电信客服案例笔记

本教程主要根据，尚硅谷电信客服项目，从集群的配置，到对业务流程的剖析，同时配备了很多相应的业务架构图，笔记后面部分，包含将本项目部署到服务器中，以及页面展示，希望本教程可以为你带来一定的参考，感谢支持。

如需获取项目源码请点击访问：https://gitee.com/fanggaolei/learning-notes-warehouse

1.0 Hadoop准备

1.1克隆虚拟机102,103,104

（1）修改克隆虚拟机的静态IP

vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

（2）修改主机名

vim /etc/hostname

（3）连接xshell和XFTP

1.2伪分布式的测试

（1）将下面六个文件放入/opt/software目录下

 apache-flume-1.9.0-bin.tar.gzapache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gzhadoop-3.1.3.tar.gzhbase-2.4.11-bin.tar.gzjdk-8u212-linux-x64.tar.gzkafka_2.12-3.0.0.tgz

（2）将JDK和Hadoop两个文件分别解压

tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/

tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/

（3）添加JDK和Hadoop的环境变量

sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin最后让文件生效：
source /etc/profile

（4）对虚拟机进行重启并验证hadoop和JDK是否安装成功

java -version
hadoop version Hadoop 3.1.3

可以看到

Hadoop 3.1.3  
Source code repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r ba631c436b806728f8ec2f54ab1e289526c90579
Compiled by ztang on 2019-09-12T02:47Z
Compiled with protoc 2.5.0
From source with checksum ec785077c385118ac91aadde5ec9799
This command was run using /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/hadoop-common-3.1.3.jarjava version "1.8.0_212"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_212-b10)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.212-b10, mixed mode)

跳过伪分布式启动

1.3完全分布式搭建

（1）首先进行ssh免密登录

生成公钥和私钥
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ pwd
/home/atguigu/.ssh[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa
然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上（每个机器上均执行以下三个命令）
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104

(2)测试成功后进行xsync配置

（a）在/home/atguigu/bin目录下创建xsync文件
[atguigu@hadoop102 opt]$ cd /home/atguigu
[atguigu@hadoop102 ~]$ mkdir bin
[atguigu@hadoop102 ~]$ cd bin
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim xsync
在该文件中编写如下代码#!/bin/bash#1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
thenecho Not Enough Arguement!exit;
fi#2. 遍历集群所有机器
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
doecho ====================  $host  ====================#3. 遍历所有目录，挨个发送for file in $@do#4. 判断文件是否存在if [ -e $file ]then#5. 获取父目录pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)#6. 获取当前文件的名称fname=$(basename $file)ssh $host "mkdir -p $pdir"rsync -av $pdir/$fname $host:$pdirelseecho $file does not exists!fidone
done（b）修改脚本 xsync 具有执行权限
[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x xsync（c）测试脚本
[atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin（d）将脚本复制到/bin中，以便全局调用
[atguigu@hadoop102 bin]$ sudo cp xsync /bin/（e）同步环境变量配置（root所有者）
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo ./bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh
注意：如果用了sudo，那么xsync一定要给它的路径补全。让环境变量生效
[atguigu@hadoop103 bin]$ source /etc/profile
[atguigu@hadoop104 opt]$ source /etc/profile

（3）检查103 104 上的环境变量是否生效，若果没有生效可以重启虚拟机再次检查

java -version
hadoop version Hadoop 3.1.3

1.4对配置文件进行配置

（1）核心配置文件

[atguigu@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><!-- 指定NameNode的地址 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://hadoop102:8020</value></property><!-- 指定hadoop数据的存储目录 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value></property><!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为atguigu --><property><name>hadoop.http.staticuser.user</name><value>atguigu</value>  ！！！记得换成自己的用户名</property>
</configuration>

（2）HDFS 配置文件

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><!-- nn web端访问地址--><property><name>dfs.namenode.http-address</name><value>hadoop102:9870</value></property><!-- 2nn web端访问地址--><property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>hadoop104:9868</value></property>
</configuration>

（3）YARN 配置文件

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><!-- 指定MR走shuffle --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><!-- 指定ResourceManager的地址--><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>hadoop103</value></property><!-- 环境变量的继承 --><property><name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name><value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value></property>
<!-- 开启日志聚集功能 -->
<property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value>
</property>
<!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
<property>  <name>yarn.log.server.url</name>  <value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!-- 设置日志保留时间为7天 -->
<property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>604800</value>
</property>
</configuration>

（4）MapReduce 配置文件

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 --><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property>
<!-- 历史服务器端地址 -->
<property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>hadoop102:10020</value>
</property><!-- 历史服务器web端地址 -->
<property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>hadoop102:19888</value>
</property>
</configuration>

（5）配置 workers

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workershadoop102
hadoop103
hadoop104同步所有配置
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc

（6）初始化NameNode

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format

（7）编写myhadoop.sh脚本

[atguigu@hadoop102 ~]$ cd /home/atguigu/bin
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim myhadoop.sh#!/bin/bashif [ $# -lt 1 ]
thenecho "No Args Input..."exit ;
ficase $1 in
"start")echo " =================== 启动 hadoop集群 ==================="echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"echo " --------------- 启动 yarn ---------------"ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver"echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)echo "Input Args Error..."
;;
esac记得添加执行权限
[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x myhadoop.sh 

（8）编写jpsall脚本

[atguigu@hadoop102 ~]$ cd /home/atguigu/bin
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim jpsal#!/bin/bashfor host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
doecho =============== $host ===============ssh $host jps 
done添加脚本并分发脚本
[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x jpsall
[atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin/
在103 104上添加执行权限

（9）启动集群

myhadoop.sh start  启动集群jpsall      查看所有节点是否启动

(10)查看3个网址是否可以正常访问

http://hadoop102:9870
http://hadoop103:8088/
http://hadoop102:19888/jobhistory

如果节点都正常启动，页面无法访问，检查hosts文件是否修改，如果无误，可以重写启动，并进行测试

2.0 zookeeper准备

2.1解压安装

解压
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C /opt/module/更名
[atguigu@hadoop102 module]$ mv apache-zookeeper-3.5.7-bin/ zookeeper-3.5.7

2.2文件配置

配置服务器编号

（1）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录下创建 zkData

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ mkdir zkData

（2）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData 目录下创建一个 myid 的文件

[atguigu@hadoop102 zkData]$ vi myid在文件中添加与 server 对应的编号（注意：上下不要有空行，左右不要有空格）2[atguigu@hadoop102 module ]$ xsync zookeeper-3.5.7vim /opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData/myid
并分别在 hadoop103、hadoop104 上修改 myid 文件中内容为 3、4

