基于Hadoo的日志收集框架---Chukwa的源码分析(数据处理)

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1.工具类、接口简介

(1)

   // 用于对数据进行分类
   org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.DemuxManager
   
   // mapreduce程序的map处理接口
   org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.processor.mapper.MapProcessor
   
   // MapProcessor的工厂类, 用HashMap存储了数据类型与其对应的MapProcessor
   org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.processor.mapper.MapProcessorFactory
   
   // map处理接口的实现类, 实现了数据块(ChunkImpl)处理、逐行获取内容、创建ChukwaRecord对象,
   // 但是将写入OutputCollector的实现放在了抽象方法parse()的实现类中
   org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.processor.mapper.AbstractProcessor

   // AbstractProcessor中parse()方法的实现类
   org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.processor.mapper.DefaultProcessor

   // mapreduce程序的reduce处理接口
   org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.processor.reducer.ReduceProcessor

   // reduce处理接口的实现类, 实现了将key、value写入OutputCollector的过程
   org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.processor.reducer.IdentityReducer

(2)

   // 用于对数据进行归档
   org.apache.hadoop.chukwa.extraction.archive.ChukwaArchiveManager

(3)

   // 用于将分类后的数据转储备份
   org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.PostProcessorManager

(4)

   // 用于将备份数据按小时进行合并
   org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.HourlyChukwaRecordRolling

(5)

   // 用于将备份数据按日期进行合并
   org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.DailyChukwaRecordRolling

2.处理流程

(1)数据分类
org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.DemuxManager

/**
 * 创建守护进程"DemuxManager",将进程号写入相应的pid文件，以便于运行stop命令时可根据此pid文件杀死进程
 * 调用start方法启动循环处理过程
 */
public static void main(String[] args)

/**
 * 1. 初始化处理过程中用到的目录
 *    chukwaRootDir 	/chukwa/
 *	  demuxRootDir		/chukwa/demuxProcessing/
 *	  demuxErrorDir		/chukwa/demuxProcessing/inError/
 *	  demuxInputDir		/chukwa/demuxProcessing/mrInput/
 *	  demuxOutputDir	/chukwa/demuxProcessing/mrOutput/
 *	  dataSinkDir		/chukwa/logs/
 *	  postProcessDir	/chukwa/postProcess/
 *	  archiveRootDir	/chukwa/dataSinkArchives/
 * 2. 从系统配置文件中获取nagios的配置信息
 * 3. 循环处理
 *	  统计异常次数，如果超过五次则退出
 *	  检测demuxOutputDir是否存在，如果存在则将其删除
 *	  检测demuxInputDir是否存在，如果存在则设置可以处理并将处理次数加1，如果已经尝试过3次则将则将demuxInputDir转移到demuxErrorDir
 * 	  如果以上两个目录都不存在，则：
 *	  	 reprocess归0
 *		 在dataSinkDir目录下检测是否有.done文件，如果存在则将其移动到demuxInputDir目录下（最多移动500个），移动完成后将demuxReady设为true
 *    如果demuxReady已经为true,则开始处理数据(processData)
 *    发送demux信息到nagios 	
 */
public void start()

/**
 * 1. 运行Demux,设置reduce数为demuxReducerCount,设置输入输出目录分别为demuxInputDir、demuxOutputDir
 * 2. 检测demuxOutputDir是否存在，存在则将demuxOutputDir转移到postProcessDir
 * 3. 将demuxInputDir转移到archiveDir(archiveRootDir)
 */
protected boolean processData(String dataSinkDir, String demuxInputDir, String demuxOutputDir, String postProcessDir, String archiveDir)

