出行项目案例

spark和kafka主要通过Scala实现，Hadoop和HBase主要基于java实现。

通过该项目，主要达到以下目的：

（1）通用的数据处理流程，入门大数据领域

（2）真实体验大数据开发工程师的工作

（3）企业级的项目，利用这个思路可以做二次拓展开发

（4）从0到有，数据抽取、数据存储、数据处理、展现

大数据平台架构图：

大数据没有事务的概念，需要不间断完整地把流程跑完，没有事务回滚的概念。

1. 项目需求

打车、叫车，出行的便捷问题等问题在一个出行平台建设中需要解决，与此同时安全出行也是重中之重，为了增加出行的便捷，提高出行的安全，对我们乘车的细节以及发生点我们迫切的需要及时知道，为此特地通过大数据的手段来处理我们海量的出行数据，做到订单的实时监控，乘车轨迹的的回放，虚拟打车站的选定等功能。

重点：乘车轨迹的的细节回放，虚拟打车站

2. 效果示意图

轨迹回放：

订单监控：指标的计算

3. 技术选型

我们的项目建设主要是依据数据的生命周期来做的技术选型，目前主要依照的是大家都在用的一些技术，具体生产中应用要考虑实际的场景。比如人员、技术、接入难度、社区、版权等等各种问题

3.1 数据的生命周期

[参考其他数据平台的建设](https://www.sohu.com/a/242008443_468661)

数据的生产（web应用）>数据的传输>数据存储>计算>应用

3.2 数据传输

数据采集：

采集框架名称	主要功能	版本
flume	擅长日志数据的采集和解析	1.9.0

消息中间件：

概述	版本
Kafka	LinkedIn用Scala语言实现，支持hadoop数据并行加载	2.6.2

3.3 数据存储

框架名称	主要用途	版本
Hadoop	分布式文件存储系统	3.2.2
Hbase	Key，value对的nosql数据库	2.2.7

3.4 计算框架

框架名称	基本介绍	版本
Spark	基于Spark，一站式解决批流处理问题	3.1.1

4. 日志格式

本项目会使用到两份数据，原始文件名称为 order.txt以及gps。其中order.txt数据主要用来做我们的虚拟车站功能，gps主要用来做我们的数据回放功能。日志存放在网盘中，可以下载，在/root目录下解压

gps数据：

字段	名称	类型	示例	备注
DRIVERID	司机ID	String	glox.jrrlltBMvCh8nxqktdr2dtopmlH
ORDERID	订单ID	String	jkkt8kxniovIFuns9qrrlvst@iqnpkwz
TIME	时间戳	String	1501584540	unix时间戳，单位为秒
LNG	经度	String	104.04392	GCJ-02坐标系
LAT	纬度	String	30.67518	GCJ-02坐标系

订单数据：

字段ID	字段名称	字段样本描述
order_id	订单ID	string类型且已脱敏
product_id	产品线ID	1滴滴专车， 2滴滴企业专车， 3滴滴快车， 4滴滴企业快车
city_id	城市ID	选取海口当地
district	城市区号	海口区号
county	二级区县	记录区县id
type	订单时效	0实时，1预约
combo_type	订单类型	1包车，4拼车
traffic_type	交通类型	1企业时租，2企业接机套餐，3企业送机套餐，4拼车，5接机，6送机，302跨城拼车
passenger_count	乘车人数	拼车场景，乘客选择的乘车人数
driver_product_id	司机子产品线	司机所属产品线
start_dest_distance	乘客发单时出发地与终点的预估路面距离	乘客发单时，出发地与终点的预估路面距离
arrive_time	司机点击‘到达’的时间	司机点击‘到达目的地’的时间
departure_time	出发时间	如果是实时单，出发时间(departure_time) 与司机点击‘开始计费’的时间(begin_charge_time)含义相同；如果是预约单，是指乘客填写的出发时间
pre_total_fee	预估价格	根据用户输入的起始点和目的地预估价格
normal_time	时长	分钟
bubble_trace_id
product_1level	一级业务线	1专车，3快车，9豪华车
dest_lng	终点经度	对应乘客填写的目的地对应的经度
dest_lat	终点纬度	对应乘客填写的目的地对应的纬度
starting_lng	起点经度	对应乘客填写的起始点对应的经度
starting_lat	起点纬度	对应乘客填写的起始点对应的纬度
year	年份	对应出行的年份
month	月份	对应出行的月份
day	日期	对应出行的日期

5. 项目架构

数据采集 flume 去采集 order gps、发往kafka
spark 消费kafka数据存入redis里面(实时的监控)
spark 消费kafka数据存入hbase里面（计算绿点）

