馬超 黃良毅 張鐵剛 李偉寧

[摘 要]隨著信息時代的來臨，企業(yè)的日常運營越來越依賴于IT系統(tǒng)的日常運行。企業(yè)對信息系統(tǒng)的依賴越深，系統(tǒng)的復雜度越高，IT運維的難度也隨之加大，但由于受制于建設時期的技術(shù)制約，電力行業(yè)在大數(shù)據(jù)的分析處理方面已逐漸無法適應新環(huán)境、新運維模式下的管理要求?；诖?，本文重點分析海南電網(wǎng)海量機器數(shù)據(jù)實時流處理技術(shù)。

[關(guān)鍵詞]海南電網(wǎng)；海量機器數(shù)據(jù)；實時流處理技術(shù)

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.02.033

[中圖分類號]TM76；TP311.13 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2019）02-00-03

0 引 言

大數(shù)據(jù)是近年來受到廣泛關(guān)注的新概念，是指通過對大量來源復雜的多種數(shù)據(jù)進行高速地捕捉、發(fā)現(xiàn)和分析，用經(jīng)濟的方法提取其價值的技術(shù)體系或技術(shù)架構(gòu)。機器大數(shù)據(jù)是在大數(shù)據(jù)處理分類中，由機器直接生成的數(shù)據(jù)，也是發(fā)展最快、最為復雜，同時又極具商業(yè)價值的大數(shù)據(jù)組成形式，并且機器大數(shù)據(jù)具有數(shù)量大、增長速度快、復雜性高、多樣化等特點。除了來自服務器、存儲、網(wǎng)絡中的傳統(tǒng)IT數(shù)據(jù)以外，來自移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)中的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也都屬于機器數(shù)據(jù)，能夠機器數(shù)據(jù)進行深入挖掘，充分利用數(shù)據(jù)價值，提升數(shù)據(jù)分析質(zhì)量，保證IT系統(tǒng)穩(wěn)定運行。

借助大數(shù)據(jù)流式處理技術(shù)，技術(shù)人員能夠?qū)θW(wǎng)范圍內(nèi)的主機、服務器、網(wǎng)絡設備、數(shù)據(jù)庫以及各種應用服務系統(tǒng)等產(chǎn)生的各類大數(shù)據(jù)進行規(guī)范采集，規(guī)范數(shù)據(jù)格式，統(tǒng)一持久化存儲，統(tǒng)一策略制定，并進行分析，實時和準實時的可視化呈現(xiàn)。

1 國內(nèi)外海量數(shù)據(jù)的流處理技術(shù)

目前，國內(nèi)外主流的海量機器數(shù)據(jù)流式處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)攝取技術(shù)和序列化技術(shù)。

1.1 數(shù)據(jù)攝取技術(shù)

（1）Flume。Flume從其他應用程序收集機器數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù)據(jù)送入Hadoop，功能比較強大，具有容錯性，還可以調(diào)優(yōu)化及故障切換。

（2）Kafka。Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，負責處理消費者規(guī)模網(wǎng)站中的所有動作流數(shù)據(jù)。

（3）Sqoop。企業(yè)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫與Hadoop之間傳輸數(shù)據(jù)，Sqoop可以將數(shù)據(jù)導入Hive或HBase，并從Hadoop導出到關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）。

1.2 序列化技術(shù)

（1）Protocol Buffers。Protocol Buffers可以把結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)串行化，很適合做數(shù)據(jù)存儲或RPC數(shù)據(jù)交換格式。它可用于通訊協(xié)議、數(shù)據(jù)存儲的序列化結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)格式。

（2）Avpro。這個Apache項目提供了數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)，擁有豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和緊湊格式。

1.3 ETL（萃取、轉(zhuǎn)換）技術(shù)

（1）Apache Falcon。Apache Falcon是一個面向Hadoop的數(shù)據(jù)處理和管理平臺，設計用于數(shù)據(jù)移動、數(shù)據(jù)管道協(xié)調(diào)、生命周期管理和數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。它使終端用戶可以快速地將數(shù)據(jù)及其相關(guān)業(yè)務上傳到Hadoop集群中。