/**
 * 在main方法中使用ToolRunner启动Demux, 调用内部类MapClass、ReduceClass进行mapreduce处理
 * 在运行时设置输出的格式化类为ChukwaRecordOutputFormat
 */
public static void main(String[] args)

    org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.Demux
    在Demux中实现了对数据分类的Mapper类和Reducer类

    org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.Demux$MapClass

/**
 * 根据ChunkImpl的datatype在$CHUKWA_HOME/conf/chukwa-demux-conf.xml中查找是否配置了mapProcessorClass
 * 如果没有则默认使用DefaultProcessor处理
 * 将获取的mapProcessorClass添加到mapProcessor工厂类的hashmap中
 * 在AbstractProcessor中实现了process方法
 *	  获取数据块的相关信息
 *	  从数据块中逐行读取内容
 *	  将处理行内容的parse方法实现放在了DefaultProcessor中, 在此方法中调用父类的buildGenericRecord方法完成
 *	  ChukwaArchiveKey 	-> 	ChukwaRecordKey
 *	  ChunkImpl			-> 	ChukwaRecord
 *	  的转换
 *	  写入OutputCollector
 */
public void map(ChukwaArchiveKey key, ChunkImpl chunk,
				OutputCollector<ChukwaRecordKey, ChukwaRecord> output,
				Reporter reporter)

org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.Demux$ReduceClass

/**
 * 根据ChukwaRecordKey的reduceType来确定reduceProcessorClass
 * org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.processor.reducer. + reduceType
 * 如果没有找到类则使用IdentityReducer
 * 在IdentityReducer的process方法中只是将key、value写入OutputCollector
 */
public void reduce(ChukwaRecordKey key, Iterator<ChukwaRecord> values,
				OutputCollector<ChukwaRecordKey, ChukwaRecord> output,
				Reporter reporter)

org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.ChukwaRecordOutputFormat
继承自MultipleSequenceFileOutputFormat，用于格式化输出结果

/**
 * 使输出目录为clusterName/dataType/dataType+Util.generateTimeOutput(record.getTime())
 */
protected String generateFileNameForKeyValue(ChukwaRecordKey key,
			ChukwaRecord record, String name)

org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.processor.Util

/**
 * 根据时间戳构造文件名
 * 从timestamp中获取workingDay、workingHour、minutes
 * 如果运行日期不等于当前日期，则输出文件为
 *	  [dataType]_[yyyyMMdd].D.evt
 * 否则如果运行时间（小时）不等于当前时间（小时），则输出文件为
 *	  [dataType]_[yyyyMMdd]_[HH].H.evt
 * 否则输出结果文件为
 *	  分钟的个位数小于5，
 *		 [dataType]_[yyyyMMdd]_[HH]_[minutes/10].0.R.evt
 *    分钟的个位数大于等于5
 *		 [dataType]_[yyyyMMdd]_[HH]_[minutes/10].5.R.evt
 */
public static String generateTimeOutput(long timestamp)

(2)数据归档
org.apache.hadoop.chukwa.extraction.archive.ChukwaArchiveManager

/**
 * 创建守护进程"DemuxManager",将进程号写入相应的pid文件，以便于运行stop命令时可根据此pid文件杀死进程
 * 调用start方法启动循环处理过程
 */
public static void main(String[] args)

/**
 * 1. 初始化处理过程中用到的目录
 *    chukwaRootDir 				/chukwa/
 *	  archiveRootDir				/chukwa/dataSinkArchives/
 *	  archivesRootProcessingDir		/chukwa/archivesProcessing/
 *	  archivesMRInputDir			/chukwa/archivesProcessing/mrInput/
 *	  archivesMROutputDir			/chukwa/archivesProcessing/mrOutput/
 *	  finalArchiveOutput			/chukwa/finalArchives/
 * 2. 开始循环处理
 *		errorCount记录错误次数，当超过四次时退出
 *		判断archivesMRInputDir目录是否存在(是否已经有archive job的输入目录存在)，存在则使用runArchive方法对当天数据进行归档
 *		获取archiveRootDir目录下的文件，
 *		如果没有文件则休眠一分钟
 *		如果只有一个日期目录，则判断是否是当天且当前时间是否与上次运行间隔了两个小时，如果还不到两个小时则休眠半个小时
 *		如果有多个日期目录，则使用processDay方法处理每个日期目录下的文件
 */
public void start()

