

網路數據採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，並將其統一結構化為本地數據的數據採集方式。

文件採集：包括實時文件採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。

二、大數據預處理

大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對採集到的原始數據所進行的諸如“清洗、填補、平滑、合並、規格化、一致性檢驗”等一系列操作，旨在提高數據質量，為後期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。

三、大數據儲存

大數據每年都在激增龐大的信息量,加上已有的歷史數據信息,對整個業界的數據存儲、處理帶來了很大的機遇與挑戰.為了滿足快速增長的存儲需求,雲存儲需要具備高擴展性、高可靠性、高可用性、低成本、自動容錯和去中心化等特點.常見的雲存儲形式可以分為分布式文件系統和分布式資料庫。其中,分布式文件系統採用大規模的分布式存儲節點來滿足存儲大量文件的需求,而分布式的NoSQL資料庫則為大規模非結構化數據的處理和分析提供支持。

四、大數據清洗

MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算，”Map(映射)”和”Rece(歸約)”，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統中。隨著業務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監控。

關於大數據工程師需要學哪些技術，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅲ 大數據怎麼採集數據

數據採集是所有數據系統必不可少的，隨著大數據越來越被重視，數據採集的挑戰也變的尤為突出。我們今天就來看看大數據技術在數據採集方面採用了哪些方法：
1、離線採集：工具：ETL；在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據採集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、保證數據完整性等。
2、實時採集：工具：Flume/Kafka；實時採集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用於記錄數據源的執行的各種操作活動，比如網路監控的流量管理、金融應用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據採集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後根據業務場景做對應的處理（例如去重、去噪、中間計算等），之後再寫入到對應的數據存儲中。這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均採用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求。
3、互聯網採集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook開發的數據(日誌)收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的採集。爬蟲除了網路中包含的內容之外，對於網路流量的採集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。
4、其他數據採集方法對於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，可以通過與數據技術服務商合作，使用特定系統介面等相關方式採集數據。比如八度雲計算的數企BDSaaS，無論是數據採集技術、BI數據分析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。數據的採集是挖掘數據價值的第一步，當數據量越來越大時，可提取出來的有用數據必然也就更多。只要善用數據化處理平台，便能夠保證數據分析結果的有效性，助力企業實現數據驅動。

Ⅳ 剛接了個業務，需要從30多個不同的系統中採集業務數據，求自動數據採集的神器

我們的TM-Dyson網路數據採集系統，24小時爬蟲自動化採集。

靈活迅速地抓取網頁上散亂分布的信息，通過智能數據中心提供存儲與計算，利用網頁應用伺服器和開放平台伺服器進行大數據存儲、管理以及挖掘服務，平台伺服器居中調節，實現大數據的智能化分析，准確挖掘出所需數據。

Ⅳ 如何開始學習大數據

首先我們要了解Java語言和操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

Ⅵ 大數據需要學編程嗎

很多人了解到大數據發展的前景和空間很好，適合發展自己的職業生涯，導致很多零基礎的想要加入大數據的學習中
首先，0基礎入門大數據，先從一門編程語言入手。我建議，如果你想往大數據開發方向走，學習Java，想學數據分析或者數據挖掘，那就選Python。
為什麼一開始的入門要學習編程呢？
這就跟問學習為什麼要學會拿畫筆、學習音樂為什麼要練發聲一樣，因為它是基礎啊！
學習大數據，不能只看數據，不能只設計演算法，關鍵是要通過編程把演算法來實現，看演算法是否對數據有一定的效果。如果不學一門語言，你就不能和計算機對話，就沒有辦法讓計算機來處理數據，也就不能證明你的想法和演算法的有效性和准確性。
既然編程是基礎，重要性就不用我在多說了吧，一定要學好哦。
0基礎學習大數據需要Java基礎
Java：開發需求最多的編程語言之一，可以從事網站開發、桌面程序設計、游戲開發、安卓後台開發、全棧開發等。它可以說是大數據最基礎的編程語言，一是大數據的本質是海量數據的計算，查詢與存儲，後台開發很容易接觸到大數據量存取的應用場景；二是Java天然的優勢，大數據的組件很多是用Java開發的。
零基礎小白想學習大數據，需要從Java基礎開始學起，可以把Java語言作為第一個入門語言。一般來說，學會JavaSE就可以了，但能掌握JavaEE的話會更好。
JavaSE：變數、循環、if等等；面向對象；I/O輸入和輸出（HDFS會用到）；反射、泛型，MR查詢；JDBC：操作關系型資料庫（RDBMS）（HIVE會用到）。
大數據需要學習Linux系統管理、Shell編程設計、Maven
Linux是一套免費使用和自由傳播的類Unix操作系統，是一個基於POSIX和UNIX的多用戶、多任務、支持多線程和多CPU的操作系統。Shell是一個用C語言編寫的程序，它是用戶使用Linux的橋梁；Shell既是一種命令語言，又是一種程序設計語言。Shell是一個命令解釋器，解釋執行用戶所輸入的命令和程序。Maven是一個項目管理工具，可以通過一小段描述信息來管理項目的構建，報告和文檔的項目管理。
大數據技術往往運行在Linux環境下，大數據的分布式集群（Hadoop，Spark）都是搭建在多台Linux系統上，對集群的執行命令都是在Linux終端窗口輸入......想從事大數據相關工作，需要掌握Linux系統操作方法和相關命令。

Ⅶ 大數據採集系統有哪些分類

1、體系日誌搜集體系

對日誌數據信息進行日誌搜集、搜集，然後進行數據分析，發掘公司事務渠道日誌數據中的潛在價值。簡言之，搜集日誌數據提供離線和在線的實時分析運用。目前常用的開源日誌搜集體系為Flume。

2、網路數據搜集體系

經過網路爬蟲和一些網站渠道提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式從網站上獲取數據。能夠將非結構化數據和半結構化數據的網頁數據從網頁中提取出來，並將其提取、清洗、轉化成結構化的數據，將其存儲為一致的本地文件數據。

目前常用的網頁爬蟲體系有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等結構。

3、資料庫搜集體系

經過資料庫搜集體系直接與企業事務後台伺服器結合，將企業事務後台每時每刻都在發生大量的事務記載寫入到資料庫中，最後由特定的處理分許體系進行體系分析。

目前常用聯系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲數據，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的搜集。

關於大數據採集系統有哪些分類，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅷ 大數據技術包括哪些

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，

3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

Ⅸ 大數據工程師到底是什麼

用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說，大數據工程師就是一群「玩數據」的人，內玩出數據容的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。

沈志勇認為如果把大數據想像成一座不停累積的礦山，那麼大數據工程師的工作就是，「第一步，定位並抽取信息所在的數據集，相當於探礦和采礦。第二步，把它變成直接可以做判斷的信息，相當於冶煉。最後是應用，把數據可視化等。」

因此分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。

Ⅹ 大數據運維的主要工作內容是什麼

大數據運維，這里指互聯網運維，通常屬於技術部門，與研發、測試、系統管理同為互專聯網產屬品技術支撐的4大部門，這個劃分在國內和國外以及大小公司間都會多少有一些不同。

一個互聯網產品的生成一般經歷的過程是：產品經理（proct manager，非技術部）需求分析、研發部門開發、測試部門測試、運維部門部署發布以及長期的運行維護。

一般來講國內的互聯網運維負責軟體測試交付後的發布和管理，其核心目標是將交付的業務軟體和硬體基礎設施高效合理的整合，轉換為可持續提供高質量服務的產品，同時最大限度降低服務運行的成本，保障服務運行的安全。