6. 环境搭建

所有的软件安装，请先bing XX分布式环境安装，然后在结合文档看本项目是如何配置的，否则如果你本身不清楚如何安装的，看下面的安装步骤会很懵 前提：我们的集群，使用了三台机器，机器的基础配置建议4C8G+50G-MEM的配置，否则项目会很卡，大数据环境存储基于MEM，计算基于内存，存在许多IO，所以对性能的要求是较高，学习的话建议大家可以按量购买云产品使用

安装环境 centos7.3

所有的软件都基于root用户安装(生产环境中用普通用户)，软件都安装在/root目录下
三台机器需要提前设置好免密配置免密配置参考
所有的文件下载后，都需要改名称，例如mv hadoop-3.2.2 hadoop，其他的软件也需要改名称，目的是方便管理、升级
所有涉及到的脚本都可以在doc目录下找到

节点	角色
Hadoop01	HDFS: namenode，datanode，secondarynamenode YARN: resourcemanager, nodemanager Kafka Spark: master，worker Zookeeper: QuorumPeerMain HBase: Hmaster，regionServer
Hadoop02	HDFS: datanode， YARN: nodemanager Spark: worker kafka Zookeeper: QuorumPeerMain Hbase: regionServer
Hadoop03	HDFS: datanode YARN: nodemanager Spark: worker kafka flume redis（docker） Zookeeper: QuorumPeerMain Hbase: regionServer

节点

角色

Hadoop01

HDFS: namenode，datanode，secondarynamenode

YARN: resourcemanager, nodemanager

Kafka

Spark: master，worker

Zookeeper: QuorumPeerMain

HBase: Hmaster，regionServer

Hadoop02

HDFS: datanode，

YARN: nodemanager

Spark: worker

kafka

Zookeeper: QuorumPeerMain

Hbase: regionServer

Hadoop03

HDFS: datanode

YARN: nodemanager

Spark: worker

kafka

flume

redis（docker）

Zookeeper: QuorumPeerMain

Hbase: regionServer

HDFS：基础数据的存储

YARN：计算调度，可以调度本地资源

kafka：流式处理

spark：计算软件，具体任务调度依赖于yarn，yarn依赖于HDFS

6.1 Java1.8安装

需要配置好环境变量

6.2 Hadoop

节点1，下载hadoop wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.2.2/hadoop-3.2.2.tar.gz
修改配置文件/root/hadoop/etc/hadoop 下 workers， mapred-site.xml ，hadoop-env.sh，yarn-site.xml，core-site.xml，hdfs-site.xml 具体文件内容参考放在了doc下
- cd etc/hadoop 然后cat 以下文件
  - workers表示分别部署在哪几台机器上:cat workers
  - mapred-site.xml配置了环境的位置
  - hadoop-env.sh配置了环境变量
  - yarn-site.xml：yarn是分布式调度软件，主要用来配置yarn的主节点在哪里
  - core-site.xml：定义了数据保存到本地的哪个位置，以及数据的副本个数（生产上一般是三个副本或以上）
  - hdfs-site.xml
分发到其他节点节点2 节点3
启动前要格式化NameNode
启动整体集群：/root/hadoop/sbin/start-all.sh
jsp查看启动了哪些进程：NameNode、SecondaryNameNode和DataNode代表的是HDFS的进程节点；ResourceManager和NodeManager是yarn的节点。此时yarn和HDFS就启动好了。

6.3 Spark

官网：spark.apache.org

节点1，下载对应包 wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz (注意spark和hadoop版本的对应)
修改 /root/spark/conf/下 workers ，spark-env.sh 两个文件
- cd conf/ cat workers ：表示worker节点在哪些地方启动，master在本机启动，workers需要自己配置
xsync /root/spark /root/spark 分发到其他节点
启动/root/spark/sbin/start-all.sh

通过java -jar fileOperator.jar将日志中的数据以每秒一条的速度定向写入到dest文件夹的gps文件中，flume实时监控目标文件gsp，并把采集到的数据发送到kafka中，kafka中也是每秒一条的速度进行接收。

6.4 Flume

官网：Welcome to Apache Flume — Apache Flume

节点3，下载 wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/flume/1.9.0/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz
先把kafka启动起来
在节点3启动agent
flume启动：nohup bin/flume-ng agent --name a1 --conf conf --conf-file conf/file-mem-kafka-all.conf -Dflume.root.logger=INFO,console &
jps中application代表flume进程启动起来了。

6.5 Kafka

节点1，下载 wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/kafka/2.6.2/kafka_2.12-2.6.2.tgz
修改 server.properties 文件，注意brokerid，zookeeper地址修改
xsync /root/kafka /root/kafka
三台服务器启动kafka：（前提：三台服务器启动zookeeper，参考：kafka入门-CSDN博客）