/**
 * 处理指定日期的数据
 *     now				当前时间		
 *	   currentDay		当前日期
 *	   workingDay		要处理的日期目录
 *	   oneHourAgo		一个小时之前的时间
 * 如果要处理的日期目录下没有文件且日期在当天日期之前，则将目录删除后返回
 * 使用fileCount记录文件总数, 遍历日期目录
 * 	   如果文件修改时间不到一个小时
 *		   记录日期目录下的文件数
 *		   将文件转移到archivesMRInputDir目录
 *		   如果文件数已经到达最大文件数(500)，则调用runArchive方法进行归档，并将fileCount重置为0
 */
public void processDay(FileStatus fsDay, String archivesMRInputDir,
			String archivesMROutputDir, String finalArchiveOutput)

/**
 * 1. 构建job运行参数，从配置文件中加载配置项"archive.grouper"(归档分组类型)
 * 2. 检测mrOutput目录是否存在，存在则删除
 * 3. 使用ToolRunner运行ChukwaArchiveBuilder
 * 4. 使用mrInput中的日期在finalArchiveOutput中创建对应的目录
 * 5. 将mrOutput目录转储到上一步创建的目录下的"archive_+当前时间"
 * 6. 删除mrInput目录
 */
public void runArchive(String archivesMRInputDir,
			String archivesMROutputDir, String finalArchiveOutput)

org.apache.hadoop.chukwa.extraction.archive.ChukwaArchiveBuilder

org.apache.hadoop.chukwa.extraction.archive.ChukwaArchiveBuilder$UniqueKeyReduce

/**
 * 统计每个key有多少个value
 */ 
public void reduce(ChukwaArchiveKey key, Iterator<ChunkImpl> vals,
				OutputCollector<ChukwaArchiveKey, ChunkImpl> out, Reporter r)
							
/**
 * 在main方法中使用ToolRunner启动ChukwaArchiveBuilder,
 * 在run方法中调用IdentityMapper、内部类UniqueKeyReduce进行mapreduce处理
 * 根据不同的参数设置不同的partitionerClass、outputFormat、jobName 	
 */
public static void main(String[] args)

(3)数据转储
org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.PostProcessorManager

/**
 * 创建守护进程"PostProcessorManager",将进程号写入相应的pid文件，以便于运行stop命令时可根据此pid文件杀死进程
 * 调用start方法启动循环处理过程
 */
public static void main(String[] args)

/**
 * 1. 初始化处理过程中用到的目录
 *    chukwaRootDir 					/chukwa/
 *	  postProcessDir					/chukwa/postProcess/
 *	  chukwaRootReposDir				/chukwa/repos/
 *	  chukwaPostProcessInErrorDir		/chukwa/postProcessInError/
 * 2. 开始循环处理
 *		errorCount记录了错误次数，如果已经超过四次则退出
 *		遍历demuxOutputDir,
 *		如果此目录下没有文件则休眠10秒
 *		如果有文件则将文件添加到directories(ArrayList<String>)并进行排序
 *		遍历directories
 *			对每一个文件使用processDemuxPigOutput方法进行处理，完成后调用
 *			movetoMainRepository方法移动文件，然后将文件删除，如果出现异常，
 *			则将文件转移到错误目录
 */
public void start()

/**
 * 从$CHUKWA_HOME/conf/chukwa-demux-conf.xml中加载配置项
 *	chukwa.post.demux.data.loader，得到两个实现类
 *	org.apache.hadoop.chukwa.dataloader.MetricDataLoaderPool,
 *	org.apache.hadoop.chukwa.dataloader.FSMDataLoader
 *	遍历配置的实现类
 *		分别获取实例，构建查找对象
 *		(/chukwa/postProcess/cluster/dataType/*.evt)
 *		将查找到的文件交由dataloader处理
 */
public boolean processDemuxPigOutput(String directory)

