大数据实时处理实战

忘是亡心i 2022-09-30 13:56 174阅读 0赞

> 作者：武智晖，北京移动网络运行维护中心大数据系统架构师，北京邮电大学软件工程硕士，高级工程师。多年从事系统架构设计，软件开发，运营商大数据分析挖掘工作。

随着互联网时代的发展，运营商作为内容传送的管道服务商，在数据领域具有巨大的优势，如何将这些数据转化为价值，越来越被运营商所重视。

运营商的大数据具有体量大，种类多的特点，如各类话单、信令等，通常一种话单每天的数据量就有上百亿条。随着业务分析需求对数据处理实时性的要求越来越高，也给我们的大数据处理架构带来了巨大的挑战，参照网络上可查的例子，运用到实际处理架构上，经常会因为实时数据流量大，造成系统运行不稳定及各种异常。从大数据实时处理架构开发到上线，耗时近2个月时间，经过大量优化，我们的系统才趋于稳定。最终我们使用10台服务器的集群，实时处理每天上百亿条的数据，这里每条数据的字段数量有100个，最长的字段内容超过1000字节。

下面就来分享一下我们在实时大数据处理大体量数据的过程中，总结出来的酸甜苦辣。

*  项目目标

在有限服务器集群数量的基础上，实现对每天超过百亿条、体量超过20T的某话单进行实时处理。具体需求是FTP收集多台话单服务器上的详单，进行实时处理后将数据存储到Hbase数据库供用户即时详单查询，同时将话单存储到Hdfs供离线分析使用。

*  硬件资源

10台x86服务器，单机配置16盒CPU，128G内存，2T硬盘\*10，300G硬盘\*2（系统盘）。

*  系统架构

10台服务器组成hadoop集群，其中NameNode节点同时作为采集机安装FTP和Flume，选取其他5台服务器安装Kafka，Zookeeper和Storm实现大数据实时流处理架构，为了充分利用集群计算资源，这5台服务器也配置了少量的Yarn计算资源，参与日常的离线数据分析需求。剩下的4台服务器我们安装了Hbase满足大数据下的秒级查询需求，系统拓扑图如下：

![640_wx_fmt_png_wxfrom_5_wx_lazy_1][]图一 系统拓扑图

*  项目实施

1.使用的相关技术

我们先来回顾一下相关的大数据架构和开源技术，大数据处理分离线分析架构和实时处理架构。离线分析架构（如Hive，Map/Reduce，Spark Sql等）可以满足数据后分析，数据挖掘的应用需求。对于实时性要求高的应用，如用户即时详单查询，业务量监控等，需要应用实时处理架构。目前大数据开源实时处理架构最常见的是Storm和Spark Streaming，相比Spark Streaming准实时批处理系统，Strom是更纯粹的实时处理系统，即来一条事件就处理一条，具有更高的实时性。

Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持单机也支持集群，支持多种数据源，如不断写入的文件、Socket、不断生成新文件的文件夹等，支持多种输出，如Hdfs、Kafka、Mysql数据库等。Flume使用时仅需实现简单配置，无需开发程序。

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，类似一个大数据量的缓存池，支持一份数据多用户消费。ZooKeeper是一个分布式的，开源的分布式应用程序协调服务，负责存储集群间部分组件的状态同步信息。Storm分布式实时计算系统，包含Nimbus主节点和Supervisor从节点（从storm1.0以后，增加了Nimbus备份节点），节点之间需要依靠Zookeeper做状态同步。Storm集群组件：

*  Nimbus：是Storm集群的master节点，负责资源分配和任务调度。
 *  Supervisor：是Storm集群的slave节点，负责接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程，是真正意义上的分布式计算节点。

![Image 1][]图二 Storm集群组件

Storm应用涉及到Java程序的开发，编程模型中涉及的概念：

*  Topology：Storm中运行的一个实时应用程序，各个组件间的消息流动形成逻辑上的一个拓扑结构，Topology一旦启动，就会常驻内存并占用worker资源。
 *  Spout：在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
 *  Bolt：在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件。Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写数据库等任何操作。
 *  Tuple：一次消息传递的基本单元。

