kafka-Storm中如何将日志文件打印到local

这篇文章给大家介绍kafka-Storm中如何将日志文件打印到local，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

阅读前提：

        1 ： 您可能需要对  logback 日志系统有所了解

        2 ：您可能需要对于 kafka 有初步的了解

        3：请代码查看之前，请您仔细参考系统的业务图解

    由于kafka本身自带了和『Hadoop』的接口，如果需要将kafka中的文件直接迁移到HDFS，请参看本ID的另外一篇博文：

        业务系统-kafka-Storm【日志本地化】 - 2 ：直接通过kafka将日志传递到HDFS

    1： 一个正式环境系统的系统设计图解：

              通过kafka集群，在2个相同的topic之下，通过kafka-storm, he kafka-hadoop，2 个Consumer，针对同样的一份数据，我们分流了2个管道：

            其一： 实时通道

            其二：离线通道

       在日志本地化的过程之中，前期，由于日志的清洗，过滤的工作是放在Storm集群之中，也就是说，留存到本地locla的日志。是我们在Storm集群之中进行了清洗的数据。

      也就是：

            如下图所示：

      在kafka之中，通常而言，有如下的 代码 用来处理：

         在这里我们针对了2种日志，有两个Consumer用来处理

package com.mixbox.kafka.consumer;

public class logSave {

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

		Consumer_Thread visitlog = new Consumer_Thread(KafkaProperties.visit);
		visitlog.start();

		Consumer_Thread orderlog = new Consumer_Thread(KafkaProperties.order);
		orderlog.start();

	}
}

     在这里，我们依据不同的原始字段，将不同的数据保存到不同的文件之中。

package com.mixbox.kafka.consumer;

import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.ConsumerIterator;
import kafka.consumer.KafkaStream;
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;
import kafka.message.MessageAndMetadata;

/**
 * @author Yin Shuai
 */
public class Consumer_Thread extends Thread {

	// 在事实上我们会依据传递的topic名称，来生成不桐的记录机器
	// private Logger _log_order = LoggerFactory.getLogger("order");
	// private Logger _log_visit = LoggerFactory.getLogger("visit");

	private Logger _log = null;

	private final ConsumerConnector _consumer;
	private final String _topic;

	public Consumer_Thread(String topic) {

		_consumer = kafka.consumer.Consumer
				.createJavaConsumerConnector(createConsumerConfig());
		this._topic = topic;

		_log = LoggerFactory.getLogger(_topic);

		System.err.println("log的名称" + _topic);

	}

	private static ConsumerConfig createConsumerConfig() {
		Properties props = new Properties();
		props.put("zookeeper.connect", KafkaProperties.zkConnect);
		// 在这里我们的组ID为logSave
		props.put("group.id", KafkaProperties.logSave);
		props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "100000");
		props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200");
		props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
		return new ConsumerConfig(props);

	}

	public void run() {

		Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();
		topicCountMap.put(_topic, new Integer(1));

		Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> consumerMap = _consumer
				.createMessageStreams(topicCountMap);

		for (KafkaStream<byte[], byte[]> kafkaStream : consumerMap.get(_topic)) {
			ConsumerIterator<byte[], byte[]> iterator = kafkaStream.iterator();
			while (iterator.hasNext()) {
				MessageAndMetadata<byte[], byte[]> next = iterator.next();
				try {

					// 在这里我们分拆了一个Consumer 来处理visit日志
					logFile(next);
					System.out.println("message:"
							+ new String(next.message(), "utf-8"));
				} catch (UnsupportedEncodingException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
		}
	}

	private void logFile(MessageAndMetadata<byte[], byte[]> next)
			throws UnsupportedEncodingException {
		_log.info(new String(next.message(), "utf-8"));
	}

}

    一个简单的小tips：

        logback.xml  ,提醒您注意，这里的配置文件太过粗浅。如有需要，请自行填充。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<configuration>

	<jmxConfigurator />
	<!-- 控制台输出日志 -->
	<appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">

		<!-- 过滤掉 TRACE 和 DEBUG 级别的日志 -->
		<!-- <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter"> -->
		<!-- <level>INFO</level> -->
		<!-- </filter> -->

		<!-- 按天来回滚，如果需要按小时来回滚，则设置为{yyyy-MM-dd_HH} -->
		<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
			<fileNamePattern>f:/opt/log/test.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
			<!-- 如果按天来回滚，则最大保存时间为1天，1天之前的都将被清理掉 -->
		</rollingPolicy>

		<!-- 日志输出格式 -->
		<layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">
			<pattern>
				%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level
				%logger{36}-%msg%n</pattern>
		</layout>
	</appender>



	<!-- 记录到日志 文件的滚动日志 -->
	<appender name="ERROR"
		class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">

		<file>
			e:/logs/error/error.log
		</file>
		<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
			<level>
				ERROR
			</level>
			<onMatch>ACCEPT</onMatch>
			<onMismatch>DENY</onMismatch>
		</filter>
		<!-- 定义每天生成一个日志文件 -->
		<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
			<fileNamePattern>e:/logs/yuanshi-%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
			<MaxHistory>10</MaxHistory>
		</rollingPolicy>

		<!-- 日志样式 -->
		<layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">
			<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level
				%logger{36}-%msg%n</pattern>
		</layout>
	</appender>


	<!-- 记录到日志 文件的滚动日志 -->
	<appender name="FILE"
		class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">

		<file>E:\logs\file\file.log</file>

		<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
			<level>INFO</level>
			<onMatch>ACCEPT</onMatch>
			<onMismatch>DENY</onMismatch>
		</filter>

		<!-- 定义每天生成一个日志文件 -->
		<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
			<fileNamePattern>e:/logs/venality-%d{yyyy-MM-dd}.log
			</fileNamePattern>
			<MaxHistory>10</MaxHistory>
		</rollingPolicy>

		<!-- 日志样式 -->
		<layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">
			<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level
				%logger{36}-%msg%n</pattern>
		</layout>
	</appender>


	<appender name="visit"
	class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
		<File>
			E:\logs\visitlog\visit.log
		</File>
		<encoder>
			<pattern>%msg%n</pattern>
		</encoder>

		<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
			<level>INFO</level>
		</filter>
		<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
			<fileNamePattern>E:\logs\visit.log.%d{yyyy-MM-dd}
			</fileNamePattern>
		</rollingPolicy>
	</appender>
	<logger name="visit" additivity="false" level="INFO">
		<appender-ref ref="visit" />
	</logger>


	<appender name="order"
		class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
		<File>
			E:\logs\orderlog\order.log
		</File>
		<encoder>
			<pattern>%msg%n
			</pattern>
		</encoder>

		<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
			<level>INFO</level>
		</filter>
		<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
			<fileNamePattern>E:\logs\order.log.%d{yyyy-MM-dd}
			</fileNamePattern>
		</rollingPolicy>
	</appender>
	<logger name="order" additivity="false" level="INFO">
		<appender-ref ref="order" />
	</logger>


	<root level="DEBUG">
		<appender-ref ref="FILE" />
	</root>
</configuration>

关于kafka-Storm中如何将日志文件打印到local就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。