本文转载自微信公众号「Java大数据与数据仓库」，作者柯少爷。转载本文请联系Java大数据与数据仓库公众号。
最近有个需求，实时统计pv,uv，结果按照date,hour,pv,uv来展示，按天统计，第二天重新统计，当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示。这里介绍最基本的pv,uv的展示。
| id | uv | pv | date | hour |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 155599 | 306053 | 2018-07-27 | 18 |
关于什么是pv,uv，可以参见这篇博客:https://blog.csdn.net/petermsh/article/details/78652246
1、项目流程
日志数据从flume采集过来，落到hdfs供其它离线业务使用，也会sink到kafka，sparkStreaming从kafka拉数据过来，计算pv,uv，uv是用的redis的set集合去重，最后把结果写入mysql数据库，供前端展示使用。
2、具体过程
1)pv的计算
拉取数据有两种方式，基于received和direct方式，这里用direct直拉的方式，用的mapWithState算子保存状态，这个算子与updateStateByKey一样，并且性能更好。当然了实际中数据过来需要经过清洗，过滤，才能使用。
定义一个状态函数
- // 实时流量状态更新函数
- val mapFunction = (datehour:String, pv:Option[Long], state:State[Long]) => {
- val accuSum = pv.getOrElse(0L) + state.getOption().getOrElse(0L)
- val output = (datehour,accuSum)
- state.update(accuSum)
- output
- }
这样就很容易的把pv计算出来了。
2)uv的计算
uv是要全天去重的，每次进来一个batch的数据，如果用原生的reduceByKey或者groupByKey对配置要求太高，在配置较低情况下，我们申请了一个93G的redis用来去重，原理是每进来一条数据，将date作为key，guid加入set集合，20秒刷新一次，也就是将set集合的尺寸取出来，更新一下数据库即可。
- helper_data.foreachRDD(rdd => {
- rdd.foreachPartition(eachPartition => {
- // 获取redis连接
- val jedis = getJedis
- eachPartition.foreach(x => {
- // 省略若干...
- jedis.sadd(key,x._2)
- // 设置存储每天的数据的set过期时间，防止超过redis容量，这样每天的set集合，定期会被自动删除
- jedis.expire(key,ConfigFactory.rediskeyexists)
- })
- // 关闭连接
- closeJedis(jedis)
- })
- })
3)结果保存到数据库
结果保存到mysql，数据库，10秒刷新一次数据库，前端展示刷新一次，就会重新查询一次数据库，做到实时统计展示pv,uv的目的。
- /**
- * 插入数据
- * @param data (addTab(datehour)+helperversion)
- * @param tbName
- * @param colNames
- */
- def insertHelper(data: DStream[(String, Long)], tbName: String, colNames: String*): Unit = {
- data.foreachRDD(rdd => {
- val tmp_rdd = rdd.map(x => x._1.substring(11, 13).toInt)
- if (!rdd.isEmpty()) {
- val hour_now = tmp_rdd.max() // 获取当前结果中最大的时间，在数据恢复中可以起作用
- rdd.foreachPartition(eachPartition => {
- try {
- val jedis = getJedis
- val conn = MysqlPoolUtil.getConnection()
- conn.setAutoCommit(false)
- val stmt = conn.createStatement()
- eachPartition.foreach(x => {
- // val sql = ....