（3）配置zoo.cfg文件

（1）重命名/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf 这个目录下的 zoo_sample.cfg 为 zoo.cfg
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg（2）打开 zoo.cfg 文件
[atguigu@hadoop102 conf]$ vim zoo.cfg#修改数据存储路径配置
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData
#增加如下配置
#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888（3）同步 zoo.cfg 配置文件
[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync zoo.cfg

（4）编写启停脚本

1）在 hadoop102 的/home/atguigu/bin 目录下创建脚本
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim zk.sh#!/bin/bash
case $1 in
"start"){for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104doecho ---------- zookeeper $i 启动 ------------ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh start"done
};;
"stop"){for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104doecho ---------- zookeeper $i 停止 ------------    ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh stop"done
};;
"status"){for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104doecho ---------- zookeeper $i 状态 ------------    ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh status"done
};;
esac2）增加脚本执行权限
[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod u+x zk.sh3）Zookeeper 集群启动脚本
[atguigu@hadoop102 module]$ zk.sh start4）Zookeeper 集群停止脚本
[atguigu@hadoop102 module]$ zk.sh stop输入jpsall正常启动即可

（5）zookeeper的操作

启动zookeeper客户端
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh -server hadoop102:2181查看zookeeper节点信息
[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 0] ls /

3.0HBase准备

​ HBase 通过 Zookeeper 来做 master 的高可用、记录 RegionServer 的部署信息、并且存储有 meta 表的位置信息。

​ HBase 对于数据的读写操作时直接访问 Zookeeper 的，在 2.3 版本推出 Master Registry 模式，客户端可以直接访问 master。使用此功能，会加大对 master 的压力，减轻对 Zookeeper的压力。

3.1解压安装、环境变量

1）解压 Hbase 到指定目录
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf hbase-2.4.11-bin.tar.gz -C /opt/module/
[atguigu@hadoop102 software]$ mv /opt/module/hbase-2.4.11 /opt/module/hbase2）配置环境变量
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh添加
：3）使用 source 让配置的环境变量生效
[atguigu@hadoop102 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh[fang@hadoop102 hbase]$ sudo /home/fang/bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh 

3.2文件配置

1）hbase-env.sh 修改内容，可以添加到最后：

在hbase/conf目录下

[fang@hadoop102 conf]$ vim hbase-env.sh最后面添加一句
export HBASE_MANAGES_ZK=false

2）hbase-site.xml 修改内容： 把原先标签内的内容删掉，直接替换成下方的即可

<property><name>hbase.cluster.distributed</name><value>true</value>
</property><property><name>hbase.zookeeper.quorum</name><value>hadoop102,hadoop103,hadoop104</value><description>The directory shared by RegionServers.</description></property><!-- <property>-->
<!-- <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>-->
<!-- <value>/export/zookeeper</value>-->
<!-- <description> 记得修改 ZK 的配置文件 -->
<!-- ZK 的信息不能保存到临时文件夹-->
<!-- </description>-->
<!-- </property>--><property><name>hbase.rootdir</name><value>hdfs://hadoop102:8020/hbase</value><description>The directory shared by RegionServers.</description></property><property><name>hbase.cluster.distributed</name><value>true</value></property>

3）修改regionservers

hadoop102 
hadoop103 
hadoop104 

4）解决 HBase 和 Hadoop 的 log4j 兼容性问题，修改 HBase 的 jar 包，使用 Hadoop 的 jar 包

[atguigu@hadoop102hbase]$mv /opt/module/hbase/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-reload4j-1.7.33.jar /opt/module/hbase/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-reload4j-1.7.33.jar.bak发送到其他
xsync hbase/

5）Hbase启停

[atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/start-hbase.sh
[atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/stop-hbase.sh

4.0 Flume准备

4.1解压安装

解压
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxf /opt/software/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz -C /opt/module/改名
[atguigu@hadoop102 module]$ mv /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin /opt/module/flume将 lib 文件夹下的 guava-11.0.2.jar 删除以兼容 Hadoop 3.1.3
[atguigu@hadoop102 lib]$ rm /opt/module/flume/lib/guava-11.0.2.jar

4.2 配置

（1）安装 netcat 工具
[atguigu@hadoop102 software]$ sudo yum install -y nc（2）判断 44444 端口是否被占用
[atguigu@hadoop102 flume-telnet]$ sudo netstat -nlp | grep 44444（3）创建 Flume Agent 配置文件 flume-netcat-logger.conf
（4）在 flume 目录下创建 job 文件夹并进入 job 文件夹。
[atguigu@hadoop102 flume]$ mkdir job
[atguigu@hadoop102 flume]$ cd job/（5）在 job 文件夹下创建 Flume Agent 配置文件 flume-netcat-logger.conf。
[atguigu@hadoop102 job]$ vim flume-netcat-logger.conf（6）在 flume-netcat-logger.conf 文件中添加如下内容。
添加内容如下：
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger
# 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（7）先开启 flume 监听端口
[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f job/flume-netcat-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console复制102会话（8）使用 netcat 工具向本机的 44444 端口发送内容
[atguigu@hadoop102 ~]$ nc localhost 44444

到这就可以了，项目中会继续进行配置

5.0 Kafka准备

5.1解压安装配置环境变量

解压
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf kafka_2.12-3.0.0.tgz -C /opt/module/改名
[atguigu@hadoop102 module]$ mv kafka_2.12-3.0.0/ kafka进入到/opt/module/kafka 目录，修改配置文件
[atguigu@hadoop102 kafka]$ cd config/
[atguigu@hadoop102 config]$ vim server.properties修改三个地方：记得找对相应的位置#broker 的全局唯一编号，不能重复，只能是数字。
broker.id=0#kafka 运行日志(数据)存放的路径，路径不需要提前创建，kafka 自动帮你创建，可以
配置多个磁盘路径，路径与路径之间可以用"，"分隔
log.dirs=/opt/module/kafka/datas# 检查过期数据的时间，默认 5 分钟检查一次是否数据过期
log.retention.check.interval.ms=300000
#配置连接 Zookeeper 集群地址（在 zk 根目录下创建/kafka，方便管理）
zookeeper.connect=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka分发
[atguigu@hadoop102 module]$ xsync kafka/分别在 hadoop103 和 hadoop104 上修改配置文件
[fang@hadoop102 flume]$ vim /opt/module/kafka/config/server.properties 
中的 broker.id=1、broker.id=2在/etc/profile.d/my_env.sh 文件中增加 kafka 环境变量配置
[atguigu@hadoop102 module]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh#KAFKA_HOME
export KAFKA_HOME=/opt/module/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
刷新
[atguigu@hadoop102 module]$ source /etc/profile分发并刷新
[atguigu@hadoop102 module]$ sudo /home/atguigu/bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh
[atguigu@hadoop103 module]$ source /etc/profile
[atguigu@hadoop104 module]$ source /etc/profile