2.开源组件安装及配置

a)Flume安装及配置

从http://flume.apache.org/下载flume的安装包，解压缩；如果使用Cloudera Manager或者Ambari安装，仅需通过相应的管理页面安装配置。我们仅安装了单机的Flume，未安装Flume集群，单机Flume处理效率非常高，完全能够满足我们每天处理上百亿条数据的需求，但需要说明一点的是Flume鲁棒性非常差，经常出现进程在、但数据不处理的进程卡死状态，使用Flume时要注意以下几点：

*  flume监控目录中不能含有目录；
 *  flume正在处理的文件，其他进程不能更改（如FTP正在传送中的文件，需要设置过滤条件，避免flume处理）。建议flume监控目录与FTP实时传送目录分开，避免flume处理FTP传送中的文件，导致异常，也可以设置正则表达式忽略正在传送的文件：

a1.sources.r1.ignorePattern = ^(.)*\\.tmp$

*  flume处理的文件中可能含有特殊字符，导致flume进程卡死。设置遇到不能识别的字符忽略跳过：

a1.sources.r1.decodeErrorPolicy = IGNORE

*  flume运行过程中出现GC over的内存溢出错误，配置flume-env.sh中内存配置（默认值很小）；

export JAVA_OPTS="-Xms1024m -Xmx2048m -Dcom.sun.management.jmxremote"

*  flume启动时-c后面要给全到详细flume配置文件目录，否则flume-env.sh中的配置不会加载，会使用默认配置，例如下面启动命令给全配置文件目录：

/hadoop/apache-flume-1.6.0-bin/bin/flume-ng agent -c /hadoop/apache-flume-1.6.0-bin/conf/

*  如果使用内存队列，请注意内存队列消息数的配置，设置transactionCapacity队列大小必须大于等于batchSize；

a1.channels.c1.transactionCapacity = 2000a1.sinks.k1.batchSize = 2000

*  增加batchSize可以提升flume处理速度，原理是flume处理的event都保存在transaction队列中，直到满足了batchSize的数量条件，才一次性批量向sink发送。但是要注意实际数据量的大小，如果实际数据量很小，batchSize就不能配置过大，否则数据达不到batchSize的数量条件，会长时间积压在transaction队列中，后面的实时处理程序反而得不到数据，导致实时性变差；
 *  flume中读取的一条记录长度超过2048字符，也就是4096字节就会被截断，可以在配置文件中增加如下配置项解决：

producer.sources.s.deserializer.maxLineLength=65535

*  flume字符转换异常问题，java.nio.charset.MalformedInputException: Input length = 1，可以在配置文件中增加如下配置项解决：

a1.sources.r1.inputCharset = ISO8859-1

*  flume遇到乱码停止，报异常:java.nio.charset.MalformedInputException，可以在配置文件中增加如下配置，忽略错误数据（默认是FAIL，抛异常报错，flume会停止）解决；

producer.sources.s.decodeErrorPolicy=IGNORE

*  默认情况下，Flume处理完成的文件会增加.completed后缀，在数据量很大的情况下，会很快撑满采集机硬盘，可以在配置文件中增加如下配置，让flume处理完后自动删除该数据文件解决。

a1.sources.r1.deletePolicy = immediate

Flume配置：

a1.sources = r1 a1.sinks = k1
    a1.channels = c1
    
    # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = spooldir
    a1.sources.r1.channels = c1
    a1.sources.r1.spoolDir = /ftpdata/xdr/HTTP_tmp
    a1.sources.r1.ignorePattern = ^(.)*\\.tmp$
    a1.sources.r1.fileHeader = false
    a1.sources.r1.deletePolicy = immediate
    a1.sources.r1.inputCharset = ISO8859-1 a1.sources.r1.deserializer.maxLineLength = 8192 a1.sources.r1.decodeErrorPolicy = IGNORE
    