- // 省略若干
- stmt.addBatch(sql)
- })
- closeJedis(jedis)
- stmt.executeBatch() // 批量执行sql语句
- conn.commit()
- conn.close()
- } catch {
- case e: Exception => {
- logger.error(e)
- logger2.error(HelperHandle.getClass.getSimpleName + e)
- }
- }
- })
- }
- })
- }
- // 计算当前时间距离次日零点的时长（毫秒）
- def resetTime = {
- val now = new Date()
- val todayEnd = Calendar.getInstance
- todayEnd.set(Calendar.HOUR_OF_DAY, 23) // Calendar.HOUR 12小时制
- todayEnd.set(Calendar.MINUTE, 59)
- todayEnd.set(Calendar.SECOND, 59)
- todayEnd.set(Calendar.MILLISECOND, 999)
- todayEnd.getTimeInMillis - now.getTime
- }
4)数据容错
流处理消费kafka都会考虑到数据丢失问题，一般可以保存到任何存储系统，包括mysql,hdfs,hbase,redis,zookeeper等到。这里用SparkStreaming自带的checkpoint机制来实现应用重启时数据恢复。
checkpoint
这里采用的是checkpoint机制，在重启或者失败后重启可以直接读取上次没有完成的任务，从kafka对应offset读取数据。
- // 初始化配置文件
- ConfigFactory.initConfig()
- val conf = new SparkConf().setAppName(ConfigFactory.sparkstreamname)
- conf.set("spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown","true")
- conf.set("spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition",consumeRate)
- conf.set("spark.default.parallelism","24")
- val sc = new SparkContext(conf)
- while (true){
- val ssc = StreamingContext.getOrCreate(ConfigFactory.checkpointdir + DateUtil.getDay(0),getStreamingContext _ )
- ssc.start()
- ssc.awaitTerminationOrTimeout(resetTime)
- ssc.stop(false,true)
- }
checkpoint是每天一个目录，在第二天凌晨定时销毁StreamingContext对象，重新统计计算pv,uv。
注意：ssc.stop(false,true)表示优雅地销毁StreamingContext对象，不能销毁SparkContext对象，ssc.stop(true,true)会停掉SparkContext对象，程序就直接停了。
应用迁移或者程序升级
在这个过程中，我们把应用升级了一下，比如说某个功能写的不够完善，或者有逻辑错误，这时候都是需要修改代码，重新打jar包的，这时候如果把程序停了，新的应用还是会读取老的checkpoint，可能会有两个问题：
执行的还是上一次的程序，因为checkpoint里面也有序列化的代码;
直接执行失败，反序列化失败;
其实有时候，修改代码后不用删除checkpoint也是可以直接生效，经过很多测试，我发现如果对数据的过滤操作导致数据过滤逻辑改变，还有状态操作保存修改，也会导致重启失败，只有删除checkpoint才行，可是实际中一旦删除checkpoint，就会导致上一次未完成的任务和消费kafka的offset丢失，直接导致数据丢失，这种情况下我一般这么做。
这种情况一般是在另外一个集群，或者把checkpoint目录修改下，我们是代码与配置文件分离，所以修改配置文件checkpoint的位置还是很方便的。然后两个程序一起跑，除了checkpoint目录不一样，会重新建，都插入同一个数据库，跑一段时间后，把旧的程序停掉就好。以前看官网这么说，只能记住不能清楚明了，只有自己做时才会想一下办法去保证数据准确。
5)保存offset到mysql
如果保存offset到mysql，就可以将pv, uv和offset作为一条语句保存到mysql，从而可以保证exactly-once语义。
- var messages: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = null
- if (tpMap.nonEmpty) {
- messages = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
- ssc
- , LocationStrategies.PreferConsistent
- , ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams, tpMap.toMap)
- )
- } else {
- messages = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
- ssc
- , LocationStrategies.PreferConsistent
- , ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
- )
- }
- messages.foreachRDD(rdd => {
- ....
- })
从mysql读取offset并且解析：
- /**
- * 从mysql查询offset
- *
- * @param tbName
- * @return
- */
- def getLastOffsets(tbName: String): mutable.HashMap[TopicPartition, Long] = {
- val sql = s"select offset from ${tbName} where id = (select max(id) from ${tbName})"
- val conn = MysqlPool.getConnection(config)
- val psts = conn.prepareStatement(sql)
- val res = psts.executeQuery()
- var tpMap: mutable.HashMap[TopicPartition, Long] = mutable.HashMap[TopicPartition, Long]()
- while (res.next()) {
- val o = res.getString(1)
- val jSONArray = JSON.parseArray(o)
- jSONArray.toArray().foreach(offset => {
- val json = JSON.parseObject(offset.toString)
- val topicAndPartition = new TopicPartition(json.getString("topic"), json.getInteger("partition"))
- tpMap.put(topicAndPartition, json.getLong("untilOffset"))
- })
- }
- MysqlPool.closeCon(res, psts, conn)
- tpMap
- }
6)日志
日志用的log4j2，本地保存一份，ERROR级别的日志会通过邮件发送到手机，如果错误太多也会被邮件轰炸，需要注意。
- val logger = LogManager.getLogger(HelperHandle.getClass.getSimpleName)
- // 邮件level=error日志
- val logger2 = LogManager.getLogger("email")