5.2集群启动

（1）先启动 Zookeeper 集群，然后启动 Kafka。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ zk.sh start（2）集群脚本
1）在/home/atguigu/bin 目录下创建文件 kf.sh 脚本文件
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim kf.sh#! /bin/bash
case $1 in"start" ){for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104;doecho "==============$i start=============="ssh $i "/opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /opt/module/kafka/config/server.properties"done
};;"stop" ){for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104;doecho "==============$i stop=============="ssh $i "/opt/module/kafka/bin/kafka-server-stop.sh"done
};;
esac2）添加执行权限
[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x kf.sh
3）启动集群命令
[atguigu@hadoop102 ~]$ kf.sh start
4）停止集群命令
[atguigu@hadoop102 ~]$ kf.sh stop

6.0Redis环境配置

1.将软件包上传到/opt/softwere目录下，解压到/opt/modul下

[root@linux softwere]# tar -zxvf redis-3.0.0.tar.gz -C /opt/module/

2.进入redis目录进行启动

[root@linux redis-3.0.0]# make

出现如下报错：没有找到gcc，此时需要安装gcc

[root@linux module]# yum -y install gcc

安装完成后验证是否安装成功

[root@linux module]# gcc -v

3.再次进行make出现如下报错

此时执行

#清理残余文件
make distclean#再次进行make
make

执行成功

4.执行

make install

5.查看安装目录

[root@linux redis-3.0.0]# cd /usr/local/bin/

6.回到Redis目录备份文件

#在根目录创建文件夹
[root@linux /]# mkdir myredis#将redis.conf移动到文件夹汇总
[root@linux redis-3.0.0]# cp redis.conf /myredis/#在myredis目录中编辑文件
[root@linux myredis]# vi redis.conf 

#切换目录
[root@linux myredis]# cd /usr/local/bin/#启动redis
[root@linux bin]# redis-server /myredis/redis.conf #查看客户端
[root@linux bin]# redis-cli -p 6379

测试

查看redis在后台是否启动

[root@linux bin]# ps -ef|grep redis

集群环境查看

此时输入：jpsall 可查看到一下节点相应信息

软件	hadoop102	hadoop103	hadoop104
Hadoop HDFS	NameNode		SecondaryNameNode
	DataNode	DataNode	DataNode
Hadoop YARN		ResourceManager
	NodeManager	NodeManager	NodeManager
Hadoop历史服务器	JobHistoryServer
Zookeeper	QuorumPeerMain	QuorumPeerMain	QuorumPeerMain
Kafka	Kafka	Kafka	Kafka
HBase	HMaster
	HRegionServer	HRegionServer	HRegionServer
	jsp	jsp	jsp

集群停止脚本：**

Hadoop启停：
myhadoop.sh start
myhadoop.sh stopHBase启停：
bin/start-hbase.sh
bin/stop-hbase.shZookeeper启停： 先启停Zookeeper再启停Kafka
zk.sh start
zk.sh stopKafKa启停：
kf.sh start
kf.sh stop各大网址：
http://hadoop102:9870
http://hadoop103:8088/
http://hadoop102:19888/jobhistory
http://hadoop102:16010/master-status

注意：

Hbase启动前先启动zookeeper再启动Hadoop

必须先关闭KafKa再关闭Zookeeper

7.0业务流程

7.1 模块①—数据的生产-采集-消费（P1-P13）

7.1.1创建生产者

P6尚硅谷_数据生产 - 创建生产者对象04:25

public class Bootstrap {public static void main(String[] args) throws IOException {if(args.length<2){System.out.println("系统参数不正确，请按照指定格式传递");System.exit(1);}//构建生产者对象Producer producer=new LocalFileProducer();//        producer.setIn(new LocalFileDataIn("D:\\大数据学习资料\\尚硅谷大数据技术之电信客服综合案例\\2.资料\\辅助文档\\contact.log"));
//        producer.setOut(new LocalFileDataOut("D:\\大数据学习资料\\尚硅谷大数据技术之电信客服综合案例\\2.资料\\辅助文档\\call.log"));producer.setIn(new LocalFileDataIn(args[0]));producer.setOut(new LocalFileDataOut(args[1]));//生产数据producer.producer();//关闭生产者对象producer.close();}
}

P7尚硅谷_数据生产 - 获取通讯录数据33:32

创建输入流，将数据保存到集合中

public class LocalFileDataIn implements DataIn {private BufferedReader reader = null;/*** 构造方法* @param path*/public LocalFileDataIn(String path) {setPath(path);}/*** 设置路径* 创建输入流* @param path*/public void setPath(String path) {try {reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(path), "UTF-8"));} catch (UnsupportedEncodingException e) {e.printStackTrace();} catch (FileNotFoundException e) {e.printStackTrace();}}public Object read() throws IOException {return null;}/*** 读取数据，将数据返回到集合中** @param <T>* @param clazz* @throws IOException* @return*/public <T extends Data> List<T> read(Class<T> clazz) throws IOException {List<T> ts = new ArrayList<T>();try {//从数据文件中读取所有的数据String line = null;while ((line = reader.readLine()) != null) {//将数据转换为指定类型的对象，封装为集合返回T t = (T) clazz.newInstance();t.setValue(line);ts.add(t);}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return ts;}/*** 关闭资源* @throws IOException*/public void close() throws IOException {if (reader!=null){reader.close();}}
}