/**
 * 这里将移动到repository的功能整合到了org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.MoveToRepository中
 */
public boolean movetoMainRepository(String sourceDirectory,
			String repoRootDirectory)

org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.MoveToRepository

/**
 * 遍历要转储的目录
 *	  获取cluster名称，过滤掉"_logs"、"_temporary"
 *	  使用processClusterDirectory方法处理每个cluster下的文件
 *	  删除已经完成转储的cluster目录
 */
public static void main(String[] args)

/**
 * 遍历cluster目录
 *	  获取dataType名称
 *	  使用processDatasourceDirectory方法处理每个dataType下的文件
 */
static void processClusterDirectory(Path srcDir, String destDir)

/**
 * 遍历某个dataType下的evt文件
 *	  如果是以".D.evt"结尾的文件
 *		  获取日期
 *		  调用writeRecordFile方法写入文件，其中
 *		  输出目录为/chukwa/repos/<cluster>/<dataType>/<yyyyMMdd>/
 *	      输出文件为<dataType>_<yyyyMMdd>
 *	  如果是以".H.evt"结尾的文件
 *		  获取日期、小时
 *		  调用writeRecordFile方法写入文件，其中
 *		  输出目录为/chukwa/repos/<cluster>/<dataType>/<yyyyMMdd>/<HH>/
 *		  输出文件为<dataType>_<yyyyMMdd>_<HH>
 *		  调用addDirectory4Rolling方法对日期、小时做标记
 *	  如果是以".R.evt"结尾的文件
 *		  获取日期、小时、分钟
 *		  调用writeRecordFile方法写入文件，其中
 *		  输出目录为/chukwa/repos/<cluster>/<dataType>/<yyyyMMdd>/<HH>/<mm>/
 *		  输出文件为<dataType>_<yyyyMMdd>_<HH>_<mm>
 *		  调用addDirectory4Rolling方法对日期、小时做标记
 */
static void processDatasourceDirectory(String cluster, Path srcDir, String destDir)

/**
 * 将文件转储并改名
 */
static void writeRecordFile(String destDir, Path recordFile, String fileName)

/**
 * 在/chukwa/rolling/目录下生成相应数据类型的目录以便于进行数据合并
 * 如果不在当前日期，在/chukwa/rolling/下生成
 *	  daily/<yyyyMMdd>/<cluster>/<dataType>
 * 否则，在/chukwa/rolling/下生成
 *	  hourly/<yyyyMMdd>/<cluster>/<dataType>	
 */
static void addDirectory4Rolling(boolean isDailyOnly, int day, int hour,
			String cluster, String dataSource)

(4)数据合并
org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.HourlyChukwaRecordRolling

/**
 * 1. 创建守护进程"PostProcessorManager",将进程号写入相应的pid文件，以便于运行stop命令时可根据此pid文件杀死进程
 * 2. 初始化处理过程中用到的目录
 * 	  rollingFolder 			/chukwa/rolling/
 *	  chukwaMainRepository    	/chukwa/repos/
 * 	  tempDir                 	/chukwa/temp/hourlyRolling/	
 * 3. 从执行参数中获取rollInSequence(是否顺序执行合并线程),deleteRawdata(是否删除原始数据)这两个参数设置的值
 * 4. 获取当前日期和小时
 * 5. 遍历 /chukwa/rolling/hourly/ 目录
 *   	 获取此目录下的每个日期，对其遍历
 *       	获取此目录下的小时，如果此目录日期小于当前日期，或两者相同而且此小时小于当前小时(即只对当前小时之前的数据进行合并)
 *          调用buildHourlyFiles
 */
public static void main(String[] args)

