怎么分析基于Spark的公安大数据实时运维技术实践

怎么分析基于Spark的公安大数据实时运维技术实践，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

公安行业存在数以万计的前后端设备，前端设备包括相机、检测器及感应器，后端设备包括各级中心机房中的服务器、应用服务器、网络设备及机房动力系统，数量巨大、种类繁多的设备给公安内部运维管理带来了巨大挑战。传统通过ICMP/SNMP、Trap/Syslog等工具对设备进行诊断分析的方式已不能满足实际要求，由于公安内部运维管理的特殊性，现行通过ELK等架构的方式同样也满足不了需要。为寻求合理的方案，我们将目光转向开源架构，构建了一套适用于公安行业的实时运维管理平台。

实时运维平台整体架构

数据采集层：Logstash+Flume，负责在不同场景下收集、过滤各类前后端硬件设备输出的Snmp Trap、Syslog日志信息以及应用服务器自身产生的系统和业务日志；
数据传输层：采用高吞吐的分布式消息队列Kafka集群，保证汇聚的日志、消息的可靠传输；
数据处理层：由Spark实时Pull Kafka数据，通过Spark Streaming以及RDD操作进行数据流的处理以及逻辑分析；
数据存储层：实时数据存入MySQL中便于实时的业务应用和展示；全量数据存入ES以及HBase中便于后续的检索分析；
业务服务层：基于存储层，后续的整体业务应用涵盖了APM、网络监控、拓扑、告警、工单、CMDB等。

整体系统涉及的主要开源框架情况如下：

怎么分析基于Spark的公安大数据实时运维技术实践

另外，整体环境基于JDK 8以及Scala 2.10.4。公安系统设备种类繁多，接下来将以交换机Syslog日志为例，详细介绍日志处理分析的整体流程。

怎么分析基于Spark的公安大数据实时运维技术实践
图1 公安实时运维平台整体架构

Flume+Logstash日志收集

Flume是Cloudera贡献的一个分布式、可靠及高可用的海量日志采集系统，支持定制各类Source（数据源）用于数据收集，同时提供对数据的简单处理以及通过缓存写入Sink（数据接收端）的能力。

Flume中，Source、Channel及Sink的配置如下：

# 为该Flume Agent的source、channel以及sink命名 a1.sources = r1 a1.sinks = k1
a1.channels = c1 # 配置Syslog源 a1.sources.r1.type = syslogtcp
a1.sources.r1.port = 5140 a1.sources.r1.host = localhost # Kafka Sink的相关配置 a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sinks.k1.topic = syslog-kafka
a1.sinks.k1.brokerList = gtcluster-slave01:9092 a1.sinks.k1.requiredAcks = 1 a1.sinks.k1.batchSize = 20 a1.sinks.k1.channel = c1 # Channel基于内存作为缓存 a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 # 将Source以及Sink绑定至Channel a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

该配置通过syslog source配置localhost tcp 5140端口来接收网络设备发送的Syslog信息，event缓存在内存中，再通过KafkaSink将日志发送到kafka集群中名为“syslog-kafka”的topic中。

Logstash来自Elastic公司，专为收集、分析和传输各类日志、事件以及非结构化的数据所设计。它有三个主要功能：事件输入（Input）、事件过滤器（Filter）以及事件输出（Output），在后缀为.conf的配置文件中设置，本例中Syslog配置如下：

# syslog.conf input {
    Syslog {
        port => "514" }
}
filter {
}
output {
    kafka {
        bootstrap_servers => "192.168.8.65:9092" topic_id => "syslog-kafka" compression_type => "snappy" codec => plain {
           format => "%{host} %{@timestamp} %{message}" }
    }
}

Input（输入）插件用于指定各种数据源，本例中的Logstash通过udp 514端口接收Syslog信息；

Filter（过滤器）插件虽然在本例中不需要配置，但它的功能非常强大，可以进行复杂的逻辑处理，包括正则表达式处理、编解码、k/v切分以及各种数值、时间等数据处理，具体可根据实际场景设置；

