Spark 基于pyspark下的实时日志分析

最近有个任务是分析实时日志中出现error信息的统计，包括错误数量，报错的时间等。

想了下决定采用spark + flume。

日志格式如下：



环境如下：

scala：2.10.4

spark:1.6.0

flume:apache-flume-1.7.0-bin

flume插件：spark-streaming-flume-assembly_2.11-1.6.0.jar

首先启动spark业务逻辑程序（即处理日志，对日志进行统计）

./bin/spark-submit --jars /home/liudingyi/spark-streaming-flume-assembly_2.11-1.6.0.jar /home/liudingyi/spark-1.6.0-bin-hadoop1/examples/src/main/python/streaming/flume_wordcount.py localhost 3333

地址默认为：localhost

端口为:3333

配置flume的配置文件：

复制模板：

flume-conf.properties，内容为:

a1.channels = c1
a1.sinks = k1
a1.sources = r1

a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.hostname = localhost
a1.sinks.k1.port = 3333

a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 4444
a1.sources.r1.channels = c1

a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

启动服务端：

./bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/flume-conf.properties --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

这里的a1与配置文件中的名字对应。



启动客户端发送数据：

./bin/flume-ng avro-client conf conf -H localhost -p 4444 -F /home/liudingyi/apache-flume-1.7.0-bin/1.txt -Dflume.root.logger=DEBUG,console

将日志文件1.txt数据流stream发送。

注意这里一共开了三个命令行程序来模拟。

spark运行的程序会将结果显示出来：

结果如下：



错误数为36074。



可以看到错误和时间打了出来。

spark程序如下：

#coding:utf-8
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils
import re
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
# 解析日志
def parse(logstring):
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
regex ='(\[ERROR\].*\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2})'
pattern = re.compile(regex)
replace_reg = re.compile(r'pool-\d{1}-thread-\d{1}')
m1 = pattern.search(logstring)
if m1 is not None:
m = m1.groups(0)[0]
m = replace_reg.sub('', m)
else:
m = None
return m

if __name__ == "__main__":

sc = SparkContext(appName="PythonStreamingFlumeWordCount")
ssc = StreamingContext(sc, 25)

hostname, port = sys.argv[1:]
kvs = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, int(port))
lines = kvs.map(lambda x: x[1])
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))
Ecounts = lines.flatMap(lambda line: line.split("\n")) \
.map(lambda word : parse(word)) \
.filter(lambda word:True if word is not None else False)

counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
.filter(lambda word : word == '[ERROR]') \
.map(lambda word: (word, 1)) \
.reduceByKey(lambda a, b: a+b)

def echo(time,rdd):
if rdd.isEmpty() is False:
rddstr = "{"+','.join(rdd.collect())+"}"
print (str(time)+":"+rddstr)

Ecounts.foreachRDD(echo)
counts.pprint()
#counts.pprint()
#lines.pprint()
#l = len(re.findall("[ERROR]", lines))
ssc.start()
ssc.awaitTermination()