    # Describe the sink a1.sinks.k1.channel = c1
    a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sinks.k1.batchSize = 10000 a1.sinks.k1.brokerList = stormmaster:9092,storm01:9092,storm02:9092,storm03:9092,storm04:9092 a1.sinks.k1.serializer.class = kafka.serializer.StringEncoder a1.sinks.k1.requiredAcks = 0 a1.sinks.k1.producer.type = async
    a1.sinks.k1.topic = sighttpnew
    
    # Use a channel which buffers events in memory a1.channels.c1.type = memory
    a1.channels.c1.capacity = 80000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000 a1.channels.c1.keep-alive = 30

Flume-env.sh配置：

# Enviroment variables can be set here. export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_80
    export FLUME_HOME=/hadoop/apache-flume-1.6.0-bin
    # Give Flume more memory and pre-allocate, enable remote monitoring via JMX export JAVA_OPTS="-Xms1024m -Xmx2048m -Dcom.sun.management.jmxremote" # Note that the Flume conf directory is always included in the classpath. export FLUME_CLASSPATH="/hadoop/apache-flume-1.6.0-bin/lib"

Flume启动命令：

/hadoop/apache-flume-1.6.0-bin/bin/flume-ng agent -c /hadoop/apache-flume-1.6.0-bin/conf/ -f /hadoop/apache-flume-1.6.0-bin/conf/viewdata.conf -n producer –Dflume.root.logger=ERROR &

> 注意一定要给全Flume配置文件的路径，否则启动Flume不能正确加载Flume-env.sh的配置。

b)Kafka集群安装及配置

从http://kafka.apache.org/下载kafka安装包：kafka\_\*.tgz，解压后，配置server.properties文件。

server.properties配置：

#本机在kafka集群中的id broker.id=48 #服务端口 port=9092 #主机名 host.name=storm01 # The number of threads handling network requests num.network.threads=3 # The number of threads doing disk I/O num.io.threads=8 # The send buffer (SO_SNDBUF) used by the socket server socket.send.buffer.bytes=102400 # The receive buffer (SO_RCVBUF) used by the socket server socket.receive.buffer.bytes=102400 # The maximum size of a request that the socket server will accept (protection against OOM) socket.request.max.bytes=104857600 #kafka数据存储位置（数据量大时，需要存储的目录大小也要充分） log.dirs=/data1/kafka-logs #默认topic创建partition的数量 num.partitions=1 # This value is recommended to be increased for installations with data dirs located in RAID array. num.recovery.threads.per.data.dir=1 #kafka事件只有flash到硬盘才能被后续消费者消费，因此要配置flash时间参数，避免小数据量情况下数据刷新时间过久 log.flush.interval.messages=10000 log.flush.interval.ms=1000 # 数据在kafka中保存的时间，单位小时，超时的数据kafka会自动删除 log.retention.hours=48 # The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created. log.segment.bytes=1073741824 # The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according  to the retention policies log.retention.check.interval.ms=300000 # If log.cleaner.enable=true is set the cleaner will be enabled and individual logs can then be marked for log compaction. log.cleaner.enable=false # zookeeper集群配置 zookeeper.connect=master:2181,storm01:2181,storm02:2181,storm03:2181,storm04:2181 # Timeout in ms for connecting to zookeeper zookeeper.connection.timeout.ms=6000 #是否能够删除topic的配置，默认false不能删除topic delete.topic.enable=true

Kafka服务启动：jps命令可以看到kafka的进程名，说明kafka已经成功启动。

nohup kafka-server-start.sh /home/hadoop/kafka_2.9.1-0.8.2.1/config/server.properties &

创建topic：创建复制因子2，有24个partition的topic，创建多个partition的目的是增加并行性，复制因子的目的是数据安全冗余。

kafka-topics.sh --create --zookeeper master:2181,storm01:2181,storm02:2181,storm03:2181,storm04:2181 --replication-factor 2 --partitions 24 --topic sighttp

kafka数据存储方式：在kafka数据存储目录下，可以看到以每个-方式命名的文件夹，例如sighttp-19表示topic：sighttp，partition：19，如下图所示：

