【源码】基于Hadoop和HBase的日志数据处理系统

项目简介

本项目是基于Hadoop和HBase的日志数据处理系统，借助Hadoop的MapReduce框架处理大规模日志数据，将处理后的数据存储到HBase中。项目覆盖日志数据的清洗、转换、存储和查询等环节，适用于需处理大量日志数据的企业和组织。

项目的主要特性和功能

1. 日志数据清洗与转换

• RegexExtractorInterceptor：在Apache Flume里实现拦截器，从日志事件提取正则表达式匹配项并添加到事件头。
• ConvertByRegexMapper：用正则表达式转换HDFS文件内容格式，支持多种数据清洗和格式化操作。

2. 数据存储与管理

• HDFS Sink：实现多个HDFS Sink组件，将Flume数据写入HDFS，支持压缩和序列化格式。
• HBase Sink：提供将Flume数据写入HBase的功能，支持多种数据操作和存储策略。

3. MapReduce任务调度

• CDFScheduler：调度器用于配置和启动MapReduce任务，支持多种输入输出路径和数据格式。
• BoxToHFileScheduler：调度器将MySQL数据库数据导入HBase，支持增量加载和数据分区。

4. 数据查询与分析

• TestController：处理与HBase数据库相关的查询请求，支持分页查询和数据过滤。
• ProbeToHbase：处理手机日志数据并存储到HBase，支持数据清洗和统计分析。

安装使用步骤

1. 环境准备

• 安装Hadoop和HBase，配置好相关环境变量。
• 下载本项目源码，导入到IDE中。

2. 配置文件设置

• 按实际需求，配置application.properties文件，设置HDFS和HBase相关参数。
• 配置MapReduce任务的输入输出路径和数据格式。

3. 编译与打包

使用Maven进行项目编译和打包，生成可执行的JAR文件。

4. 运行MapReduce任务

• 使用Hadoop命令行工具运行生成的JAR文件，启动MapReduce任务。
• 监控任务执行状态，确保任务顺利完成。

5. 数据查询与分析

• 使用HBase Shell或HBase API进行数据查询和分析。
• 按业务需求，编写自定义的查询脚本和分析工具。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】