『Hadoop』MapReduce 处理日志log(单机版)

Huiqiang Jiang2018年10月05日 17:03:17文章访问量:

10.2 晚又出现上次 CPU 打满

于是痛定思痛检查了下业务流程

发现处理日志和 build 两块很吃内存

尤其是日志处理，随着日志量的增大，不可避免的是处理越来越慢，对性能要求越来越高

这个时候不免想到利用 MapReduce 对处理过程进行分布式操作

Shell

之前在另外的 blog中，我们仔细的分析了对 Nginx access.log 文件如何去进行数据处理

时间上，我们可以感觉到这种 bash 脚本的处理方式，很轻量化

处理性能也比写 java 程序，cpp 程序要更高效

但当数据量大起来的时候，这种做法就有些不可取

Shell 对文件操作是一次性把文件 load 到内存中，然后再处理

如果这个时候文件比较大，到达数 GB 就会把内存撑爆

即使把 Swap 空间调到很大，也无济于事

Ps:实际上我们的 log 文件没有那么大，但我们的内存小呀，穷才是需求

分片分机

这个时候很容易想到，如果把数据拆分到数个文件，分配到几台机子上一起运行，那么可以解决这个问题。

但实际上怎么操作还是有一些弊端，比如说：

第一步对文件分片的过程仍然是顺序的，虽然内存占用不多，但速度上不去;
原始数据需要拷贝到其他机器上去，网络传输需要时间;
最重要的一个问题，这全部的过程相当繁琐，极易出错，且不够通用;

What Is MapReduce

MapReduce 是一种借鉴于面向函数中 map，reduce 操作的分布式处理框架

图片.png

资瓷输入多个文件;
把每个文件进行逻辑分片，分成指定大小的数据块，每个数据块称为 InputSplit;

由于要处理很大的文件，所以首先必须要进行分片，这样接下来才便于数据块的处理和传输;
而且，这里的文件分片是与业务无关的，而非根据 hash 分片。根据哈希值进行的文件拆分，需要编程人员根据具体统计需求来确定如何进行哈希，比如根据什么字段进行哈希，以及哈希成多少份。而现在的文件分片，只用考虑分片大小就可以了。分片过程与业务无关，意味着这个过程可以写进框架，而无需使用者操心;
另外，还需要注意的一点是，这里的分片只是逻辑上的，并没有真正地把文件切成很多个小文件。实际上那样做是成本很高的。所谓逻辑上的分片，就是说每个 InputSplit 只是指明当前分片是对应哪一个文件、起始字节位置以及分片长度，而非真正的分文件，省去了原本第一步分片的开销;

为每一个 InputSplit 分配一个 Mapper 任务，它允许调度到不同机器上并行执行。这个 Mapper 定义了一个高度抽象的 map 操作，它的输入是一对 key-value，而输出则是 key-value 的列表

输入的 InputSplit 每次传多少数据给 Mapper 呢？这些数据又是怎么变成 key-value 的格式的呢？实际上，InputSplit 的数据确实要经过一定的变换，一部分一部分地变换成 key-value 的格式传进 Mapper。这个转换过程使用者自己可以指定。而对于一般的文本输入文件来说（比如访问日志），数据是一行一行传给 Mapper 的，其中 value=当前行，key=当前行在输入文件中的位置;
Mapper 里需要对输入的 key-value 执行什么处理呢？这部分就是需要用户下程序来实现的部分, Hadoop 支持多种语言，但大部分还是基于 Java 的
Mapper 输出的 key 和 value 怎么确定呢？这里输出的 key 很关键。整个系统保证，从 Mapper 输出的相同的 key，不管这些 key 是从同一个 Mapper 输出的，还是从不同 Mapper 输出的，它们后续都会归类到同一个 Reducer 过程中去处理。比如要统计日活跃，那么这里就希望相同的用户 ID 最终要送到一个地方去处理（计数），所以输出的 key 就应该是用户 ID;