![Image 1][]图三

进入topic-partition目录，可以看到很多.index和.log结尾的文件。其中.log是数据文件，其中存储的是kafka缓存池中的数据，.index是索引文件，数据文件和索引文件成对出现，文件名为一串数字，标识了该文件中存储数据的起始序列号，如下：

![Image 1][]图四

kafka数据消费状态查询：消费者从kafka消费数据状态是记录在zookeeper中的，使用zkCli.sh命令可以查看，如下图查询了消费topic：sighttp，partition：0的状态，offset表明已经处理到49259227840行，如下图所示：

![640_wx_fmt_png_wxfrom_5_wx_lazy_1 1][]图五

> 经验：通过消费到的行数与存储到的行数，可以判断数据处理程序的速度是否满足数据生成速度的需求。

kafka消费典型异常：

[2016-10-27 16:15:42,536] ERROR [Replica Manager on Broker 51]: Error when processing fetch request for partition [sighttp,3] offset 6535061966 from consumer with correlation id 0. Possible cause: Request for offset 6535061966 but we only have log segments in the range 6580106664 to 6797636149. (kafka.server.ReplicaManager)

异常原因：kafka中由于消息过期已经把序号是6535061966的消息删除了，目前kafka中只有范围是6580106664到6797636149的日志，但是消费者还要处理过期删除的消息，那就会出现此异常消息（通常是由于数据处理速度慢，无法满足数据生成速度的要求，导致消息积压，积压的消息到达kafka配置的过期时间，被kafka删除）。

c)Storm集群安装及配置

在http://storm.apache.org/下载Storm安装包，建议使用Storm 0.10.0 released以上版本，因为最新版本修正了很多bug，特别是STORM-935的问题（拓扑启动后会占用大量系统资源，导致Topology运行不稳定）。

storm.yaml文件配置：

#zookeeper集群服务器配置 storm.zookeeper.servers:    - "master"    - "storm01"    - "storm02"    - "storm03"    - "storm04" #storm主节点 nimbus.host: "master" #strom管理页面服务端口 ui.port: 8081 #storm从节点服务端口配置，默认6700-6703共4个端口，意味着每台服务器可以提供4个worker插槽，这里增加了6704和6705端口，即为单台服务器增加了2个worker插槽，worker数增加意味着storm集群可以提供更多的计算资源。 supervisor.slots.ports: - 6700 - 6701 - 6702 - 6703 - 6704 - 6705 #状态信息存储位置，避免使用/tmp storm.local.dir: "/home/hadoop/apache-storm-0.10.0/workdir" #主节点的内存 nimbus.childopts: "-Xmx3072m" #从节点的内存 supervisor.childopts: "-Xmx3072m" #worker的内存，增加内存可以减少GC overload的问题 worker.childopts: "-Xmx3072m" #默认为30，增加netty超时时长等参数，降低因Netty通信问题，造成worker不稳定 storm.messaging.netty.max_retries：60 #增加storm.messaging.netty.max_wait_ms设置，默认为1000 storm.messaging.netty.max_wait_ms：2000

启动服务：

*  主节点：（启动主节点服务和管理页面）   
    nohup storm nimbus &   
    nohup storm ui &
 *  从节点：   
    nohup storm supervisor &

Storm管理页面：

浏览器输入Storm UI所在服务器地址+8081端口号，打开Strom管理页面如下图：

![640_wx_fmt_png_wxfrom_5_wx_lazy_1 2][]图六

从图六Cluster Summary中可以看出Storm集群共有4个Supervisor节点，因每台Supervisor提供6个slot（如果在storm.yaml配置文件中不配置supervisor.slots.ports属性，则每个Supervisor默认提供4个slot），因此共有4\*6=24个slot，已使用22个，还有2个空闲。需要注意的是每个拓扑一旦发布，将长久占用slot，如果没有足够的slot，最新发布的拓扑只会占用空闲的slot，不会抢占其他已经被占用的slot资源；如果没有slot，将无法发布新的拓扑，此时需要挖潜Storm集群服务器，通过配置文件增加slot资源或增加新的服务器。

