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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。
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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 topicCountMap = new HashMap();
topicCountMap.put(_topic, new Integer(1));
Map>> consumerMap = _consumer
.createMessageStreams(topicCountMap);
for (KafkaStream kafkaStream : consumerMap.get(_topic)) {
ConsumerIterator iterator = kafkaStream.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
MessageAndMetadata 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 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。