P8尚硅谷_数据生产 - 随机生成主被叫电话号码12:59

从集合中获取两条数据构成主叫和被叫，并随机生成通话 日期和时间

/*** 本地数据文件的生产者*/
public class LocalFileProducer implements Producer {/*** 数据来源* @param in*/private DataIn in;private DataOut out;private volatile boolean flg=true; //增强内存可见性public void setIn(DataIn in) {this.in=in;}/*** 数据输出* @param out*/public void setOut(DataOut out) {this.out=out;}/*** 数据生产*/public void producer() {/*** 数据返回类型为一个对象*/try {List<Contact> contacts=in.read(Contact.class);//读取通讯录的数据while ( flg ){int call1Index=new Random().nextInt(contacts.size());int call2Index;while (true){call2Index=new Random().nextInt(contacts.size());if (call1Index!=call2Index){break;}}Contact call1=contacts.get(call1Index);Contact call2=contacts.get(call2Index);//生成随机的通话时间String startDate="20180101000000";  //开始时间String endDate="20190101000000";    //结束时间long startTime= DataUtil.parse(startDate,"yyyyMMddHHmmss").getTime();//通话时间long endtime=DataUtil.parse(endDate,"yyyyMMddHHmmss").getTime();//通话时间字符串long  calltime=startTime+(long)((endtime-startTime)* Math.random());//通话时间字符串String callTimeString=DataUtil.format(new Date(calltime),"yyyyMMddHHmmss");//生成随机的通话时长String duration= NumberUtil.format(new Random().nextInt(3000),4);//生成通话记录Callog log=new Callog(call1.getTel(),call2.getTel(),callTimeString,duration);System.out.println(log);//将通话记录写入到数据文件中out.write(log);Thread.sleep(500);}}catch (Exception e){e.printStackTrace();}}/*** 关闭生产者* @throws IOException*/public void close() throws IOException {if (in!=null){in.close();}if (out!=null){out.close();}}
}

P9尚硅谷_数据生产 - 构建通话记录25:40

将数据封装为对象输出到通话日志中

/*** 本地文件数据输出*/
public class LocalFileDataOut implements DataOut {private PrintWriter writer=null;public LocalFileDataOut(String path){setPath(path);}/*** 设置路径* @param path*/public void setPath(String path) {try {writer=new PrintWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(path),"UTF-8"));} catch (UnsupportedEncodingException e) {e.printStackTrace();} catch (FileNotFoundException e) {e.printStackTrace();}}public void write(Object data) throws Exception {write(data.toString());}/*** 将数据字符串生成到文件中* @param data* @throws Exception*/public void write(String data) throws Exception {writer.println(data);writer.flush();}/*** 释放资源* @throws IOException*/public void close() throws IOException {if(writer!=null){writer.close();}}
}

public class Callog {private String call1;private String call2;private String calltime;private String duration;public Callog(String call1, String call2, String calltime, String duration) {this.call1 = call1;this.call2 = call2;this.calltime = calltime;this.duration = duration;}@Overridepublic String toString() {return call1+"\t"+call2+"\t"+calltime+"\t"+duration;}public String getCall1() {return call1;}public void setCall1(String call1) {this.call1 = call1;}public String getCall2() {return call2;}public void setCall2(String call2) {this.call2 = call2;}public String getCalltime() {return calltime;}public void setCalltime(String calltime) {this.calltime = calltime;}public String getDuration() {return duration;}public void setDuration(String duration) {this.duration = duration;}
}

7.1.3数据采集和消费

配置Flume的配置文件监听日志信息和Kafka输出存储区

在kafka创建一个ct的数据存储区开启kafka获取到数据

到指定目录下配置flume

[fang@hadoop102 kafka]$ cd /opt/module/data/
[fang@hadoop102 data]$ vim flume-2-kafka.conf

# define
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1# source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F -c +0 /opt/module/data/call.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c# sink
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
a1.sinks.k1.kafka.topic = ct
a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20
a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1
a1.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1# channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100# bind
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动jar包：

[fang@hadoop102 data]$ java -jar ct_producer.jar contact.log call.log 

在kafka目录下创建topic：

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --topic ct --partitions 3 --replication-factor 2

kafka开始消费

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 -topic ct

启动flume对数据进行采集：

bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f /opt/module/data/flume-2-kafka.conf 

使用Kafka消费者API获取数据，并将数据发送到Hbase中

/*** 启动Kafka消费者**/
//使用kafka消费者获取Flume采集数据//将数据存储到HBase中
public class Bootstrap {public static void main(String[] args) throws IOException {//创建消费者Consumer consumer=new CallogConsumer();//消费数据consumer.consume();//关闭资源consumer.close();}
}

/*** 通话日志消费者*/
public class CallogConsumer implements Consumer {/*** 消费数据*/public void consume() {try {//创建配置对象Properties prop =new Properties();prop.load(Thread.currentThread().getContextClassLoader().getResourceAsStream("consumer.properties"));//获取flume采集的数据KafkaConsumer<String,String> consumer=new KafkaConsumer<String, String>(prop);//关注主题consumer.subscribe(Arrays.asList(Names.TOPIC.getValue()));//HBase数据访问对象HBaseDao dao=new HBaseDao();dao.init();//初始化HBase//消费数据while (true){ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(100);for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println(consumerRecord.value());dao.insertData(consumerRecord.value());//将数据插入HBase中//Callog log=new Callog(consumerRecord.value());//dao.insertData(log);}}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}/*** 关闭资源* @throws IOException*/public void close() throws IOException {}
}

