流数据

一、架构思路

思考一下，正常情况下我们会如何收集并分析日志呢？
首先，业务日志会通过Nginx（或者其他方式，我们是使用Nginx写入日志）每分钟写入到磁盘中，现在我们想要使用Spark分析日志，就需要先将磁盘中的文件上传到HDFS上，然后Spark处理，最后存入Hive表中，如图所示：

我们之前就是使用这种方式每天分析一次日志，但是这样有几个缺点：
首先我们的日志是通过Nginx每分钟存成一个文件，这样一天的文件数很多，不利于后续的分析任务，所以先要把一天的所有日志文件合并起来。
合并起来以后需要把该文件从磁盘传到Hdfs上，但是我们的日志服务器并不在Hadoop集群内，所以没办法直接传到Hdfs上，需要首先把文件从日志服务器传输到Hadoop集群所在的服务器，然后再上传到Hdfs。
最后也是最重要的，滞后一天分析数据已经不能满足我们新的业务需求了，最好能控制在一个小时的滞后时间。
可以看出来我们以前收集分析日志的方式还是比较原始的，而且比较耗时，很多时间浪费在了网络传输上面，如果日志量大的话还有丢失数据的可能性，所以在此基础上改进了一下架构：

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