阿里云大数据利器之-使用sql实现流计算做实时展现业务( flume故障转移版 )

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阿里云大数据利器之-使用sql实现流计算做实时展现业务( flume故障转移版 )

上单 2017-07-25 20:43:41 浏览4003
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实时业务处理的需求越来越多,也有各种处理方案,比如storm,spark等都可以。那以数据流的方向可以总结成数据源-数据搜集-缓存队列-实时处理计算-数据展现。本文就用阿里云产品简单实现了一个实时处理的方案。

一,总体架构
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按照数据流向
数据采集:flume(配置故障转移)
缓存队列:datahub
https://help.aliyun.com/product/53345.html?spm=5176.7618386.3.4.cigK2v
数据计算:阿里流计算(StreamCompute)
https://help.aliyun.com/video_list/54212.html?spm=5176.7618386.3.2.COgP6l
数据落地:rds(mysql)
https://help.aliyun.com/document_detail/26092.html?spm=5176.7841871.6.539.9FTjxU
数据展现:Quick-BI
https://data.aliyun.com/product/bi?spm=5176.8142029.388261.284.spvIS0
或者大屏显示 DATA-V
https://data.aliyun.com/visual/datav?spm=5176.8142029.388261.283.spvIS0

二,搭建过程

1,flume配置搭建
flume在数据采集的开源框架中还是比较常用的,但是在采集输送到datahub中有可能网络断了或者服务器挂了。那这里配置了故障转移,如图,其中sink1和sink2为上面架构中的agentA和agentB.把agentA和agentB分别部署在两台服务器上。
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在搭建flume时需要安装DatahubSink插件,参考https://help.aliyun.com/knowledge_detail/42843.html
那看下配置文件


# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2
a1.channels = c1

# Describe/configure the source这里监控一个文件变化,写了一个定时脚本每秒插入一条
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sources.r1.command=tail -F /usr/local/shangdan/test.txt

#define sinkgroups,在这里配置故障转移的sink组
a1.sinkgroups=g1
a1.sinkgroups.g1.sinks=k1 k2
a1.sinkgroups.g1.processor.type=failover
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1=10//这里设置sink的优先级,优先发送到级别高的sink里
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2=5
a1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty=10000

#define the sink 1,发送到agentA
a1.sinks.k1.type=avro
a1.sinks.k1.hostname=agentA的ip
a1.sinks.k1.port=5555

#define the sink 2 ,发送到agentB
a1.sinks.k2.type=avro
a1.sinks.k2.hostname=agentB的ip
a1.sinks.k2.port=5555


# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel=c1
~

agentA和agentB的配置文件除了IP地址不一样,其他完全一致,这里贴其中一个

A single-node Flume configuration for Datahub
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sources.r1.bind= agentA的ip
a1.sources.r1.port= 5555
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = com.aliyun.datahub.flume.sink.DatahubSink
a1.sinks.k1.datahub.accessID = ******
a1.sinks.k1.datahub.accessKey = **********
a1.sinks.k1.datahub.endPoint = http://dh-cn-hangzhou.aliyun-inc.com
a1.sinks.k1.datahub.project = shangdantest
a1.sinks.k1.datahub.topic = databubtest
a1.sinks.k1.serializer = DELIMITED
a1.sinks.k1.serializer.delimiter = ,//这里配置数据的分隔符
a1.sinks.k1.serializer.fieldnames = line//配置数据的字段
a1.sinks.k1.batchSize = 1
a1.sinks.k1.serializer.charset = UTF-8
a1.sinks.k1.shard.number = 1
a1.sinks.k1.shard.maxTimeOut = 60
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 1000
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

三台服务配置完成后启动flume(先启动agentA和agentB)预期结果是agent1发送数据到agentA(优先级高的),如果停止agentA服务,会自动转换发送到agentB。重启agegtA的服务后,再次切回到agentA。
如图:正常启动数据正常传输经过agent1-agentB-datahub
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此时,停掉agentA服务,日志报错,故障转移。
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重启agentA服务,恢复到之前状态,切回到sink1
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2,datahub创建,
在datahub控制台创建项目和topic,
设置分片和生命周期,具体方法见链接
https://help.aliyun.com/document_detail/47448.html?spm=5176.doc47443.6.584.UrSX1A
datahub中看到有flume传过来的数据
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3,配置阿里流计算

登录阿里流计算控制台

注册数据源datahub/rds(也支持阿里其他类型数据源)-编写流计算脚本-调试-上线-启动

如图先注册数据源供脚本使用。必须要有数据来源表和数据结果表。
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在编写脚本时,可以直接引用表,会自动插入表结构和配置信息,非常方便
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那开始编写脚本必须包括三部分
1,创建数据来源表,这里是datahub表
2,创建数据结果表,这里是rds表
3,将来源表数据写入结果表,并进行计算

如图
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三、测试

   脚本编写完毕,点击上方【调试】,可以自己先准备一些数据上传测试。也可以直接线上测试,点击上面【上线】,上线成功后在【运维】中能看到项目,点击启动,项目启动几秒就工作了如图:

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 然后可以看到监控状态,计算延迟,数据是否倾斜等指标,也有更详细的链路可以查看

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最后,我们把整个流程全部启动,到rds中看结果如图
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当然,如果希望源源不断的流数据保存下来称为静态的数据,作为后续业务分析统计等用途,在datahub控制台可以直接配置归档到大数据计算服务(Maxcompute)中,直接入库为表数据。
如图
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需要在Maxcompute中创建好对应表即可自动归档存储。详细配置如下
https://help.aliyun.com/document_detail/47453.html?spm=5176.doc47439.6.555.3GNrRs

好神奇,几句sql数据就源源不断的流过来,那么前端或者其他业务层可以过来拿数据展示了,数据还可以界面化配置归档入库,十分方便。如果有复杂逻辑计算的,可以申请开通流计算的udf功能,这样看来,学好sql和java,走遍天下都不怕。
数据可视化部分可以参考使用阿里云产品dataV,实现类似双十一大屏效果,也可以使用产品Quick-BI做实时报表。

有对大数据技术感兴趣的,可以加笔者的微信 wx4085116.目前笔者已经从阿里离职,博客不代表阿里立场。笔者开了一个大数据培训班。有兴趣的加我。

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