基于Flume+Kafka+HBase+Mapreduce的电信客服项目（上）

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我是靠谱客的博主生动毛豆，最近开发中收集的这篇文章主要介绍基于Flume+Kafka+HBase+Mapreduce的电信客服项目（上），觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

文章目录

- 1、项目背景
- 2、项目架构
- 3、数据描述
- 4、代码实现

1、项目背景

通信运营商每时每刻会产生大量的通信数据，例如通话记录，短信记录，彩信记录，第三方服务资费等等繁多信息。数据量如此巨大，除了要满足用户的实时查询和展示之外，还需要定时定期的对已有数据进行离线的分析处理。例如，当日话单，月度话单，季度话单，年度话单，通话详情，通话记录等等。
需求：按时间统计每人在每分钟，每小时，每年的通话次数和通话时长。

2、项目架构

本项目的数据是由我们通过java类产生的，然后存放在服务器的某个路径下，同时启动了Flume，Kafka，HBase和Hadoop集群。当检测到某路径下产生数据时，Flume集群则将数据发送到Kafka，然后Kafka持续地将数据以某种格式写进HBase，最后我们利用Mapreduce统计分析HBase里面的数据，将结果写入mysql。
技术流程图如下：
项目目录结构说明：共分为4个模块。
1）ct_producer：用于数据的生产，由于不是在真实环境下，故需要我们自己制造数据，而在实际的生产环境中，是不需要此模块的。
2）ct_consumer：用于数据的消费，只有当kafka里面有数据，则把它写进hbase，直到kafka里数据为空。
3）ct_analysis：数据分析模块，利用mapreduce根据业务分析每人的通话时长和通话次数，然后将结果存进mysql。
4）ct_web_boot：用于数据的可视化，暂时还没有实现，读者感兴趣的，可以研究一下。

3、数据描述

数据生产阶段：我们使用了ProductLog类模拟生产数据，在该类中启动一个线程每隔5秒产生一行数据，便将它写入到calllog.csv文件。数据格式如下：

caller(主叫号码), callee(被叫号码), buildTime(通话建立时间), duration(通话时长/秒)
18468618874,18549641558,2018-04-06 20:49:45,0142
14575535933,18468618874,2018-11-16 20:04:33,0977
18549641558,18468618874,2018-02-28 02:56:29,1571
13980337439,17269452013,2018-03-20 20:14:55,0171

数据消费阶段：将Kafka的数据写入HBase，其中，hbase表数据结构如下：
（1）rowkey中关于字段hashregion设计思想：这里我们有3个RegionServer，一般情况下一个region维护1~10G的数据量，我们可以评估一下自己的数据量，一般100百万条数据在50到100M左右（这里我们取中间数70M吧）。假设一个region维护1G的数据量（相当于1千4百万条数据），这时公司里有几百亿条数据，我们可以依此推断出需要多少个分区（实际中会多预留出一个分区，这个分区不存放数据，而是当程序发生异常时，存放异常数据。）。在本项目中，由于数据量较小，我们设计了6个分区，依次为00，01，02，03，04，05 (分区号生成策略代码有详细介绍)。
（2）RegionServer：一个RegionServer部署在一台服务器上，RegionServer是HBase集群运行在每个工作节点上的服务。它是整个HBase系统的关键所在，一方面它维护了Region的状态，提供了对于Region的管理和服务；另一方面，它与Master交互，参与Master的分布式协调管理。

名称	说明
rowkey	hashregion_call1_datetime_call2_flag_duration 01_15837312345_20170527081033_13766889900_1_0180
family	f1 列族：存放主叫信息；f2 列族：存放被叫信息
call1	第一个手机号码
call2	第二个手机号码
date_time	通话建立的时间，例如：20171017081520
date_time_ts	date_time 对应的时间戳形式
flag	标记 call1 是主叫还是被叫
duration	通话时长(单位：秒)

数据分析阶段：这里我们一共设计三张表，分别是表db_telecom.tb_contacts，表db_telecom.tb_call和表db_telecom.tb_dimension_date。

1）表db_telecom.tb_contacts

列	说明
id	自增主键
telephone	手机号码
name	联系人姓名

2）表db_telecom.tb_call

列	说明
id_date_contact	复合主键（联系人维度 id, 时间维度 id）
id_date_dimension	时间维度 id
id_contact	查询人的电话号码
call_sum	通话次数总和
call_duration_sum	通话时长总和

3）表db_telecom.tb_dimension_date

列	说明
id	自增主键
year	年，当前通话信息所在年
month	月，当前通话信息所在月，如果按照年来统计信息，则month 为-1。
day	日，当前通话信息所在日，如果按照月来统计信息，则day 为-1。