7.2 模块②—HBase数据消费（P14-P22）

7.2.1建表

P14尚硅谷__数据消费 - Hbase数据访问封装32:21

在Hbase中创建对应的表格，设置两个列族和rowkey

/*** HBase的数据访问对象*/
public class HBaseDao extends BaseDao {/*** 初始化*/public void init() throws Exception {start();//创建命名空间ctcreateNamespaseNX(Names.NAMESPACE.getValue());//创建表名ct:calllog 分区数为6createTableXX(Names.TABLE.getValue(),"com.fang.ct.consumer.coprocessor.InsertCalleeCoprocessor", 6,Names.CF_CALLER.getValue(),Names.CF_CALLEE.getValue());end();}/*** 插入对象* @param log* @throws Exception*/public void insertData(Callog log) throws Exception{log.setRowkey(genRegionNum(log.getCall1(),log.getCalltime())+"_"+log.getCall1()+"_"+log.getCalltime()+"_"+log.getCall2()+"_"+log.getDuration());putData(log);}/*** 插入数据*/public void insertData(String value) throws Exception{//将通话日志保存到Hbase的表中//1.获取通话日志数据String[] values= value.split("\t");String call1=values[0];String call2=values[1];String calltime=values[2];String duration=values[3];//2.创建数据对象//rowkey设计//主叫用户String rowkey=genRegionNum(call1,calltime)+"_"+call1+"_"+calltime+"_"+call2+"_"+duration+ "_1";Put put =new Put(Bytes.toBytes(rowkey));byte[] family=Bytes.toBytes(Names.CF_CALLER.getValue());put.addColumn(family,Bytes.toBytes("call1"),Bytes.toBytes(call1));put.addColumn(family,Bytes.toBytes("call2"),Bytes.toBytes(call2));put.addColumn(family,Bytes.toBytes("calltime"),Bytes.toBytes(calltime));put.addColumn(family,Bytes.toBytes("duration"),Bytes.toBytes(duration));put.addColumn(family, Bytes.toBytes("flg"), Bytes.toBytes("1"));String calleeRowkey = genRegionNum(call2, calltime) + "_" + call2 + "_" + calltime + "_" + call1 + "_" + duration + "_0";//        // 被叫用户
//        Put calleePut = new Put(Bytes.toBytes(calleeRowkey));
//        byte[] calleeFamily = Bytes.toBytes(Names.CF_CALLEE.getValue());
//        calleePut.addColumn(calleeFamily, Bytes.toBytes("call1"), Bytes.toBytes(call2));
//        calleePut.addColumn(calleeFamily, Bytes.toBytes("call2"), Bytes.toBytes(call1));
//        calleePut.addColumn(calleeFamily, Bytes.toBytes("calltime"), Bytes.toBytes(calltime));
//        calleePut.addColumn(calleeFamily, Bytes.toBytes("duration"), Bytes.toBytes(duration));
//        calleePut.addColumn(calleeFamily, Bytes.toBytes("flg"), Bytes.toBytes("0"));// 3. 保存数据List<Put> puts = new ArrayList<Put>();puts.add(put);// puts.add(calleePut);putData(Names.TABLE.getValue(), puts);}
}

获取连接对象，设置表的相关方法，生成分区键，分区号，数据的插入，删除等

/*** 基础的数据访问对象*/
public abstract class BaseDao {/****/private ThreadLocal<Connection> connHolder=new ThreadLocal<Connection>();private ThreadLocal<Admin> adminHolder=new ThreadLocal<Admin>();protected void start() throws Exception{getConnection();getAdmin();}protected void end() throws Exception{Admin admin=getAdmin();if (admin!=null){admin.close();adminHolder.remove();}Connection conn=getConnection();if (conn!=null){conn.close();;connHolder.remove();}}/*** 创建表，如果表已经存在，name删除后创建新的* @param name* @param family* @throws IOException*/protected void createTableXX(String name,String... family) throws Exception {createTableXX(name,null,null,family);}protected void createTableXX(String name,String coprocessorClass,Integer regionCount,String... family) throws Exception {Admin admin=getAdmin();TableName tableName= TableName.valueOf(name);if (admin.tableExists(tableName)){//表存在，删除表deleteTable(name);}//创建表createTable(name,coprocessorClass,regionCount,family);}private void createTable(String name,String coprocessorClass,Integer regionCount,String... family) throws Exception{Admin admin=getAdmin();TableName tablename=TableName.valueOf(name);HTableDescriptor tableDescriptor=new HTableDescriptor(tablename);if (family==null||family.length==0){family=new String[1];family[0]= Names.CF_INFO.getValue();}for (String families : family) {HColumnDescriptor columnDescriptor=new HColumnDescriptor(families);tableDescriptor.addFamily(columnDescriptor);}if(coprocessorClass!=null&& !"".equals(coprocessorClass)){tableDescriptor.addCoprocessor(coprocessorClass);}//增加预分区if(regionCount==null||regionCount<=0){admin.createTable(tableDescriptor);}else {//分区键byte[][] splitKeys=genSpliKeys(regionCount);admin.createTable(tableDescriptor,splitKeys);}}/*** 获取查询时startrow，stoprom集合* @return*/protected  List<String[]> getStartStorRowkeys(String tel,String start,String end){List<String[]> rowkeyss=new ArrayList<String[]>();String startTime = start.substring(0, 6);String endTime = end.substring(0, 6);Calendar startCal = Calendar.getInstance();startCal.setTime(DataUtil.parse(startTime, "yyyyMM"));Calendar endCal = Calendar.getInstance();endCal.setTime(DataUtil.parse(endTime, "yyyyMM"));while (startCal.getTimeInMillis() <= endCal.getTimeInMillis()) {// 当前时间String nowTime = DataUtil.format(startCal.getTime(), "yyyyMM");int regionNum = genRegionNum(tel, nowTime);String startRow = regionNum + "_" + tel + "_" + nowTime;String stopRow = startRow + "|";String[] rowkeys = {startRow, stopRow};rowkeyss.add(rowkeys);// 月份+1startCal.add(Calendar.MONTH, 1);}return  rowkeyss;}/*** 计算分区号* @param tel* @param date* @return*/protected  int genRegionNum(String tel,String date){String usercode=tel.substring(tel.length()-4);String yearMonth=date.substring(0,6);int userCodehash=usercode.hashCode();int yearMonthHash=yearMonth.hashCode();//crc校验采用异或算法int crc=Math.abs(userCodehash ^ yearMonthHash);//取模int regionNum=crc% ValueConstant.REGION_COUNT;return regionNum;}/*** 生成分区键* @return*/private  byte[][] genSpliKeys(int regionCount){int splitkeyCount=regionCount-1;byte[][] bs=new byte[splitkeyCount][];//0,1,2,3,4List<byte[]> bsList=new ArrayList<byte[]>();for (int i = 0; i < splitkeyCount; i++) {String splitkey=i+"|";bsList.add(Bytes.toBytes(splitkey));}//Collections.sort(bsList,new Bytes.ByteArrayComparator());bsList.toArray(bs);return bs;}/*** 增加对象：自动封装数据，将对象数据直接保存到Hbase中* @param obj* @throws Exception*/protected void putData(Object obj) throws Exception{// 反射Class clazz = obj.getClass();TableRef tableRef = (TableRef)clazz.getAnnotation(TableRef.class);String tableName = tableRef.value();Field[] fs = clazz.getDeclaredFields();String stringRowkey = "";for (Field f : fs) {Rowkey rowkey = f.getAnnotation(Rowkey.class);if ( rowkey != null ) {f.setAccessible(true);stringRowkey = (String)f.get(obj);break;}}//获取表对象Connection connection=getConnection();Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));Put put=new Put(Bytes.toBytes(stringRowkey));for (Field f : fs) {Column column = f.getAnnotation(Column.class);if (column != null) {String family = column.family();String colName = column.column();if (colName == null || "".equals(colName)) {colName = f.getName();}f.setAccessible(true);String value = (String) f.get(obj);put.addColumn(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(colName), Bytes.toBytes(value));}}//增加数据table.put(put);//关闭表table.close();}/*** 增加多条数据* @param name* @param puts* @throws IOException*/protected void putData( String name, List<Put> puts ) throws Exception {// 获取表对象Connection conn = getConnection();Table table = conn.getTable(TableName.valueOf(name));// 增加数据table.put(puts);// 关闭表table.close();}/*** 增加数据* @param name* @param put*/protected  void putData(String name, Put put) throws IOException {//获取表对象Connection connection=getConnection();Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(name));//增加数据table.put(put);//关闭表table.close();}/*** 删除表格* @param name* @throws Exception*/protected  void deleteTable(String name) throws Exception{TableName tableName=TableName.valueOf(name);Admin admin=getAdmin();admin.disableTable(tableName);admin.deleteTable(tableName);}/*** 创建命名空间，如果命名空间已经存在，不需要创建，否则创建新的* @param namespace*/protected void createNamespaseNX(String namespace) throws IOException {Admin admin =getAdmin();try{admin.getNamespaceDescriptor(namespace);}catch (NamespaceNotFoundException e){admin.createNamespace(NamespaceDescriptor.create(namespace).build());}}/*** 获取管理对象*/protected synchronized Admin getAdmin() throws IOException {Admin admin = adminHolder.get();if(admin==null){admin=getConnection().getAdmin();adminHolder.set(admin);}return admin;}/*** 获取连接对象* @return*/protected synchronized Connection getConnection() throws IOException {Connection conn=connHolder.get();if(conn==null){Configuration conf= HBaseConfiguration.create();conn= ConnectionFactory.createConnection(conf);connHolder.set(conn);}return conn;}}