# 三台服务器分别进到zookeeper路径下，启动zookeeper服务：[root@192 local]# cd apache-zookeeper-3.8.4-bin/
[root@192 apache-zookeeper-3.8.4-bin]# bin/zkServer.sh --config conf start

bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
# daemon为后台启动 不占用当前页面
# 如果启动不生效，可以使用
[root@192 kafka_2.13-3.8.0]# nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

sh kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop01:9092 --topic chengdu

6.6 HBase

节点1，下载wget https://archive.apache.org/dist/hbase/2.2.7/hbase-2.2.7-bin.tar.gz
修改 conf/hbase-site.xml \ regionServers文件
分发到其他三个节点
bin/start-hbase.sh

6.7 zookeeper

节点1，下载wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.6.3/apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gz
修改 zoo.cfg
在/tmp/zookeeper/添加myid文件,文件内容分别为0，1，2
xsync /root/zookeeper /root/hadoop/zookeeper

HBase

6.8 Redis

Redis使用了docker安装，生产中使用的一般是集群，我们这里就不安装redis集群环境了

docker run --name myredis -p 6379:6379 -v /home/disk1/redis:/data -d redis redis-server --appendonly yes

7. 一致性语义

流处理的一致性语义

kafka 是一个stream消息系统，包含三种角色：

Producer：写数据 --> broker：存储数据 --> consumer：从kafka消费数据

1. 一个是Producer到broker端数据如果没有确认，则重复发送，确保数据不丢失
2. consumer消费数据如果失败，则从失败的位置开始消费，并且需要做一个去重

保证数据不丢失，并且数据是不重复的

at-most-once：数据最多发送一次。适用于不太重要的日志数据。

如果在 ack 超时或返回错误时 producer 不重试，则该消息可能最终不会写入 Kafka，因此不会传递给 consumer。在大多数情况下，这样做是为了避免重复的可能性，业务上必须接收数据传递可能的丢失。ack=0.

at-least-once：至少发送一次

如果 producer 收到来自 Kafka broker 的确认（ack）或者 acks = all，则表示该消息已经写入到 Kafka。但如果 producer ack 超时或收到错误，则可能会重试发送消息，客户端会认为该消息未写入 Kafka。如果 broker 在发送 Ack 之前失败，但在消息成功写入 Kafka 之后，此重试将导致该消息被写入两次，因此消息会被不止一次地传递给最终 consumer，这种策略可能导致重复的工作和不正确的结果。

exactly-once：精准一次

producer没有收到broker的回复时，需要重复发送数据，但是即使 producer 重试发送消息，消息也会保证最多一次地传递给最终consumer（通过consumer端的重复值校验：Redis重复id去重的性质）。该语义是最理想的，但也难以实现，因为它需要消息系统本身与生产和消费消息的应用程序进行协作。ack =-1

并且设置offset自身存储，防止consumer消费失败。

Kafka

主要失败原因

- Broker失败：Kafka 作为一个高可用、持久化系统，保证每条消息被持久化并且冗余多份（假设是 n 份），所以 Kafka 可以容忍 n-1 个 broker 故障，意味着一个分区只要至少有一个 broker 可用，分区就可用。Kafka 的副本协议保证了只要消息被成功写入了主副本，它就会被复制到其他所有的可用副本（ISR）。
- Producer 到 Broker 的 RPC 失败：Kafka 的持久性依赖于生产者接收broker 的 ack 。没有接收成功 ack 不代表生产请求本身失败了。broker 可能在写入消息后，发送 ack 给生产者的时候挂了，甚至 broker 也可能在写入消息前就挂了。由于生产者没有办法知道错误是什么造成的，所以它就只能认为消息没写入成功，并且会重试发送。在一些情况下，这会造成同样的消息在 Kafka 分区日志中重复，进而造成消费端多次收到这条消息。
- 客户端也可能会失败：Exactly-once delivery 也必须考虑客户端失败的情况。但是如何去区分客户端是真的挂了（永久性宕机）还是说只是暂时丢失心跳？追求正确性的话，broker 应该丢弃由 zombie producer 发送的消息。 consumer 也是如此，一旦新的客户端实例已经启动，它必须能够从失败实例的任何状态中恢复，并从安全点( safe checkpoint )开始处理，这意味着消费的偏移量必须始终与生成的输出保持同步。

1. 增加业务处理

- 为每个消息增加唯一主键，生产者不做处理，由消费者根据主键去重
- producer（flume）设置ack=-1确保数据不丢失（flume的配置文件file-mem-kafka-all.conf中设置ack=-1，表示必须给回执，否则一直发送重复的消息）
- 消费者，往往是我们的流式任务，我们需要关闭自动提交 offset 的功能，业务保存offset，将保存offset与消费操作放入到一个事务当中去执行

Sparkstreming/Flink

- 支持一致性语义，只要是在任务调度过程中失败了，那么会去寻找checkpoint 拿到最新的副本数据