4、代码实现

数据生产阶段：
1）随机输入一些手机号码以及联系人，保存于Java的集合中。

// 生产数据
// 用于存放待随机的电话号码
private List<String> phoneList = new ArrayList<>();
private Map<String, String> phoneNameMap = new HashMap<>();
public void initPhone() {
	// 由于初始化的字段太多，故只列出部分字段。。。
    phoneList.add("17078388295");
    phoneList.add("13980337439");
    phoneList.add("14575535933");
    phoneNameMap.put("14575535933", "仰莉");
    phoneNameMap.put("19902496992", "陶欣悦");
    phoneNameMap.put("18549641558", "施梅梅");
    ....
}

2）创建随机生成通话时间的方法：randomBuildTime。该时间生成后的格式为 yyyy- MM-dd HH:mm:ss，并可以根据传入的起始时间和结束时间来随机生成。

public String randomBuildTime(String startTime, String endTime) {
    try {
        SimpleDateFormat sdf1 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
        Date startDate = sdf1.parse(startTime);
        Date endDate = sdf1.parse(endTime);
        if (endDate.getTime() <= startDate.getTime()) return null;
        long randomTS = startDate.getTime() + (long) ((endDate.getTime() - startDate.getTime()) * Math.random());
        Date resultDate = new Date(randomTS);
        SimpleDateFormat sdf2 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        String resultTimeString = sdf2.format(resultDate);
        return resultTimeString;
    } catch (ParseException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return null;
}

3）随机抽取两个电话号码，随机产生通话建立时间，随机通话时长，将这几个字段拼接成一个字符串，然后 return，便可以产生一条通话的记录。需要注意的是，如果随机出的两个电话号码一样，需要重新随机（随机过程可优化，但并非此次重点）。通话时长的随机为 30 分钟以内，即：60 秒 * 30，并格式化为 4 位数字，例如：0600(10 分钟)。

public String product() {
    String caller = null;
    String callee = null;
    String callerName = null;
    String calleeName = null;
    //取得主叫电话号码
    int callerIndex = (int) (Math.random() * phoneList.size());
    caller = phoneList.get(callerIndex);
    callerName = phoneNameMap.get(caller);
    while (true) {
        //取得被叫电话号码
        int calleeIndex = (int) (Math.random() * phoneList.size());
        callee = phoneList.get(calleeIndex);
        calleeName = phoneNameMap.get(callee);
        if (!caller.equals(callee)) break;
    }
    String buildTime = randomBuildTime(startTime, endTime);
    //0000
    DecimalFormat df = new DecimalFormat("0000");
    String duration = df.format((int) (30 * 60 * Math.random()));
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    sb.append(caller + ",").append(callee + ",").append(buildTime + ",").append(duration);
    return sb.toString();
}

4）创建写入日志方法：writeLog。productLog 每产生一条日志，便将日志写入到本地文件中，所以建立一个专门用于日志写入的方法，需要涉及到 IO 操作，需要注意的是，输出流每次写一条日之后需要 flush，不然可能导致积攒多条数据才输出一次。最后需要将productLog方法放置于while死循环中执行。

public void writeLog(String filePath) {
    try {
        OutputStreamWriter osw = new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(filePath), "UTF-8");
        while (true) {
            Thread.sleep(500);
            String log = product();
            System.out.println(log);
            osw.write(log + "n");
            //一定要手动flush才可以确保每条数据都写入到文件一次
            osw.flush();
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    } catch (InterruptedException e2) {
        e2.printStackTrace();
    }
}

5）在主函数中初始化以上逻辑，并测试。

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

    // 打包测试 cd F:1-codectct_producertarget
    // 执行java -cp ct_producer-1.0-SNAPSHOT.jar producer.ProductLog

    //String logPath = "D:\calllog.csv";
    ProductLog productLog = new ProductLog();
    productLog.initPhone();
    productLog.writeLog(args[0]);
    //productLog.writeLog(logPath);
}

6）打包测试：将ProductLog类打包，然后放在服务器某个路径下，执行java命令：java -cp ct_producer-1.0-SNAPSHOT.jar producer.ProductLog /data/callog.csv。至此数据的生产阶段完成了。

数据采集阶段：采集产生的数据到 kafka 集群。此步骤较简单，故不详细列出。
1）配置 kafka，启动 zookeeper 和 kafka 集群；
2）创建 kafka 主题；
3）启动 kafka 控制台消费者（此消费者只用于测试使用）；
4）配置 flume，监控日志文件；
5）启动 flume 监控任务；
6）运行日志生产脚本；
7）观察测试。
数据消费阶段和分析阶段请参考下一篇博文。
https://blog.csdn.net/u013337425/article/details/89300760