/**
 * 获取处理目录 /chukwa/rolling/hourly/workingDay/workingHour
 * 遍历此目录下所有的cluster
 *    遍历每个cluster目录下的所有数据类型(dataSource)
 *       创建目录 /chukwa/repos/cluster/dataSource/workingDay/workingHour/rotateDone
 *       构建合并参数数组 mergeArgs
 *       mergeArgs[0] = /chukwa/repos/cluster/dataSource/workingDay/workingHour/[0-5]* /*.evt
 *       mergeArgs[1] = /chukwa/temp/hourlyRolling/cluster/dataSource/workingDay/workingHour_currentTimeMillis
 *       mergeArgs[2] = /chukwa/repos/cluster/dataSource/workingDay/workingHour
 *       mergeArgs[3] = dataSource_HourlyDone_workingDay_workingHour
 *       mergeArgs[4] = /chukwa/rolling/hourly/workingDay/workingHour/cluster/dataSource
 *       新建RecordMerger对象merge
 *       如果rollInSequence为true,则启动merge线程
 *       否则将merge添加到列表并启动线程，等待此线程运行完成
 *       删除dataSource目录
 *    删除cluster目录
 * 删除hour目录
 */
public static void buildHourlyFiles(String chukwaMainRepository,
			String tempDir, String rollingFolder, int workingDay,
			int workingHour)
			
/**
 * 使用IdentityMapper作为mapperClass, 使用IdentityReducer作为reducerClass, 只是简单的合并数据
 */
public int run(String[] args)

org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.RecordMerger

/**
 * 调用ToolRunner.run运行tool, 即调用HourlyChukwaRecordRolling中的run方法，将
 * /chukwa/repos/cluster/dataSource/workingDay/workingHour/[0-5]* /*.evt
 * 合并到
 * /chukwa/temp/hourlyRolling/cluster/dataSource/workingDay/workingHour_currentTimeMillis
 * 如果此任务处理成功
 *    调用 writeRecordFile()
 *    如果deleteRawData参数为true
 *       删除输入文件
 *       /chukwa/repos/cluster/dataSource/workingDay/workingHour/[0-5]* /*.evt
 *       遍历 /chukwa/repos/cluster/dataSource/workingDay/workingHour
 *          删除小时或分钟的目录
 *          /chukwa/repos/cluster/dataSource/workingDay/workingHour[0-5]* /
 *    删除合并标记文件
 *    dataSource_HourlyDone_workingDay_workingHour
 *    删除临时目录
 *    /chukwa/temp/hourlyRolling/cluster/dataSource/workingDay/workingHour_currentTimeMillis
 */
public void run()

/**
 * 将mapreduce运行结果文件改名转储, 即将HourlyChukwaRecordRolling中的run方法合并后的文件转储
 * input 		/chukwa/temp/hourlyRolling/cluster/dataSource/workingDay/workingHour_currentTimeMillis/part-00000
 * outputDir  	/chukwa/repos/cluster/dataSource/workingDay/workingHour
 * filename 	dataSource_HourlyDone_workingDay_workingHour
 * destFile 	/chukwa/repos/cluster/dataSource/workingDay/workingHour/dataSource_HourlyDone_workingDay_workingHour.1.evt
 */
void writeRecordFile(String input, String outputDir, String fileName)

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2012-03-06 18:12
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1 楼 xiewenbo 2014-04-12

Demux过程，如果否则如果运行时间（小时）不等于当前时间（小时），则输出文件为
[dataType]_[yyyyMMdd]_[HH].H.evt 并且最后在hourlyrolling的时候，并没合并到一个文件里，最后repos下每个小时的数据归档是有两个文件，为什么要这样子做呢？
/repos/chukwa/datatype/yyyyMMdd/hh/datatype_20140411_15.1.evt
/repos/chukwa/datatype/yyyyMMdd/hh/datatype_HourlyDone_20140411_15.1.evt

如果我改写这块代码让它们合并在一起，有什么需要注意的地方，为有数据的重复或者丢失么？

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