Mapper 输出的 key-value 列表，根据 key 的值哈希到不同的数据分片中，这里的数据块被称为 Partition。后面有多少个 Reducer，每个 Mapper 的输出就对应多少个 Partition。最终，一个 Mapper 的输出，会根据(PartitionId, key)来排序。这样，Mapper 输出到同一个 Partition 中的 key-value 就是有序的了。这里的过程其实有点类似于之前那种方式根据根据哈希值来进行文件拆分的做法，但那里是对全部数据进行拆分，这里只是对当前 InputSplit 的部分数据进行划分，数据规模已经减小很多了;
从各个 Mapper 收集对应的 Partition 数据，进行归并排序，然后将每个 key 和它所对应的所有 value 传给 Reducer 处理。Reducer 也可以调度到不同机器上并行执行; 由于数据在传给 Reducer 处理之前进行了排序，所以前面所有 Mapper 输出的同一个 Partition 内部相同 key 的数据都已经挨在了一起，因此可以把这些挨着的数据一次性传给 Reducer。如果相同 key 的数据特别多，那么也没有关系，因为这里传给 Reducer 的 value 列表是以 Iterator 的形式传递的，并不是全部在内存里的列表;
Reducer 在处理后再输出自己的 key-value，存储到输出文件中。每个 Reducer 对应一个输出文件;

Hadoop 配置

参考官方文档Hadoop: Setting up a Single Node Cluster.

在安装的过程中，需要 jdk wget 不下来，需要加在--no-cookie --header "Cookie: oraclelicense=accept-securebackup-cookie"
Hadoop 跑 example.jar 的时候出现ERROR impl.MetricsSystemImpl: Error getting localhost name. Using 'localhost'... java.net.UnknownHostException: xxx: xxx: Temporary failure in name resolution
- 在/etc/hosts中添加ip hostname, like 47.75.137.198 gunjianpan 具体参见这个Issue
bin/hadoop jar 的时候遇到Exception in thread “main” java.lang.SecurityException: Prohibited package name: java.lang的报错
- 实际上是因为 class 不是在根目录下，导致 package 包位置与内部写的位置对不上，把 class 移到根目录就好了, 参考stackoverflow
遇到Class 'KPIPVMapper' must either be declared abstract or implement abstract method 'map(K1, V1, OutputCollector<K2, V2>, Reporter)' in 'Mapper'
- 应该是 Hadoop 版本的问题，修改 Map 头就好了public class MyMapper<K extends WritableComparable, V extends Writable> extends MapReduceBase implements Mapper<K, V, K, V>，参考Interface Mapper<K1,V1,K2,V2> PS: 要注意 Maven 不是必须的，Maven 只是用来引用包的，同样功能也可以通过 Gradle 实现

Map, Reduce

PS: Hadoop 1._ 和 2._ 关于 Map Reduce 的写法不太一样，需针对版本进行学习, 本文资瓷 Hadoop 3.1.1

先放 code

prepare class

java

package com.wyydsb.service.blog.api.controller;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Locale;
import java.util.stream.Collectors;

@Builder
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor

public class KPI {

    private String remote_addr;
    private String time_local;
    private String request;
    private String status;
    private String body_bytes_sent;
    private String http_referer;
    private String http_user_agent;
    private Integer valid;

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append("valid:" + this.valid);
        sb.append("\nremote_addr:" + this.remote_addr);
        sb.append("\ntime_local:" + this.time_local);
        sb.append("\nrequest:" + this.request);
        sb.append("\nstatus:" + this.status);
        sb.append("\nbody_bytes_sent:" + this.body_bytes_sent);
        sb.append("\nhttp_referer:" + this.http_referer);
        sb.append("\nhttp_user_agent:" + this.http_user_agent);
        return sb.toString();
    }

    /**
     * line split
     */
    private static KPI parser(String line) {
        KPI kpi = new KPI();
        String[] arr = line.split(" ", 12);

        if (arr.length > 11) {
            kpi.setRemote_addr(arr[0]);
            kpi.setTime_local(arr[3].substring(1));
            kpi.setRequest(arr[5].substring(1));
            kpi.setBody_bytes_sent(arr[9]);
            kpi.setStatus(arr[8]);
            kpi.setHttp_referer(arr[10]);
            kpi.setHttp_user_agent(arr[11]);

            if (kpi.getStatus().matches("^\\d{3}")) {
                if (Integer.parseInt(kpi.getStatus()) == 301) {
                    kpi.setValid(2);
                } else if (Integer.parseInt(kpi.getStatus()) != 200) {
                    kpi.setValid(0);
                } else {
                    kpi.setValid(1);
                }
            } else {
                kpi.setValid(0);
            }
        } else {
            kpi.setValid(0);
        }
        return kpi;
    }

    private Date yesterday() {
        final Calendar cal = Calendar.getInstance();
        cal.add(Calendar.DATE, -1);
        return cal.getTime();
    }