从图六Topology Summary中可以看出，集群上已经发布了7个Topology，每个Topology占用的worker资源，启动的executor线程数，具体资源占用多少是在Storm Topology开发程序中指定的。

d)Kafka+Storm+Hdfs+Hbase拓扑开发

我们使用Eclipse创建MAVEN工程，在pom.xml配置文件中添加Storm及Hdfs的相关依赖，本例是Storm从Kafka中消费数据，经过ETL处理后存储到Hdfs和Hbase中，因此需要添加Storm-Kafka、Storm-Hdfs、Storm-Hbase等依赖，注意依赖包版本要与集群一致。

抽取过程继承BaseRichBolt类：

public class splitBolt extends BaseRichBolt {    private static final String TAB = ",";    private OutputCollector collector;    public void prepare(Map config,TopologyContext context,OutputCollector collector){        this.collector=collector;    }    public void execute(Tuple input){            String line=input.getString(0);            String[] words=line.split(TAB);            if (words.length>74)            {                String Account;                if (words[0].length()>0) Account=words[0];                 else Account="NULL";                String LocalIPv4;                if (words[1].length()>0) LocalIPv4=words[1];                else LocalIPv4="NULL";                 String RemoteIPv4;                if (words[2].length()>0) RemoteIPv4=words[2];                else RemoteIPv4="NULL";                String newline=Account+"|"+LocalIPv4+"|"+RemoteIPv4;                collector.emit(input,new Values(newline));            }            collector.ack(input);    }     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer){        declarer.declare(new Fields("newline"));    } }

写Hbase需要实现HBaseMapper类：

public class myHbaseMapper implements HBaseMapper {    public ColumnList columns(Tuple tuple) {        String line=tuple.getString(0);        String[] words=line.split("\\|");        ColumnList cols = new ColumnList();         //参数依次是列族名，列名，值        if (words[1].length()>0) cols.addColumn("content".getBytes(), "LocalIPv4".getBytes(), words[1].getBytes());        if (words[2].length()>0) cols.addColumn("content".getBytes(), "RemoteIPv4".getBytes(), words[2].getBytes());        return cols;    }     public byte[] rowKey(Tuple tuple) {        String line=tuple.getString(0);        String[] words=line.split("\\|");        String key;        //rowkey设置成Account的反字符串，便于hbase表内分区的数据均衡        key=new StringBuilder(words[0]).reverse().toString();        return key.getBytes();    } }

