大数据实时案例--实时日志监控告警系统

本文介绍了使用Flume、Kafka、Storm和Redis构建的实时日志监控告警系统,旨在实现线上异常的实时监控。系统通过监控日志,当检测到错误信息时,向相关人员发送邮件和短信提醒,并存储异常信息。文中详细阐述了系统的基本框架、开发步骤以及数据库表结构设计。

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本次介绍使用Flume+kafka+storm+mysql的实时日志监控告警系统,代码部分比较多,会放在一个下载的连接里面,可以免费下载。


需求

在软件开发中国,上线运行时经常会出现一些报错,但是我们如果不能进行有效的实时监控,及时的处理,经常会带来巨大损失。为了保证异常的即使处理,我们设计一套系统,对产生的日志进行实时的监控,放出现异常或者指定的信息的时候,给我们的对应工作人员发送邮件和短信提醒,同时记录异常的信息。做到线上异常的实时监控。

基本框架

在这里插入图片描述

基本的框架是:Flume+kafka+storm+redis
  • flume各个模块的功能订单,支付,用户系统

  • kafka集群数据量,预估容量,topic数量,system-log 六个分区,两个副本

  • storm消费数据,得到每条数据和AppId,判断每条消息是否包含关键字(比如error来源为数据库)如果包含错误信息,系统预警,短信或者邮件(数据库需要存入的信息)将触发的信息存入数据库。

  • web页面(读取和写入数据库信息)需要有一下的功能

    • 添加异常的关键词
    • 添加用户的信息
    • 查询触发信息规格

开发步骤

创建数据库表结构

用户表,应用程序表,规则表,结果表四张表
1.在虚拟机(nodel01),安装mysql,启动。

启动mysql
service m
### 大数据项目开发案例分析 大数据项目的开发需要结合实际需求和业务场景,从规划到实施的每一个环节都需要精心设计。以下是关于大数据项目开发案例的详细分析[^1]。 #### 1. 确定项目目标 在设计一个有效的大数据项目时,明确项目目标是至关重要的。这包括了解企业的核心需求、数据来源以及预期的业务价值。例如,在猫眼电影数据分析案例中,项目目标是通过分析用户行为数据和电影评价数据,帮助企业优化推荐系统并提升用户体验[^2]。 #### 2. 技术选型 技术选型直接影响项目的成功与否。常见的大数据技术栈包括 Hadoop、Spark、Flink 等用于分布式计算的框架,以及 Kafka、Flume 等用于实时数据流处理的工具。以电商数据仓库全流程开发项目为例,该项目采用了 Hive 和 Presto 进行大规模数据存储与查询,并使用 Spark 实现复杂的数据处理逻辑[^3]。 #### 3. 数据处理与分析流程 一个完整的大数据项目通常包含以下步骤: - **数据采集**:通过 API、日志文件或其他方式收集原始数据。 - **数据清洗**:去除无效或冗余数据,确保数据质量。 - **数据存储**:选择合适的数据库或数据湖解决方案,如 MySQL、PostgreSQL 或 AWS S3。 - **数据分析**:利用统计学方法或机器学习算法提取有价值的信息。 - **数据可视化**:将分析结果以图表形式展示给决策者,便于理解复杂数据中的模式和趋势。 #### 4. 实际案例中的实施过程 以真实的电商数据仓库全流程开发项目为例,该项目分为以下几个阶段: - **需求分析**:与业务部门沟通,明确需要解决的问题。 - **架构设计**:构建基于 Lambda 架构的数据处理系统,支持批量和实时处理。 - **开发与测试**:编写 ETL 脚本,进行单元测试和集成测试。 - **部署与监控**:将系统部署到生产环境,并设置告警机制以及时发现异常情况[^3]。 #### 5. 最佳实践 为了提高大数据项目的成功率,可以参考以下最佳实践: - **模块化设计**:将复杂的任务分解为多个小模块,降低开发难度。 - **版本控制**:使用 Git 等工具管理代码变更,方便回滚和协作。 - **性能优化**:针对特定场景调整参数配置,提升运行效率。 - **安全性保障**:对敏感数据进行加密处理,防止信息泄露。 ```python # 示例代码:使用 Pandas 进行数据清理 import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('raw_data.csv') # 去除缺失值 cleaned_data = data.dropna() # 保存清洗后的数据 cleaned_data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False) ```
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