（2）Crunsh。Crunch是一個用Go語言開發(fā)的基于Hadoop的ETL和特性的抽取工具，特點是速度快。

2 海量機器數(shù)據(jù)處理在海南電力的技術(shù)研究及運用

2.1 項目背景

海南電網(wǎng)海量日志平臺科技項目中的網(wǎng)絡環(huán)境比較復雜，在日常的運維過程中，IT管理員經(jīng)常需要提取日志信息以追蹤系統(tǒng)故障及其他問題，但目前面臨的問題包括以下幾個方面。①海量的日志沒有進行集中管理，管理員需要登錄每一臺服務器，使用腳本命令或程序查看日志，操作煩瑣，效率低下，容易出錯。②只能做簡單搜索和統(tǒng)計，無法針對海量日志的多維度檢索和統(tǒng)計分析，不能滿足分析要求。③沒有實時監(jiān)控和報警，如針對程序出錯、網(wǎng)絡設備故障、業(yè)務響應超時不能第一時間獲取報警信息并進行故障排查。④故障定位常常需要多個環(huán)節(jié)的日志進行關(guān)聯(lián)分析，各設備之間的日志是孤立分散的，無法關(guān)聯(lián)。⑤海量數(shù)據(jù)日志無法進行統(tǒng)一歸檔，不方便問題追溯。

目前，海量機器數(shù)據(jù)處理可以分為以下3個類型。①復雜的批量數(shù)據(jù)處理（Batch Data Processing），通常的時間跨度在數(shù)十分鐘到數(shù)小時之間。②基于歷史數(shù)據(jù)的交互式查詢（Interactive Query），通常的時間跨度在數(shù)十秒到數(shù)分鐘之間。③基于實時數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)處理（Streaming Data Processing），通常的時間跨度在數(shù)百毫秒到數(shù)秒之間。

Spark Streaming提供了一套高效、可容錯的準實時大規(guī)模流式處理框架，將流式計算分解成一系列短小的批處理作業(yè)。整個流式計算根據(jù)業(yè)務需求可以對中間的結(jié)果進行疊加，或者存儲到外部設備，具備實時性和擴展性，而且吞吐量比Storm高出幾倍。

2.2 試驗驗證

2.2.1 模塊設計

模塊設計如圖1所示，包括數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)緩存。

2.2.2 模塊說明

日志易系統(tǒng)基于分布式集群設計，即使采用單機安裝，未來橫向擴展也非常容易。

①Nginx。用于日志易系統(tǒng)內(nèi)模塊（Collector，F(xiàn)rontend，Yottaweb）負載均衡和容災。②Collector。處理Agent采集的數(shù)據(jù)，做轉(zhuǎn)換后存入消息隊列Kafka。③Zookeeper。用于存儲很重要的配置信息和模塊Leader選舉。④Kafka。分布式消息隊列。⑤Logriver。日志易的日志分析處理模塊。⑥Yottaweb。日志易的Web模塊。

2.2.3 測試方法

采集海南電網(wǎng)機器海量數(shù)據(jù)日志，數(shù)據(jù)接收端為單Collector，以5000 eps為基準值，每隔固定時間10分鐘，逐級增加2 000 eps，通過Manager界面收集測試數(shù)據(jù)，直到數(shù)據(jù)接收性能達到拐點。測試方法如表1所示。CPU總體變化趨勢如圖2所示。內(nèi)存總體變化趨勢如圖3所示。I/O總體變化趨勢如圖4所示。

如圖2、圖3、圖4所示，5個凸起波紋分別為5次測試區(qū)間內(nèi)的CPU/內(nèi)存/磁盤IO的趨勢變化，單臺磁盤寫入峰值可達到50 000 KBps，并未達到性能拐點。

3 結(jié) 語

經(jīng)過實際測試，在總量1 000萬條的海量數(shù)據(jù)，經(jīng)過實時流處理，存在5類不同格式的樣本數(shù)據(jù)量環(huán)境。①系統(tǒng)響應時間小于3秒；②并發(fā)用戶數(shù)大于100個；③性能數(shù)據(jù)采集時間≤300秒；④資源利用率：CPU<50%、磁盤I/O<25%、網(wǎng)絡吞吐量<20%

主要參考文獻

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