Flume-NG + HDFS + HIVE 日志收集分析

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最近做了一个POC，目的是系统日志的收集和分析，此前有使用过splunk，虽然用户体验很好，但一是价格昂贵，二是不适合后期开发（splunk已经推出了SDK，后期开发已经变得非常容易）。在收集TB级别的日志量上flume-ng是更好的选择，因为后面的存储是扩展性极佳的HDFS。先简要介绍一下测试环境：
5台VM机器(RHEL6.3)：
1, collector01
2, namenode
3, datanode01
4, datanode02
5, datanode03
第一台机器collector01用户日志收集，数据汇总到collector01后写入hdfs, 其余4台仅服务Hadoop相关服务，其上安装了CDH4.0，HDFS/MapReduce/hive等等。
注意：
1, flume-ng如需将数据写入hdfs，本机也同样需要安装hadoop 相关的package
2, CDH4.0在使用中遇到不少bug，浪费了一些时间，建议使用CDH3 （当初选在CDH4.0 是因为有impala package，但此次测试并未加入impala部分）

Flume-NG基本概念

Apache Flume-NG是一个分布式，可靠的日志收集，聚合系统，最早由cloudera开发，现已经并入Apache社区，相比较之前的flume-og (Flume)而言，结构更精简清晰（没有了master,collecter的概念）部署更容易。

如上图，Flume-NG有3个重要的概念

1, Source

2, Channel

3, Sink

正如其名字所示例的那样， Source是数据源，Channel负责数据的传送，而Sink则是数据的目的地。Flume-NG中很重要的一点就是：一个flume instance的Sink可以是另外一个flume instance的source，这样就可以首尾相连，形成一条链。log 数据也就可以传送到任意地方，最终进入HDFS存储。Source/Channel/Sink各自有不同的Type，适用不同的场景，具体可以参看文档，我这里就不赘述了，下面就简单介绍一下我POC过程中使用的配置情况：

Flume-NG Agent and Client 

Agent:

运行主机: collector01

Hadoop 版本: CDH 4.0 (如前所述，如需sink到HDFS, hadoop相关的package需要安装)

Flume-NG 版本: 1.3.0

Flume-NG 位置: /data/apache-flume-1.3.0-bin

Haoop HDFS name node: hdfs://namenode:8020

Flume-NG Agent 配置文件：

[root@collector01 apache-flume-1.3.0-bin]# cat /data/apache-flume-1.3.0-bin/conf/flume.conf
# Define a memory channel called c1 on a1
a1.channels.c1.type = memory

# Define an Avro source called r1 on a1 and tell it
# to bind to 0.0.0.0:41414. Connect it to channel c1.
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.r1.port = 41414
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://namenode:8020/user/hive/warehouse/squid
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 0
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval= 0
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 600000
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 600

#
# Finally, now that we've defined all of our components, tell
# a1 which ones we want to activate.
a1.channels = c1
a1.sources = r1
a1.sinks = k1

运行Agent：

bin/flume-ng agent --conf ./conf/ -f conf/flume.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console -n a1

运行以上命令后， flume-ng将会在启动avro Source监听41414端口, 等待日志进入。参数 “-Dflume.root.logger=DEBUG,console”仅为debug用途，这样当log数据进入的时候可以清新看到具体情况，请勿在真实环境使用，否则terminal会被log淹没。
以上配置文件将会把41414端口侦测到的日志写入HDFS hdfs://namenode:8020/user/hive/warehouse/squid. 且每 600000 行roll out成一个一个新文件。

Client:

bin/flume-ng avro-client --conf conf -H collector01 -p 41414 -F /root/1024.txt -Dflume.root.logger=DEBUG,console

在客户主机上运行此命令，将会把日志文件 /root/1024.txt上传到collector01:41414端口。flume-ng当然也可以配置检控日志文件的变化(tail -F logfile)，参看exec source的文档。
一下为HDFS中收集到的日志：

使用HiVE分析数据：

Hive 将会利用hdfs中的log进行分析， 你需要写好相应的分析SQL语句，hive将调用 map reduce完成你的分析任务。我测试用的log是squid log，log entry如下：

1356867313.430 109167 10.10.10.1 TCP_MISS/200 51498 CONNECTsecurepics.example.com:443 – HIER_DIRECT/securepics.example.com -

若要适应hive分析，就需要在hdfs数据的基础上create table. 而最重要的一步就是根据log的内容来写正则表达式，匹配log中的每一列。

[ ]*([0-9]*)[^ ]*[ ]*([^ ]*) ([^ ]*) ([^ |^ /]*)/([0-9]*) ([0-9]*) ([^ ]*) ((?:([^:]*)://)?([^/:]+):?([0-9]*)?(/?[^ ]*)) ([^ ]*) ([^/]+)/([^ ]+) (.*)

只能使用basic re是很让人头疼的，意味着没法使用d, s, w这样的语法。在写以上正则的时候，这个网站http://rubular.com帮了我大忙。可以动态查看到正则的结果。

在Hive中运行如下命令创建Table:

 

hive>

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS squidtable(ttamp STRING, duration STRING,
clientip STRING, action STRING, http_status STRING, bytes STRING, method STRING,
uri STRING, proto STRING, uri_host STRING, uri_port STRING, uri_path STRING,
username STRING, hierarchy STRING, server_ip STRING, content_type STRING)
ROW FORMAT SERDE ‘org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe’
WITH SERDEPROPERTIES (
“input.regex” = “[ ]*([0-9]*)[^ ]*[ ]*([^ ]*) ([^ ]*) ([^ |^ /]*)/([0-9]*) ([0-9]*) ([^ ]*) ((?:([^:]*)://)?([^/:]+):?([0-9]*)?(/?[^ ]*)) ([^ ]*) ([^/]+)/([^ ]+) (.*)”,
“output.format.string” = “%1$s %2$s %3$s %4$s %5$s %6$s %7$s %8$s %9$s %10$s %11$s %12$s %13$s %14$s %15$s %16$s”
)
STORED AS TEXTFILE
LOCATION ‘/user/hive/warehouse/squid';

一些分析SQL例子:

# How many log entry inside table
select count(*) from squidtable;

# How many log entry inside table with client ip 10.10.10.1
select count(*) from squidtable where clientip = "10.10.10.1";

# some advance query
SELECT clientip, COUNT(1) AS numrequest FROM squidtable GROUP BY clientip SORT
BY numrequest DESC LIMIT 10;