flume读取json格式的log文件写入hive表,趟坑记录

本文记录了使用Flume从JSON格式的日志文件读取并写入Hive表时遇到的问题及解决方案。主要内容包括:创建Hive桶表,注意Flume默认行长度限制为2048可能导致数据截取,测试时清除历史数据,以及Flume配置中调整deserializer.maxLineLength参数防止日志行被截断导致的JSON解析异常。

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flume 读取log日志文件,写hive表

注意:

hive创建桶表

flume读取文件,按行读取,默认行最大值为2048个长度,过长会截取。

测试阶段,注意删除写入文件目录(spoolDir)、checkpoint目录、写入的hive表记录,避免历史数据对结果的影响;

 

 

如果不是桶表:异常报错如下

Unexpected end-of-input in VALUE_STRING

 

由于要处理的log日志每条记录是以json形式存储,然后Agent.sink.hive.serializer = JSON 解析json,写入hive表。最开始找到的报错信息是

json解析异常:

[DEBUG - org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe.deserialize(JsonSerDe.java:178)] 
org.codehaus.jackson.JsonParseException: 

Unrecognized token 'nWsj1W3Zzy': was expecting 'nu

<think>好的,我需要帮用户找到关于Hadoop新能源车销售数据分析平台的代码实现。用户之前已经询问过如何构建这样的平台,现在他想要具体的代码示例。 首先,我得回顾之前的对话,用户提到使用Hadoop生态系统中的工具,比如Hive、Spark、Flume、Sqoop等。之前的回答已经给出了一些代码片段,比如Sqoop导入数据、MapReduce去重、Spark SQL处理数据以及Hive语句。用户现在可能希望看到更详细的代码实现,或者更多不同组件的代码示例。 接下来,我需要确保提供的代码符合用户的要求,并且涵盖数据采集、存储、处理、分析和可视化各个环节。用户可能对某个环节特别感兴趣,比如数据清洗或机器学习预测,所以应该分模块给出代码。 然后,检查用户提供的引用内容。引用[1]提到系统使用Python、Hive、Hadoop和Spark,并且需要可视化。引用[2]提到Hive用于分析查询,比如销售趋势、品牌比较等。因此,代码示例需要涵盖这些方面,比如HiveQL查询、Spark ML模型、Python可视化代码。 还要注意用户提到的“尽可能多的参考用户上一次的问题和回答”,所以需要复用之前提到的组件,比如Flume、Kafka、Sqoop,并补充更多细节。例如,在数据采集部分,可以给出Flume的配置文件示例,或者Kafka生产者的代码。 同时,用户可能需要代码的注释和解释,确保他们理解每段代码的作用。例如,在MapReduce去重的代码中,解释Mapper和Reducer的工作原理,以及如何应用于新能源车销售数据。 另外,用户可能关心性能优化,比如使用ORC格式Hive分区、Spark缓存等,所以在代码示例中需要包含这些优化措施的具体实现,比如创建Hive时指定ORC格式,或者在Spark中启用缓存。 最后,确保代码格式正确,符合之前提到的系统级指令,比如内数学达式用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个问题中可能不涉及数学公式,所以主要关注代码块和中文解释。同时,生成相关问题,帮助用户进一步探索,比如优化方法、扩展功能等。 总结步骤: 1. 分模块提供代码:数据采集、清洗、分析、可视化。 2. 结合之前提到的工具,补充更多代码示例,比如Flume配置、Kafka生产者/消费者。 3. 包括Hive查询示例,如销售趋势分析。 4. 添加Spark ML模型训练的详细代码。 5. 提供Python可视化代码,使用ECharts或Matplotlib。 6. 解释每段代码的作用,帮助用户理解。 7. 确保代码语法正确,符合Hadoop生态系统的最佳实践。 8. 生成相关问题,引导用户深入。</think>### Hadoop新能源车销售数据分析平台代码实现详解 #### 一、数据采集模块 1. **Flume实时采集配置** ```properties # agent01.conf agent01.sources = src_4s_logs agent01.channels = ch_memory agent01.sinks = sk_kafka # 定义日志源 agent01.sources.src_4s_logs.type = exec agent01.sources.src_4s_logs.command = tail -F /var/log/vehicle_sales.log # 配置Kafka接收端 agent01.sinks.sk_kafka.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent01.sinks.sk_kafka.kafka.topic = vehicle_sales agent01.sinks.sk_kafka.kafka.bootstrap.servers = kafka01:9092,kafka02:9092 # 连接组件 agent01.channels.ch_memory.type = memory agent01.sources.src_4s_logs.channels = ch_memory agent01.sinks.sk_kafka.channel = ch_memory ``` 2. **Sqoop数据迁移脚本** ```bash #!/bin/bash # 每日增量导入MySQL数据到Hive sqoop job --create vehicle_import \ -- import \ --connect jdbc:mysql://dbserver/salesdb \ --username hiveuser \ --password-file /user/hive/.password \ --table sales_records \ --hive-import \ --hive-table vehicle_sales \ --incremental append \ --check-column sale_date \ --last-value "2023-01-01" \ --split-by dealer_id ``` #### 二、数据处理核心代码 1. **Spark结构化数据清洗** ```python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import * spark = SparkSession.builder.appName("VehicleDataCleaning").enableHiveSupport().getOrCreate() # 读取原始数据 raw_df = spark.read.format("parquet").load("hdfs:///raw_data/vehicle_sales") # 数据清洗逻辑 cleaned_df = raw_df.select( col("vin").cast("string"), to_date(col("sale_date"), "yyyyMMdd").alias("sale_date"), regexp_replace(col("model"), "[^0-9A-Za-z]", "").alias("model"), col("sale_price").cast("double") ).filter( (col("sale_price") > 10000) & # 过滤异常价格 (col("sale_date") >= "2020-01-01") & (col("vin").isNotNull()) ).dropDuplicates(["vin"]) # 基于车架号去重 # 写入清洗后分区 cleaned_df.write.partitionBy("year").format("orc").mode("overwrite").saveAsTable("vehicle_sales_clean") ``` 2. **Hive数据仓库建设** ```sql -- 创建分区(按年份分区) CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS vehicle_analysis ( vin STRING, sale_date DATE, model STRING, region STRING, battery_capacity INT, mileage INT ) PARTITIONED BY (year INT) STORED AS ORC LOCATION '/hive/warehouse/vehicle_analysis' TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY"); -- 动态分区插入 SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; INSERT INTO TABLE vehicle_analysis PARTITION(year) SELECT vin, sale_date, model, region, battery_capacity, mileage, YEAR(sale_date) AS year FROM vehicle_sales_clean; ``` #### 三、数据分析实现 1. **销售趋势分析(HiveQL)** ```sql -- 按月统计各车型销量 SELECT model, DATE_FORMAT(sale_date, 'yyyy-MM') AS sale_month, COUNT(vin) AS total_sales, AVG(sale_price) AS avg_price FROM vehicle_analysis WHERE year >= 2022 GROUP BY model, DATE_FORMAT(sale_date, 'yyyy-MM') ORDER BY sale_month DESC, total_sales DESC; ``` 2. **Spark ML销量预测** ```python from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StringIndexer from pyspark.ml.regression import GBTRegressor from pyspark.ml import Pipeline # 加载特征数据 feature_df = spark.sql(""" SELECT month, holiday_flag, marketing_budget, competitor_price, sales_volume FROM vehicle_sales_features """) # 特征工程 indexer = StringIndexer(inputCol="month", outputCol="month_index") assembler = VectorAssembler( inputCols=["month_index", "holiday_flag", "marketing_budget", "competitor_price"], outputCol="features" ) # 构建GBDT模型 gbt = GBTRegressor( featuresCol="features", labelCol="sales_volume", maxIter=50, maxDepth=5 ) pipeline = Pipeline(stages=[indexer, assembler, gbt]) model = pipeline.fit(feature_df) # 保存模型 model.save("hdfs:///models/sales_forecast_gbt") ``` #### 四、可视化接口(Python Flask) ```python from flask import Flask, render_template from pyhive import hive import pandas as pd import json app = Flask(__name__) @app.route('/sales_trend') def sales_trend(): conn = hive.connect(host='hiveserver', port=10000) query = """ SELECT sale_month, SUM(total_sales) as sales FROM monthly_sales GROUP BY sale_month ORDER BY sale_month """ df = pd.read_sql(query, conn) return json.dumps({ 'xAxis': df['sale_month'].tolist(), 'series': df['sales'].tolist() }) @app.route('/map_distribution') def regional_distribution(): # 连接Hive获取区域数据 conn = hive.connect() df = pd.read_sql("SELECT region, sales FROM regional_sales", conn) return json.dumps({ 'regions': df.set_index('region')['sales'].to_dict() }) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` #### 五、性能优化代码示例 1. **Spark缓存优化** ```python # 缓存常用数据集 spark.sql(""" CACHE TABLE vehicle_analysis AS SELECT * FROM vehicle_analysis WHERE year BETWEEN 2021 AND 2023 """) # 调整shuffle分区数 spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 200) ``` 2. **Hive索引优化** ```sql -- 为常用查询字段创建索引 CREATE INDEX model_index ON TABLE vehicle_analysis (model) AS 'COMPACT' WITH DEFERRED REBUILD; ```
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