main函数：

public static void main(String[] args)
    {  
        String zks = "master:2181,storm01:2181,storm02:2181 "; //zookeeper集群
        String topic = "topicname"; //kafka中topic名称
        String zkRoot = "/storm";//zookeeper中存储状态信息的根目录
        String id = "kafkatopicname";//zookeeper中存储本拓扑状态信息的子目录
        FileNameFormat fileNameFormat = new DefaultFileNameFormat()
        .withPath("/storm/tmp/").withPrefix("tmp_").withExtension(".dat");
        RecordFormat format = new DelimitedRecordFormat()
        .withFieldDelimiter("|"); //写到hdfs的目录文件名以’tmp_’开头，’.dat’结尾
        //每10分钟重写一个hdfs的新文件
        FileRotationPolicy rotationPolicy = new TimedRotationPolicy(10.0f, TimeUnit.MINUTES);
        BrokerHosts brokerHosts = new ZkHosts(zks);
        //配置storm拓扑的spout
        SpoutConfig spoutConf = new SpoutConfig(brokerHosts, topic, zkRoot, id);
        spoutConf.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new MessageScheme());  
        spoutConf.zkServers = Arrays.asList(new String[] {
       "master", "storm01","storm02"});  
        spoutConf.zkPort = 2181;
        spoutConf.ignoreZkOffsets = false;//重启拓扑时，需要从zookeeper中读取偏移量
        //如果偏移量中的数据已经从kafka中删除，则从kafka中保存的最早数据开始处理。
        spoutConf.startOffsetTime = kafka.api.OffsetRequest.EarliestTime();
        spoutConf.useStartOffsetTimeIfOffsetOutOfRange = true;    //配置hdfs bolt
        HdfsBolt hdfsBolt = new HdfsBolt()
        .withFsUrl("hdfs://hdfsmaster:9000")
        .withFileNameFormat(fileNameFormat)
        .withRecordFormat(format)
        .withRotationPolicy(rotationPolicy)
        //hdfs数据文件写完后，move到新目录
        .addRotationAction(new MoveFileAction().toDestination("/storm/http/")); 
        //实例化HBaseMapper
        HBaseMapper mapper = new myHbaseMapper();
        //实例化HBaseBolt,指定hbase中的表名
        HBaseBolt hBolt = new HBaseBolt("hbasetable", mapper).withConfigKey("hbase.conf");
        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();  
        //配置spout线程数为24，此数要与kafka中topic的partition数一致，partition数越多，则spout读取数据的并行性越高，处理速度越快
        builder.setSpout("kafka-reader", new KafkaSpout(spoutConf),24);    //配置bolt，此bolt开发处理逻辑，bolt可以串接多个
        builder.setBolt("etl", new splitBolt(), 24).shuffleGrouping("kafka-reader");  
        builder.setBolt("hdfs-bolt", hdfsBolt, 24).shuffleGrouping("etl");
        builder.setBolt("hbase-bolt", hBolt, 24).shuffleGrouping("etl");
        Config conf = new Config();
        //增加hbase配置，指定hbase在hdfs集群上的目录，zookeeper服务器集群
        Map<String, Object> hbConf = new HashMap<String, Object>();
        hbConf.put("hbase.rootdir", "hdfs://hdfsmaster:9000/hbase");
        hbConf.put("hbase.zookeeper.quorum","master,storm01,storm02");
        conf.put("hbase.conf", hbConf);    String name = sighttphdfs.class.getSimpleName();   
        if (args != null && args.length > 0) {  
            conf.put(Config.NIMBUS_HOST, args[0]);
            conf.put(Config.TOPOLOGY_ACKER_EXECUTORS, 0); 
            //设置拓扑占用worker数为4，根据实时处理数据量大小按需配置
            conf.setNumWorkers(4); 
            StormSubmitter.submitTopologyWithProgressBar(name, conf, builder.createTopology());  
        }
    }

上面程序实现了Storm读Kafka写Hdfs和Hbase的例子，抽取类中可以根据不同的业务需求，通过Java代码实现不同的逻辑。编译后的jar包上传到集群，使用storm命令行提交Topology：

storm jar ./kafkastream.jar sighdfs.sighttphdfs stormmaster

### 总结 ###

经过几个月的实际运行，我们的大数据实时处理架构能够始终保持稳定，话单处理速度高于话单生成速度，有效的支撑了运营商大数据的各种分析查询需求。开发和优化过程充满挑战，经过各种研究和尝试，问题逐渐解决，在此我们也积累了大量的开发和优化经验。

最后再分享2个我们实际遇到的问题：

*  Zookeeper配置造成Storm拓扑运行不稳定

因Storm集群需要Zookeeper集群作状态同步，因此所有是Storm服务器worker进程都会不停连接Zookeeper节点，Zookeeper节点的默认连接数是60，当Storm计算拓扑数量较多时，需要修改Zookeeper配置maxClientCnxns=1000，增加Zookeeper连接数。

*  Hdfs节点磁盘I/O高造成Storm拓扑运行不稳定

由于Storm是实时计算，每个环节的拥塞都将引起Storm拓扑的不稳定，在开发中我们遇到Hdfs某个节点磁盘I/O高，导致Storm写Hdfs超时，最终引发Supervisor杀掉worker，造成拓扑不稳定的问题。究其原因是在某个Hdfs节点上，Yarn任务正在进行Reduce操作，用iostat -x 1 10命令查看，Yarn的中间盘I/O长时间被100%占用，同时Yarn的中间盘也是Hdfs的数据盘，导致写入请求无法响应，最终导致Storm写Hdfs的worker超时，引发拓扑运行不稳定。此处建议配置Yarn的中间盘时，不要使用操作系统根盘，不要使用Hdfs的数据盘，可以有效避免Storm写Hdfs超时的问题。

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