7.2.4配置协处理器

用于区分主叫和被叫，减少数据的插入量

/**** 使用协处理器保存被叫用户的数据** 协处理器的使用* 1. 创建类* 2. 让表找到协处理类（和表有关联）* 3. 将项目打成jar包发布到hbase中（关联的jar包也需要发布），并且需要分发*/
public class InsertCalleeCoprocessor extends BaseRegionObserver {// 方法的命名规则// login// logout// prePut// doPut ：模板方法设计模式//    存在父子类：//    父类搭建算法的骨架//    1. tel取用户代码，2时间取年月，3，异或运算，4 hash散列//    子类重写算法的细节//    do1. tel取后4位，do2，201810， do3 ^, 4, % &// postPut/*** 保存主叫用户数据之后，由Hbase自动保存被叫用户数据* @param e* @param put* @param edit* @param durability* @throws IOException*/@Overridepublic void postPut(ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> e, Put put, WALEdit edit, Durability durability) throws IOException {// 获取表Table table = e.getEnvironment().getTable(TableName.valueOf(Names.TABLE.getValue()));// 主叫用户的rowkeyString rowkey = Bytes.toString(put.getRow());// 1_133_2019_144_1010_1String[] values = rowkey.split("_");CoprocessorDao dao = new CoprocessorDao();String call1 = values[1];String call2 = values[3];String calltime = values[2];String duration = values[4];String flg = values[5];if ( "1".equals(flg) ) {// 只有主叫用户保存后才需要触发被叫用户的保存String calleeRowkey = dao.getRegionNum(call2, calltime) + "_" + call2 + "_" + calltime + "_" + call1 + "_" + duration + "_0";// 保存数据Put calleePut = new Put(Bytes.toBytes(calleeRowkey));byte[] calleeFamily = Bytes.toBytes(Names.CF_CALLEE.getValue());calleePut.addColumn(calleeFamily, Bytes.toBytes("call1"), Bytes.toBytes(call2));calleePut.addColumn(calleeFamily, Bytes.toBytes("call2"), Bytes.toBytes(call1));calleePut.addColumn(calleeFamily, Bytes.toBytes("calltime"), Bytes.toBytes(calltime));calleePut.addColumn(calleeFamily, Bytes.toBytes("duration"), Bytes.toBytes(duration));calleePut.addColumn(calleeFamily, Bytes.toBytes("flg"), Bytes.toBytes("0"));table.put( calleePut );}// 关闭表table.close();}private class CoprocessorDao extends BaseDao {public int getRegionNum(String tel, String time) {return genRegionNum(tel, time);}}
}

7.3 模块③—导出数据及运算（P23-P29）

7.3.1数据库表设计

7.3.2数据计算

用于map和reduce，通过对应的方法获取Hbase的数据

/*** 分析数据工具类*/
public class AnalysisTextTool implements Tool {public int run(String[] args) throws Exception {Job job = Job.getInstance();job.setJarByClass(AnalysisTextTool.class);//从Hbase中读去数据Scan scan = new Scan();scan.addFamily(Bytes.toBytes(Names.CF_CALLER.getValue()));// mapperTableMapReduceUtil.initTableMapperJob(Names.TABLE.getValue(),scan,AnalysisTextMapper.class,Text.class,Text.class,job);// reducerjob.setReducerClass(AnalysisTextReducer.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);job.setOutputFormatClass(MySQLRedisTextOutputFormat.class);boolean flg = job.waitForCompletion(true);if ( flg ) {return JobStatus.State.SUCCEEDED.getValue();} else {return JobStatus.State.FAILED.getValue();}}public void setConf(Configuration configuration) {}public Configuration getConf() {return null;}
}

将从Hbase中获取到的数据进行拆封，封装为集合

/*** maper*/
public class AnalysisTextMapper extends TableMapper<Text, Text> {@Overrideprotected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context) throws IOException, InterruptedException {String rowkey = Bytes.toString(key.get());String[] values = rowkey.split("_");String call1 = values[1];String call2 = values[3];String calltime = values[2];String duration = values[4];String year = calltime.substring(0, 4);String month = calltime.substring(0, 6);String date= calltime.substring(0, 8);// 主叫用户 - 年context.write(new Text(call1+"_"+year), new Text(duration));// 主叫用户 - 月context.write(new Text(call1+"_"+month), new Text(duration));// 主叫用户 - 日context.write(new Text(call1+"_"+date), new Text(duration));// 被叫用户 - 年context.write(new Text(call2+"_"+year), new Text(duration));// 被叫用户 - 月context.write(new Text(call2+"_"+month), new Text(duration));// 被叫用户 - 日context.write(new Text(call2+"_"+date), new Text(duration));}
}

