原址：
安装
Hadoop安装:
Hadoop集群配置: Hive安装：安装具体教程请看上面链接，本地测试只用了单机配置，集群配置(后面的flume用到)看上面的详细链接, 因为之前没有接触过java的相关，这里说下遇到的几个问题.
Hadoop和Hive的1.x和2.x版本要对应
JAVA/Hadoop相关的环境变量配置，习惯了PHP的童鞋在这块可能容易忽略 启动Hadoop提示Starting namenodes on []，namenodes为空，是因为没有指定ip或端口，修改hadoop/core-site.xml如下 dfs.namenode.rpc-address 127.0.0.0:9001
安装完成后输入jps可以查看到NameNode,DataNode等
上报和接收
swoole和workerman都有简单版本实现的数据监控，包括上报，接收，存储，展示, 主要使用udp上传(swoole版本已升级为tcp长连接),redis缓存，文件持久化，highcharts展示，可以作为思路参考
swoole-statistics : workerman-statistics : 本例使用swoole提供的接口实现UDP传输，因为上报数据是一定程度可以容错，所以选择UDP效率优先 接收数据临时存储在Redis中，每隔几分钟刷到文件中存储，文件名按模块和时间分割存储，字段|分割(后面与hive对应) 数据转存
创建Hive数据表
根据文件数据格式编写Hive数据表, TERMINATED BY字段与前面文件字段分隔符想对应
对表按日期分区PARTITIONED BYCREATE TABLE login ( time int comment '登陆时间', type string comment '类型,email,username,qq等', device string comment '登陆设备，pc,android,ios', ip string comment '登陆ip', uid int comment '用户id', is_old int comment '是否老用户') PARTITIONED BY ( `date` string COMMENT 'date')ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|';
定时(Crontab)创建hadoop分区
hive -e "use web_stat; alter table login add if not exists partition (date='${web_stat_day}')" 转存
Flume监听文件目录，将数据传输到能访问Hdfs集群的服务器上,这里传输到了224机器的7000端口
#agent3表示代理名称 loginagent3.sources=source1agent3.sinks=sink1agent3.channels=channel1配置source1
配置source1
agent3.sources.source1.type=spooldiragent3.sources.source1.spoolDir=/data/releases/stat/Data/10001/agent3.sources.source1.channels=channel1agent3.sources.source1.fileHeader = false
配置sink1
agent3.sinks.sink1.type=avroagent3.sinks.sink1.hostname=192.168.23.224agent3.sinks.sink1.port=7000agent3.sinks.sink1.channel=channel1
配置channel1
agent3.channels.channel1.type=fileagent3.channels.channel1.checkpointDir=/data/flume_data/checkpoint_loginagent3.channels.channel1.dataDirs=/data/flume_data/channelData_login
启动flume
加到supervisor守护进程
/home/flume/bin/flume-ng agent -n agent3 -c /home/flume/conf/ -f /home/flume/conf/statistics/login_flume.conf -Dflume.root.logger=info,console
224机器监听7000端口，将数据写到hdfs集群
agent1表示代理名称
agent4.sources=source1agent4.sinks=sink1agent4.channels=channel1
配置source1
agent4.sources.source1.type=avroagent4.sources.source1.bind=192.168.23.224agent4.sources.source1.port=7000agent4.sources.source1.channels=channel1
配置sink1
agent4.sinks.sink1.type=hdfsagent4.sinks.sink1.hdfs.path=hdfs://hdfs/umr-ubvzlf/uhiveubnhq5/warehouse/web_stat.db/login/date\=%Y-%m-%dagent4.sinks.sink1.hdfs.fileType=DataStreamagent4.sinks.sink1.hdfs.filePrefix=buffer_census_agent4.sinks.sink1.hdfs.writeFormat=TEXTagent4.sinks.sink1.hdfs.rollInterval=30agent4.sinks.sink1.hdfs.inUsePrefix = .agent4.sinks.sink1.hdfs.rollSize=536870912agent4.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = trueagent4.sinks.sink1.hdfs.rollCount=0agent4.sinks.sink1.channel=channel1
配置channel1
agent4.channels.channel1.type=fileagent4.channels.channel1.checkpointDir=/data/flume_data/login_checkpointagent4.channels.channel1.dataDirs=/data/flume_data/login_channelData
启动
加到supervisor守护进程
/usr/local/flume/bin/flume-ng agent -n agent4 -c /usr/local/flume/conf/ -f /usr/local/flume/conf/statistics/login_flume.conf -Dflume.root.logger=info,console
清洗数据
通过Thrift的PHP扩展包调用Hive，编写类SQL的HQL转换为MapReduce任务读取计算HDFS里的数据, 将结果存储在MySQL中
php-thrift-client下载地址:
define('THRIFT_HIVE' , ROOT .'/libs/thrift');$GLOBALS['THRIFT_ROOT'] = THRIFT_HIVE . '/lib';require_once $GLOBALS['THRIFT_ROOT'] . '/packages/hive_service/ThriftHive.php';require_once $GLOBALS['THRIFT_ROOT'] . '/transport/TSocket.php';require_once $GLOBALS['THRIFT_ROOT'] . '/protocol/TBinaryProtocol.php';require_once THRIFT_HIVE . '/ThriftHiveClientEx.php';$transport = new \TSocket('127.0.0.1', 10000);$transport->setSendTimeout(600 * 1000);$transport->setRecvTimeout(600 * 1000);$this->client = new \ThriftHiveClientEx(new \TBinaryProtocol($transport));$this->client->open();$this->client->execute("show databases");$result = $this->client->fetchAll();var_dump($result);$this->client->close(); HQL语法说明:
注意的是，尽量要将HQL语句能转换为MapReduce任务，不然没利用上Hadoop的大数据计算分析，就没意义
例如下面的逻辑，取出来在内存里分析，这样的逻辑尽量避免，因为sql在hive里执行就是普普通通的数据，没有转换为mapreduceselect * from login limit 5;// php处理$count = 0; foreach ($queryResult as $row) { $count ++;} 一次性转换为MapReduce，利用Hadoop的计算能力
select type,count(*) from login group by type; // 这样就用到了
建表使用了PARTITIONED BY分区断言后，查询就可以利用分区剪枝（input pruning）的特性，但是断言字段必须离where关键字最近才能被利用上
// 如前面的login表使用到了date分区断言，这里就得把date条件放在第一位select count(*) from login where date='2016-08-23' and is_old=1;
Hive中不支持等值连表，如下
select * from dual a,dual b where a.key = b.key;
应写为：
select * from dual a join dual b on a.key = b.key;
Hive中不支持insert,而且逻辑上也不允许，应为hadoop是我们用来做大数据分析，而不应该作为业务细分数据
数据报表展示
这一步就简单了，读取MySQL数据，使用highcharts等工具做各种展示，也可以用crontab定时执行php脚本发送日报，周报等等
后续更新
最近看一些资料和别人沟通发现，清洗数据这一步完全不用php,可以专注于HQL实现清洗逻辑，将结果保存在hadoop中，再用Sqoop将hadoop数据和MySQL数据同步。即简化了流程，免去mysql手工插入，又做到了数据更实时，为二次清洗逻辑的连表HQL做了铺垫