Spark+Hbase 亿级流量分析实战（小巧高性能的ETL）

最新推荐文章于 2025-05-12 01:14:14 发布

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最新推荐文章于 2025-05-12 01:14:14 发布 · 703 阅读

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本文介绍了在生产环境中，如何利用Spark进行亿级流量日志的分析和ETL工作，重点在于实现易懂、小巧、简洁、高性能的解决方案。内容包括扫描增量日志并写入Hbase，处理大文件，避免重复读取，防止非活跃文件影响性能，以及确保增量数据稳定写入。通过设计特定的读取和进度保存方法，以及使用Hbase连接池，实现了占用内存小且功能精炼的ETL程序。

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在上一篇文章大猪已经介绍了日志存储设计方案，我们数据已经落地到数据中心上了，那接下来如何ETL呢？毕竟可是生产环境级别的，可不能乱来。其实只要解决几个问题即可，不必要引入很大级别的组件来做，当然了各有各的千秋，本文主要从易懂、小巧、简洁、 高性能 这三个方面去设计出发点，顺便还实现了一个精巧的 Filebeat。