Output（输出）插件用于将处理后的事件数据发送到指定目的地，指定了Kafka的位置、topic以及压缩类型。在最后的Codec编码插件中，指定来源主机的IP地址（host）、Logstash处理的时间戳（@timestamp）作为前缀并整合原始的事件消息（message），方便在事件传输过程中判断Syslog信息来源。单条原始Syslog信息流样例如下：

147>12164: Oct 9 18:04:10.735: %LINK-3-UPDOWN: Interface GigabitEthernet0/16, changed state to down

Logstash Output插件处理后的信息流变成为：

19.1.1.12 2016-10-13T10:04:54.520Z <147>12164: Oct 9 18:04:10.735: %LINK-3-UPDOWN: Interface GigabitEthernet0/16, changed state to down

其中红色字段就是codec编码插件植入的host以及timestamp信息。处理后的Syslog信息会发送至Kafka集群中进行消息的缓存。

Kafka日志缓冲

Kafka是一个高吞吐的分布式消息队列，也是一个订阅/发布系统。Kafka集群中每个节点都有一个被称为broker的实例，负责缓存数据。Kafka有两类客户端，Producer（消息生产者的）和Consumer（消息消费者）。Kafka中不同业务系统的消息可通过topic进行区分，每个消息都会被分区，用以分担消息读写负载，每个分区又可以有多个副本来防止数据丢失。消费者在具体消费某个topic消息时，指定起始偏移量。Kafka通过Zero-Copy、Exactly Once等技术语义保证了消息传输的实时、高效、可靠以及容错性。

Kafka集群中某个broker的配置文件server.properties的部分配置如下：

########## Server Basics ########### # 为每一个broker设置独立的数字作为id broker.id=1 ###### Socket Server Settings ###### # socket监听端口 port=9092 ########### Zookeeper ############## # Zookeeper的连接配置 zookeeper.connect=gtcluster-slave02:2181,gtcluster-slave03:2181,gtcluster-slave04:2181 # Timeout in ms for connecting to zookeeper zookeeper.connection.timeout.ms=3000

其中需指定集群里不同broker的id，此台broker的id为1，默认监听9092端口，然后配置Zookeeper（后续简称zk）集群，再启动broker即可。

Kafka集群名为syslog-kafka的topic：

bin/kafka-topics.sh
--create --zookeeper gtcluster-slave02:2181,gtcluster-slave03:2181,gtcluster-slave04:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic syslog-kafka

Kafka集群的topic以及partition等信息也可以通过登录zk来观察。然后再通过下列命令查看Kafka接收到的所有交换机日志信息：

bin/kafka-console-consumer.sh--zookeeper gtcluster-slave02:2181--from-beginning --topic Syslog-kafka

部分日志样例如下：

10.1.1.10 2016-10-18T05:23:04.015Z <163>5585: Oct 18 13:22:45: %LINK-3-UPDOWN: Interface FastEthernet0/9, changed state to down 19.1.1.113 2016-10-18T05:24:04.425Z <149>10857: Oct 18 13:25:23.019 cmt: %LINEPROTO-5-UPDOWN: Line protocol on Interface GigabitEthernet1/0/3, changed state to down 19.1.1.113 2016-10-18T05:24:08.312Z <149>10860: Oct 18 13:25:27.935 cmt: %LINEPROTO-5-UPDOWN: Line protocol on Interface GigabitEthernet1/0/3, changed state to up