    /**
     * filter spider
     */
    public static KPI filterPVs(String line) {
        KPI kpi = parser(line);
        List<String> keywordList = new ArrayList<>();
        keywordList.add("spider");
        keywordList.add("taishan");

        if (kpi.getHttp_user_agent() != null && keywordList.stream().filter(key -> !kpi.getHttp_user_agent().contains(key)).collect(Collectors.toList()).size() != keywordList.size()){
            kpi.setValid(0);
        }
        return kpi;
    }

    public static Boolean isYesterday(KPI kpi) {
        try {
            SimpleDateFormat dfAgo = new SimpleDateFormat("dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss", Locale.US);
            SimpleDateFormat dfAfter = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
            Date textTime = dfAgo.parse(kpi.getTime_local());

            return dfAfter.format(textTime).equals(dfAfter.format(kpi.yesterday()));
        } catch (ParseException e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }

    }
    public static void main(String args[]) {
        String line = "103.192.224.177 - - [4/Oct/2018:17:54:00 +0800] \"GET / HTTP/1.1\" 301 612 \"-\" \"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3526.0 Safari/537.36\"";
        System.out.println(filterPVs(line).toString());
    }
}

Map Reduce class

java

package com.wyydsb.service.blog.api.controller;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;

public class PersonVersion {

    public static class MapPre extends MapReduceBase implements
            Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        private IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        @Override
        public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws IOException {

            KPI kpi = KPI.filterPVs(value.toString());
            if (kpi.getValid() == 1 && kpi.getRemote_addr() != null) {
                word.set(kpi.getRemote_addr());
                output.collect(word, one);
            }
        }
    }

    public static class MapSpider extends MapReduceBase implements
            Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        private IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        @Override
        public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws IOException {

            KPI kpi = KPI.filterPVs(value.toString());
            if (kpi.getValid() == 0 && kpi.getRemote_addr() != null) {
                word.set(kpi.getRemote_addr());
                output.collect(word, one);
            }
        }
    }

    public static class MapPreSection extends MapReduceBase implements
            Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        private IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        @Override
        public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws IOException {

            KPI kpi = KPI.filterPVs(value.toString());
            if (kpi.getValid() == 1 && kpi.getRemote_addr() != null && KPI.isYesterday(kpi)) {
                word.set(kpi.getRemote_addr());
                output.collect(word, one);
            }
        }
    }

    public static class MapSpiderSection extends MapReduceBase implements
            Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        private IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        @Override
        public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws IOException {

            KPI kpi = KPI.filterPVs(value.toString());
            if (kpi.getValid() == 0 && kpi.getRemote_addr() != null && KPI.isYesterday(kpi)) {
                word.set(kpi.getRemote_addr());
                output.collect(word, one);
            }
        }
    }

    public static class MapIn extends MapReduceBase implements
            Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        private IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text(" ");

        @Override
        public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws IOException {

            if(value.toString() != null) {
                output.collect(word, one);
            }
        }
    }


    public static class Reduce extends MapReduceBase implements
            Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();
        @Override
        public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,
                           OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws IOException {
            Integer sum = 0;
            while (values.hasNext()) {
                sum += values.next().get();
            }

            result.set(sum);
            output.collect(key, result);
        }
    }


    private static void runJobPv(String inputDir, String outputDir, String jobName, Class<? extends Mapper> mapClass,
                                   Class<? extends Reducer> reduceClass) throws Exception {
        JobConf conf = new JobConf(PersonVersion.class);
        conf.setJobName(jobName);

        conf.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        conf.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        conf.setOutputKeyClass(Text.class);
        conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        conf.setMapperClass(mapClass);
        conf.setCombinerClass(reduceClass);
        conf.setReducerClass(reduceClass);