获取到Mapper的数据对数据进行对应的运算

/*** 分析数据的Reducer*/
public class AnalysisTextReducer extends Reducer<Text,Text,Text,Text>{@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {int sumCall = 0;int sumDuration = 0;for (Text value : values) {int duration = Integer.parseInt(value.toString());sumDuration = sumDuration + duration;sumCall++;}context.write(key, new Text(sumCall + "_" + sumDuration));}}

将数据上传到Mysql，并通过Redis对数据表进行缓存

/*** Mysql的数据格式化输出对象*/
public class MySQLTextOutputFormat extends OutputFormat<Text, Text> {protected static class MySQLRecordWriter extends RecordWriter<Text,Text> {private Connection connection =null;private Map<String,Integer> userMap=new HashMap<String, Integer>();Map<String, Integer> dateMap = new HashMap<String, Integer>();public MySQLRecordWriter() {// 获取资源connection = JDBCUtil.getConnection();PreparedStatement pstat = null;ResultSet rs = null;try {String queryUserSql = "select id, tel from ct_user";pstat = connection.prepareStatement(queryUserSql);rs = pstat.executeQuery();while ( rs.next() ) {Integer id = rs.getInt(1);String tel = rs.getString(2);userMap.put(tel, id);}rs.close();String queryDateSql = "select id, year, month, day from ct_date";//将整张表中的数据查出pstat = connection.prepareStatement(queryDateSql);rs = pstat.executeQuery();while ( rs.next() ) {Integer id = rs.getInt(1);String year = rs.getString(2);String month = rs.getString(3);if ( month.length() == 1) {month = "0" + month;}String day = rs.getString(4);if ( day.length() == 1 ) {day = "0" + day;}dateMap.put(year + month + day, id);}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {if ( rs != null ) {try {rs.close();} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();}}if ( pstat != null ) {try {pstat.close();} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();}}}}/*** 输出数据* @param key* @param value* @throws IOException* @throws InterruptedException*/@Overridepublic void write(Text key, Text value) throws IOException, InterruptedException {String[] values = value.toString().split("_");String sumCall = values[0];String sumDuration = values[1];PreparedStatement pstat = null;try {String insertSQL = "insert into ct_call ( telid, dateid, sumcall, sumduration ) values ( ?, ?, ?, ? )";pstat = connection.prepareStatement(insertSQL);String k = key.toString();String[] ks = k.split("_");String tel = ks[0];String date = ks[1];pstat.setInt(1, userMap.get(tel));pstat.setInt(2, dateMap.get(date));pstat.setInt(3, Integer.parseInt(sumCall) );pstat.setInt(4, Integer.parseInt(sumDuration));pstat.executeUpdate();} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();} finally {if ( pstat != null ) {try {pstat.close();} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();}}}}/*** 释放资源* @param context* @throws IOException* @throws InterruptedException*/@Overridepublic void close(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {if ( connection != null ) {try {connection.close();} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();}}}}@Overridepublic RecordWriter<Text, Text> getRecordWriter(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {return new MySQLRecordWriter();}@Overridepublic void checkOutputSpecs(JobContext context) throws IOException, InterruptedException {}private FileOutputCommitter committer = null;public static Path getOutputPath(JobContext job) {String name = job.getConfiguration().get(FileOutputFormat.OUTDIR);return name == null ? null: new Path(name);}public OutputCommitter getOutputCommitter(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {if (committer == null) {Path output = getOutputPath(context);committer = new FileOutputCommitter(output, context);}return committer;}
}

7.4 模块④—数据展示

通过controlller层获取浏览器请求

/*** 通话日志控制器对象*/
@Controller
public class CalllogController {@Autowiredprivate CalllogService calllogService;@RequestMapping("/query")public String query() {return "query";}// Object ==> json ==> String//@ResponseBody@RequestMapping("/view")public String view( String tel, String calltime, Model model ) {// 查询统计结果 ： MysqlList<Calllog> logs = calllogService.queryMonthDatas(tel, calltime);System.out.println(logs.size());model.addAttribute("calllogs", logs);return "view";}
}

通过service层调用dao层接口获取数据，并将数据封装为对象

/** 通话日志服务对象*/
@Service
public class CalllogServiceImpl implements CalllogService {@Autowiredprivate CalllogDao calllogDao;/*** 查询用户指定时间的通话统计信息* @param tel* @param calltime* @return*/@Overridepublic List<Calllog> queryMonthDatas(String tel, String calltime) {Map<String, Object> paramMap = new HashMap<String, Object>();paramMap.put("tel", tel);if ( calltime.length() > 4 ) {calltime = calltime.substring(0, 4);}paramMap.put("year", calltime);System.out.println(paramMap);return calllogDao.queryMonthDatas(paramMap);}
}

Dao层获取数据

/*
* 通话日志数据访问对象*/
public interface CalllogDao {List<Calllog> queryMonthDatas(Map<String, Object> paramMap);
}

通过Mybatiis配置文件执行SQL对数据库中的数据进行查询

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.atguigu.ct.web.dao.CalllogDao" ><select id="queryMonthDatas" resultType="com.atguigu.ct.web.bean.Calllog">select * from ct_call where telid = (SELECTIDfrom ct_userwhere tel = #{tel}) and dateid in (SELECTIDfrom ct_datewhere year = #{year} and month != '' and day = '')</select></mapper>

8.0云服务器部署与搭建

8.1工具准备

序号	工具	版本
1	阿里云服务器	1核1G CenterOS7.3
2	Xshell	7.0
3	Xftp	7.0
4	Navicat	15.0
5	JDK	Linux版本：jdk-8u212-linux-x64.tar.gz
6	Mysql	Linux版本：mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
7	Tomcat	Linux版本：apache-tomcat-8.5.75.tar.gz

8.2安装JDK

（1）将文件放入/opt/software目录下

 jdk-8u212-linux-x64.tar.gz

（2）将JDK和Hadoop两个文件分别解压

#卸载虚拟机自带的java
rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodepstar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/

（3）添加JDK的环境变量

sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin最后让文件生效：
source /etc/profile