Spark日志处理逻辑

Spark是一个为大规模数据处理而生的快速、通用的引擎，在速度、效率及通用性上表现极为优异。

在Spark主程序中，通过Scala的正则表达式解析Kafka Source中名为“syslog-kafka” 的topic中的所有Syslog信息，再将解析后的有效字段封装为结果对象，最后通过MyBatis近实时地写入MySQL中，供前端应用进行实时地可视化展示。另外，全量数据存储进入HBase及ES中，为后续海量日志的检索分析及其它更高级的应用提供支持。主程序示例代码如下：

object SwSyslogProcessor { def main(args: Array[String]): Unit = { // 初始化SparkContext，批处理间隔5秒 val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SwSyslogProcessorApp ")
            .set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5)) // 定义topic val topic = Set("syslog-kafka") // 定义kafka的broker list地址 val brokers = "192.168.8.65:9092,192.168.8.66:9092,192.168.8.67:9092" val kafkaParams = Map[String, String]("metadata.broker.list" -> brokers, "serializer.class" -> "kafka.serializer.StringDecoder") // 通过topic以及brokers，创建从kafka获取的数据流 val swSyslogDstream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](
            ssc, kafkaParams, topic) val totalcounts = ssc.sparkContext.accumulator(0L, "Total count") val lines = swSyslogDstream.map(x => x._2) // 将一行一行数据映射成SwSyslog对象 lines.filter(x => !x.isEmpty
            && x.contains("%LIN")
&& x.contains("Ethernet")
            .map(
                x => {
                    SwSyslogService.encapsulateSwSyslog(x) // 封装并返回SwSyslog }).foreachRDD((s: RDD[SwSyslog], time: Time) => { // 遍历DStream中的RDD if (!s.isEmpty()) { // 遍历RDD中的分区记录 s.foreachPartition {
                    records => { if (!records.isEmpty) records.toSet.foreach {
                            r: SwSyslog => // 统计当前处理的记录总数 totalcounts.add(1L) // 保存SwSyslog信息到MySQL SwSyslogService.saveSwSyslog(r)
                        }
                    }
                }
            }
        }
        ) //启动程序 ssc.start() // 阻塞等待 ssc.awaitTermination()
 }

整体的处理分析主要分为4步：

初始化SparkContext并指定Application的参数；
创建基于Kafka topic “syslog-kafka” 的DirectStream；
将获取的每一行数据映射为Syslog对象，调用Service进行对象封装并返回；
遍历RDD，记录不为空时保存或者更新Syslog信息到MySQL中。

Syslog POJO的部分基本属性如下：

@Table(name = "sw_syslog") public class SwSyslog { /**
     * 日志ID
     */ @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; /**
     * 设备IP
     */ @Column(name = "dev_ip") private String devIp; /**
     * 服务器时间
     */ @Column(name = "server_time") private String serverTime; /**
     * 信息序号
     */ @Column(name = "syslog_num") private Long syslogNum;

    ……
}

SwSyslog实体中的基本属性对应Syslog中的接口信息，注解中的name对应MySQL中的表sw_syslog 以及各个字段，MyBatis完成成员属性和数据库结构的ORM（对象关系映射）。

程序中的SwSyslogService有两个主要功能：

public static SwSyslog encapsulateSwSyslog(String syslogInfo) {
    SwSyslog swsyslog = new SwSyslog(); swsyslog.setDevIp(SwSyslogExtractorUtil.extractDevIp(syslogInfo)); swsyslog.setServerTime(SwSyslogExtractorUtil.extractServerTime(syslogInfo)); swsyslog.setSyslogNum(SwSyslogExtractorUtil.extractSyslogNum(syslogInfo)); swsyslog.setDevTime(SwSyslogExtractorUtil.extractDevTime(syslogInfo)); swsyslog.setSyslogType(SwSyslogExtractorUtil.extractSyslogType(syslogInfo)); swsyslog.setInfoType(SwSyslogExtractorUtil.extractInfoType(syslogInfo)); swsyslog.setDevInterface(SwSyslogExtractorUtil .extractDevInterface(syslogInfo)); swsyslog.setInterfaceState(SwSyslogExtractorUtil .extractInterfaceState(syslogInfo)); return swsyslog; }

