实时统计每天pv,uv的sparkStreaming结合redis结果存入mysql供前端展示

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

基本流程
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
  }
 计算pv
 val stateSpec = StateSpec.function(mapFunction)
 val helper_count_all = helper_data.map(x => (x._1,1L)).mapWithState(stateSpec).stateSnapshots().repartition(2)

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 => {
            val date:String = x._1.split(":")(0)
            val key = date
            // 将date作为key,guid(x._2)加入set集合
            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,20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 datehour = x._1.split("\t")(0)
              val helperversion = x._1.split("\t")(1)
              val date_hour = datehour.split(":")
              val date = date_hour(0)
              val hour = date_hour(1).toInt

              val colName0 = colNames(0) // date
              val colName1 = colNames(1) // hour
              val colName2 = colNames(2) // count_all
              val colName3 = colNames(3) // count
              val colName4 = colNames(4) // helperversion
              val colName5 = colNames(5) // datehour
              val colName6 = colNames(6) // dh

              val colValue0 = addYin(date)
              val colValue1 = hour
              val colValue2 = x._2.toInt
              val colValue3 = jedis.scard(date + "_" + helperversion) // // 2018-07-08_10.0.1.22
              val colValue4 = addYin(helperversion)
              var colValue5 = if (hour < 10) "'" + date + " 0" + hour + ":00 " + helperversion + "'" else "'" + date + " " + hour + ":00 " + helperversion + "'"
              val colValue6 = if(hour < 10) "'" + date + " 0" + hour + ":00'" else "'" + date + " " + hour + ":00'"

              var sql = ""
              if (hour == hour_now) { // uv只对现在更新
                sql = s"insert into ${tbName}(${colName0},${colName1},${colName2},${colName3},${colName4},${colName5}) values(${colValue0},${colValue1},${colValue2},${colValue3},${colValue4},${colValue5}) on duplicate key update ${colName2} =  ${colValue2},${colName3} = ${colValue3}"
              } else {
                sql = s"insert into ${tbName}(${colName0},${colName1},${colName2},${colName4},${colName5}) values(${colValue0},${colValue1},${colValue2},${colValue4},${colValue5}) on duplicate key update ${colName2} =  ${colValue2}"
              }
              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:

  1. 执行的还是上一次的程序,因为checkpoint里面也有序列化的代码;
  2. 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)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。

val logger = LogManager.getLogger(HelperHandle.getClass.getSimpleName)
  // 邮件level=error日志
  val logger2 = LogManager.getLogger("email")

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posted @ 2019-09-13 22:43 柯广的博客 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