Taildir Source 组件
Flume 采集系统的搭建相对简单：
- 在服务器上部署 agent 节点，修改配置文件
- 启动 agent 节点，将采集到的数据汇聚到指定的 HDFS 目录中
针对 nginx 日志生成场景，如果通过 flume（1.6）收集，无论是 Spooling Directory Source 和 Exec Source 均不能满足动态实时收集的需求，在 flume1.7 版本之后，提供了一 个非常好用的 TaildirSource，使用这个 source，可以监控一个目录，并且使用正则表达式 匹配该目录中的文件名进行实时收集。
a1.sources = r1
a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r1.positionFile = /var/log/flume/taildir_position.json
a1.sources.r1.filegroups = f1 f2
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /var/log/test1/example.log
a1.sources.r1.filegroups.f2 = /var/log/test2/.*log.*
filegroups:指定 filegroups，可以有多个，以空格分隔；（TailSource 可以同时监控tail 多个目录中的文件）
positionFile:配置检查点文件的路径，检查点文件会以 json 格式保存已经 tail 文件的位置，解决了断点不能续传的缺陷。
filegroups.<filegroupName>：配置每个 filegroup 的文件绝对路径，文件名可以用正则表达式匹配
通过以上配置，就可以监控文件内容的增加和文件的增加。产生和所配置的文件名正则 表达式不匹配的文件，则不会被 tail。
执行脚本
bin/flume-ng agent -c conf -f conf/tailDir_agent_HDFS_sink -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
HDFS sink 文件滚动属性
基于文件闲置时间策略
配置项：hdfs.idleTimeout
默认值：0
说明：默认启动这个功能
这种策略很简单，如果文件在 hdfs.idleTimeout 秒的时间里都是闲置的，没有任何数据写入，那么当前文件关闭，滚动到下一个文件。这个配置在配置中可以设定成10分钟或者20分钟，在没有数据写入的时候自动让其滚动写入。
基于 hdfs 文件副本数
配置项：hdfs.minBlockReplicas
默认值：和 hdfs 的副本数一致
原理：hdfs.minBlockReplicas 是为了让 flume 感知不到 hdfs 的块复制，这样滚动方式配置（比如时间间隔、文件大小、events 数量等）才不会受影响。
假如 hdfs 的副本为 3.那么配置的滚动时间为 10 秒，那么在第二秒的时候，flume检测到 hdfs 在复制块，那么这时候 flume 就会滚动，这样导致 flume 的滚动方式受到影响。所以通常hdfs.minBlockReplicas 配置为 1，就检测不到副本的复制了。但是hdfs 的副本还是 3。
项目中数据的分析
58.215.204.118 - - [18/Sep/2018:06:51:35 +0000] "GET /wp-includes/js/jquery/jquery.js?ver=1.10.2 HTTP/1.1"304 0 "http://blog.fens.me/nodejs-socketio-chat/" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:23.0) Gecko/20100101 Firefox/23.0"
字段解析：
- 访客 ip 地址： 58.215.204.118
- 访客用户信息： - - (cookies)
- 请求时间：[18/Sep/2018:06:51:35 +0000]
- 请求方式：GET
- 请求的 url：/wp-includes/js/jquery/jquery.js?ver=1.10.2
- 请求所用协议：HTTP/1.1
- 响应码：304
- 返回的数据流量：0
- 访客的来源 url：http://blog.fens.me/nodejs-socketio-chat/
- 访 客所用 浏览 器： Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:23.0) Firefox/23.0
数据预处理
1、主要目的：
过滤“不合规”数据，清洗无意义的数据 格式转换和规整 根据后续的统计需求，过滤分离出各种不同主题(不同栏目 path)的基础数据。
image
2、实现方式
使用 MapReduce 程序对数据进行预处理。
image
预处理过程中有些编程小技巧需要注意：
- 如果涉及多属性值数据传递 通常可建立与之对应的 javabean 携带数据传递 注意要实现 Hadoop 序列化机制---writable 接口。
- 有意识的把 javabean 中 toString 方法重写，以\001 进行分割，方便后续数据 入 hive 映射方便。
- 如涉及不符合本次分析的脏数据，往往采用逻辑删除，也就是自定义标记位， 比如使用 1 或者 0 来表示数据是否有效，而不是直接物理删除。
点击流模型数据
点击流概念
点击流（Click Stream）是指用户在网站上持续访问的轨迹。注重用户浏览 网站的整个流程。用户对网站的每次访问包含了一系列的点击动作行为，这些点 击行为数据就构成了点击流数据（Click Stream Data），它代表了用户浏览网站 的整个流程。
点击流和网站日志是两个不同的概念，点击流是从用户的角度出发，注重用 户浏览网站的整个流程；而网站日志是面向整个站点，它包含了用户行为数据、服务器响应数据等众多日志信息击流数据。
image
点击流模型完全是业务模型，相关概念由业务指定而来。由于大量的指标统 计从点击流模型中更容易得出，所以在预处理阶段，可以使用 MapReduce 程序来 生成点击流模型的数据。 在点击流模型中，
存在着两种模型数据：PageViews、Visits。
点击流模型 pageviews
Pageviews 模型数据 专注于用户每次 会话（ session ） session 内访问了几步和每一步的停留时间。
在网站分析中，通常把前后两条访问记录时间差在 30 分钟以内算成一次会话。如果超过 30 分钟，则把下次访问算成新的会话开始。
大致步骤如下：
- 在所有访问日志中找出该用户的所有访问记录
- 把该用户所有访问记录按照时间正序排序
- 计算前后两条记录时间差是否为 30 分钟
- 如果小于 30 分钟，则是同一会话 session 的延续
- 如果大于 30 分钟，则是下一会话 session 的开始
- 用前后两条记录时间差算出上一步停留时间
- 最后一步和只有一步的 业务默认指定页面停留时间 60s
网友评论