（4）对虚拟机进行重启并验证JDK是否安装成功

java -version

8.3安装Tomcat

（1）上传Tomcat文件包到/opt/softwere

apache-tomcat-8.5.75 

（2）解压Tomacat

tar -zxvf apache-tomcat-8.5.75 
mv  apache-tomcat-8.5.75 /opt/module

8.4安装MySql

1）检查当前系统是否安装过 MySQL

[atguigu@hadoop102 ~]$ rpm -qa|grep mariadb
mariadb-libs-5.5.56-2.el7.x86_64 
//如果存在通过如下命令卸载
[atguigu @hadoop102 ~]$ sudo rpm -e --nodeps mariadb-libs

2）将 MySQL 安装包拷贝到/opt/software 目录下

[atguigu @hadoop102 software]# ll
总用量 528384
-rw-r--r--. 1 root root 609556480 3 月 21 15:41 mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar

3）解压 MySQL 安装包

[atguigu @hadoop102 software]# tar -xf mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar

4）在安装目录下执行 rpm 安装

[atguigu @hadoop102 software]$ 
sudo rpm -ivh mysql-community-common-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm

​ 过程中出现报错则说明需要安装依赖，通过 yum 安装缺少的依赖,然后重新安装 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 即可cd

[atguigu@hadoop102 software] yum install -y libaio

5）删除/etc/my.cnf 文件中 datadir 指向的目录下的所有内容,如果有内容的情况下:

查看 datadir 的值：

[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql

删除/var/lib/mysql 目录下的所有内容（一般没有任何东西）:

[atguigu @hadoop102 mysql]# cd /var/lib/mysql
[atguigu @hadoop102 mysql]# sudo rm -rf ./* //注意执行命令的位置

6）初始化数据库

[atguigu @hadoop102 opt]$ sudo mysqld --initialize --user=mysql

7）查看临时生成的 root 用户的密码

[atguigu @hadoop102 opt]$ sudo cat /var/log/mysqld.log       jZu%i>4hD

8）启动 MySQL 服务

[atguigu @hadoop102 opt]$ sudo systemctl start mysqld

9）登录 MySQL 数据库

[atguigu @hadoop102 opt]$ mysql -uroot -p
Enter password: 输入临时生成的密码

10）必须先修改 root 用户的密码,否则执行其他的操作会报错

mysql> set password = password("fgl123");

11）修改 mysql 库下的 user 表中的 root 用户允许任意 ip 连接

mysql> update mysql.user set host='%' where user='root';
mysql> flush privileges;

12）使用本机Navicat连接远程数据库

8.5配置防火墙

1.查看防火墙服务状态

systemctl status firewalld

2.如果没有开启可进行如下操作

#开启服务
service firewalld start
#关闭服务
service firewalld stop
#重启服务
service firewalld restart

3.查看防火墙状态并开启防火墙

#查看防火墙状态
firewall-cmd --state
#开启防火墙
service mysqld start

4.查看防护墙规则

firewall-cmd --list-all

5.如果没有开放这些端口可使用如下命令开放

#开放80端口
firewall-cmd --permanent --add-port=80/tcp
#开放8080端口
firewall-cmd --permanent --add-port=8080/tcp
#开放3306端口
firewall-cmd --permanent --add-port=3306/tcp#移除端口命令
firewall-cmd --permanent --remove-port=3306/tcp

6.开通完成后重启防火墙

firewall-cmd --reload

7.重新查看端口是否开启

firewall-cmd --list-all

8.6配置云服务器安全组

以阿里云为例

本机已经开启所以手动添加为灰色

8.7Tomcat配置与启动

1.将war包放到tomcat目录下的webapp中

2.文件配置修改con中的server.xml配置文件

#进入conf目录
cd conf#修改配置文件
vim server.xml#将8080端口该为80端口#按照个人war包在系统中的地址进行配置
<Context docBase="/opt/module/apache-tomcat-8.5.75/webapps/ssmhe" path="" reloadable="false"/>

3.启动Tomcat

#进入bin目录#开启tomcat（等待20秒）
./startup.sh#关闭tomcat
./shutdown.sh#重新开启
./startup.sh

4.通过云服务器公网IP在浏览器中进行访问

如： 47.94.139.13

可通过购买域名与公网IP进行配置从而让用户使用域名进行访问xs

8.8补充知识

8.8.1如何将项目打war包

1.在IDEA中打开Project Structure

2.选择

3.点击+号

4.选择

5.配置并打包

8.8.2如何在本地Tomcat运行war包

1.将war包放入本地Tomcat目录中的webapp下

2.在tomcat bin目录下打开终端输入.\startup.bat

3.弹出运行框正常运行即可访问web项目

4.关闭Tomcat

9.0 项目总结

9.1项目背景

​ 通信运营商每时每刻会产生大量的通信数据，例如通话记录，短信记录，彩信记录，第三方服务资费等等繁多信息。数据量如此巨大，除了要满足用户的实时查询和展示之外，还需要定时定期的对已有数据进行离线的分析处理。例如，当日话单，月度话单，季度话单，年度话单，通话详情，通话记录等等。我们以此为背景，寻找一个切入点，学习其中的方法论。当前我们的需求是：统计每天、每月以及每年的每个人的通话次数及时长。

9.2项目流程

9.3项目环境

1.工具

工具	版本
IDEA	2020.2
Maven	3.3.9
JDK	1.8+
Navicat	15
Tomcat	8.5.75
CenertOS	7.0
Xshell	7

2.框架信息

框架	版本
Hadoop	2.7.2
Zookeeper	3.5.7
Hbase	1.3.1
Flume	1.9.0
Kafka	2.1.2-3.0.0
Redis	3.0.0

3.集群环境

	hadoop102	hadoop103	hadoop104
内存	4G	4G	4G
CPU	2核	2核	2核
硬盘	50G	50G	50G

进程	hadoop102	hadoop103	hadoop104
Hadoop HDFS	NameNode		SecondaryNameNode
	DataNode	DataNode	DataNode
Hadoop YARN		ResourceManager
	NodeManager	NodeManager	NodeManager
Hadoop历史服务器	JobHistoryServer
Zookeeper	QuorumPeerMain	QuorumPeerMain	QuorumPeerMain
Kafka	Kafka	Kafka	Kafka
HBase	HMaster
	HRegionServer	HRegionServer	HRegionServer
	jsp	jsp	jsp

9.4项目运行图

1.查询界面

2.统计界面

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