public static void saveSwSyslog(SwSyslog swSyslog) {
    LOGGER.debug("开始保存或更新SwSyslog", swSyslog); // 根据ip查询所有Syslog
    List<swsyslog> list = swSyslogMapper.queryAllByIp(swSyslog.getDevIp()); //  如果list非空，即查到对应IP的SwSyslog
    if (list != null && !list.isEmpty()) {
        for (SwSyslog sys : list) {
            // 若IP的接口相同，则更新信息
            if (sys.getDevInterface().equals(swSyslog.getDevInterface())) {
                LOGGER.debug("有相同IP相同接口的记录，开始更新SwSyslog"); sys.setServerTime(swSyslog.getServerTime()); sys.setSyslogNum(swSyslog.getSyslogNum()); sys.setDevTime(swSyslog.getDevTime()); sys.setSyslogType(swSyslog.getSyslogType()); sys.setInfoType(swSyslog.getInfoType()); sys.setInterfaceState(swSyslog.getInterfaceState()); sys.setUpdated(new Date()); swSyslogMapper.update(sys); } else {
                // 若接口不同，则直接保存
                LOGGER.debug("相同IP无对应接口，保存SwSyslog"); swSyslog.setCreated(new Date()); swSyslog.setUpdated(swSyslog.getCreated()); swSyslogMapper.insert(swSyslog); }
        }
    } else {
        // 没有对应的IP记录，直接保存信息
        LOGGER.debug("没有相同IP记录，直接保存SwSyslog"); swSyslog.setCreated(new Date()); swSyslog.setUpdated(swSyslog.getCreated()); swSyslogMapper.insert(swSyslog); }
}</swsyslog>

encapsulateSwSyslog()将Spark处理后的每一行Syslog通过Scala的正则表达式解析为不同的字段，然后封装并返回Syslog对象；遍历RDD分区生成的每一个Syslog对象中都有ip以及接口信息，saveSwSyslog()会据此判断该插入还是更新Syslog信息至数据库。另外，封装好的Syslog对象通过ORM工具MyBatis与MySQL进行互操作。

获取到的每一行Syslog信息如之前所述：

19.1.1.12 2016-10-13T10:04:54.520Z <147>12164: Oct 9 18:04:10.735: %LINK-3-UPDOWN: Interface GigabitEthernet0/16, changed state to down

这段信息需解析为设备ip、服务器时间、信息序号、设备时间、Syslog类型、属性、设备接口、接口状态等字段。Scala正则解析逻辑如下：

/**
      * 抽取服务器时间
      * 样例：2016-10-09T10:04:54.517Z
      * @param line
      * @return */ def extractServerTime(line: String): String = { val regex1 = "20//d{2}-//d{2}-//d{2}".r val regex2 = "//d{2}://d{2}://d{2}.?(//d{3})?".r val matchedDate = regex1.findFirstIn(line) val matchedTime = regex2.findFirstIn(line) val result1 = matchedDate match { case Some(date) => date case None => " " } val result2 = matchedTime match { case Some(time) => time case None => " " }
        result1 + " " + result2
} /**
      * 抽取设备时间
      * 样例：Sep 29 09:33:06
      *       Oct  9 18:04:09.733
      * @param line
      * @return */ def extractDevTime(line: String): String = { val regex = "[a-zA-Z]{3}//s+//d+//s//d{2}://d{2}://d{2}((.//d{3})|())".r val matchedDevTime = regex.findFirstIn(line) val result = matchedDevTime match { case Some(devTime) => devTime case None => " " }
        result
    }

通过正则过滤、Syslog封装以及MyBatis持久层映射，Syslog接口状态信息最终解析如下：

怎么分析基于Spark的公安大数据实时运维技术实践

最后，诸如APM、网络监控或者告警等业务应用便可以基于MySQL做可视化展示。

看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注亿速云行业资讯频道，感谢您对亿速云的支持。

原创文章，作者：745907710，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/220468.html

怎么分析基于Spark的公安大数据实时运维技术实践

实时运维平台整体架构

Flume+Logstash日志收集

Kafka日志缓冲

Spark日志处理逻辑

相关推荐

发表回复