        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
        conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(conf, inputDir);
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(outputDir));

        JobClient.runJob(conf);
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Long start = System.currentTimeMillis();

        String inputDir = args[0];
        String outputDir = args[1];

        // Total
        runJobPv(inputDir, outputDir, "KPIPv", MapPre.class, Reduce.class);
        runJobPv(outputDir, outputDir + "-1", "KPIUv", MapIn.class, Reduce.class);
        // Total spider
        runJobPv(inputDir, outputDir + "-2", "KPIPVSpider", MapSpider.class, Reduce.class);
        runJobPv(outputDir + "-2", outputDir + "-3", "KPIUVSpider", MapIn.class, Reduce.class);
        // Section
        runJobPv(inputDir, outputDir + "-4", "KPIPvSection", MapPreSection.class, Reduce.class);
        runJobPv(outputDir + "-4", outputDir + "-5", "KPIUv", MapIn.class, Reduce.class);
        // Section spider
        runJobPv(inputDir, outputDir + "-6", "KPIPVSpiderSection", MapSpiderSection.class, Reduce.class);
        runJobPv(outputDir + "-6", outputDir + "-7", "KPIUVSpider", MapIn.class, Reduce.class);

        Long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("spend:"+(end-start)+"ms");

        System.exit(0);
    }
}

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嗯很久没写 JAVA 了很是恐惧

第一个类实现的是数据预处理，对 log 行数据进行 split，并根据 status、agent 信息进行是否是爬虫的判断

然后我们的 class 引用了 lombok.jar 对 set，get 进行简化

所以在用 javac 编译成 class 之前，需要设置下 classpath-中文就是依赖包(不用写一大堆-cp 了)

加上 hadoop 所需的一些 jar 包, 总共需要设置环境变量如下

vim

export HADOOP_CLASSPATH=${JAVA_HOME}/lib/tools.jar

export HADOOP_HOME=/usr/src/hadoop-3.1.1
export CLASSPATH=$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath):$CLASSPATH # hadoop jar

export CLASSPATH=$HADOOP_HOME/lombok.jar:$CLASSPATH # lombok.jar

export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

java 程序应该比较简单，大家看一下应该就懂了主要是配置

bash

## 编译
javac KPI.java PersonVersion.java

## 打jar
jar cf PersonVersion.jar KPI*.class PersonVersion*.class

## 解jar 运行
bin/hadoop jar PersonVersion.jar PersonVersion log logresult 'dfs[a-z.]+'

后续

实际生产过程中日志数据有很多来源，格式也会比较复杂。在数据统计之前会有一个很重要的 ETL 过程（Extract-Transform-Load）。
以上在介绍 MapReduce 的时候，是仿照 Hadoop 里的相关实现来进行的，而 Hadoop 是受谷歌的 Jeffrey Dean 在 2004 年发表的一篇论文所启发的。那篇论文叫做《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》
Hadoop 全家桶还没开始讲

其中 YARN 是 Hadoop 集群的资源管理和任务调度监控系统
HDFS 是为了让 Mapper 和 Reducer 在不同的机器上都能对文件进行读写，而实现的一个分布式文件系统
Hadoop 和 HDFS 的一个重要设计思想是，移动计算本身比移动数据成本更低。因此，Mapper 的执行会尽量就近执行。这部分本文没有涉及。

关于输入的 InputSplit 的边界问题。原始输入文件进行逻辑分块的时候，边界可能在任意的字节位置。但对于文本输入文件来说，Mapper 接收到的数据都是整行的数据，这是为什么呢？这是因为对一个 InputSplit 进行输入处理的时候，在边界附近也经过了特殊处理。具体做法是：在 InputSplit 结尾的地方越过边界多读一行，而在 InputSplit 开始的时候跳过第一行数据。
在每个 Mapper 结束的时候，还可以执行一个 Combiner，对数据进行局部的合并，以减小从 Mapper 到 Reducer 的数据传输。但是要知道，从 Mapper 执行，到排序（Sort and Spill），再到 Combiner 执行，再到 Partition 的生成，这一部分相当复杂，在实际应用的时候还需深入理解、多加小心。

参考

You can use this BibTex to reference this blog if you find it useful and want to quote it.

Operations Hadoop