随着公司业务发展，各条业务线对数据收集的实时性要求日益增加，为解决该问题，通常有两种数据收集的解决方案。

1、基于日志级别的实时数据收集，使用RabbitMQ（消息队列）、Flume（日志收集）、Elasticsearch + Kibana（数据索引+数据展示）和HDFS（云存储）的实时存储与可视化解决方案；

2、基于业务数据，尤其是爬虫数据的收集和处理，采用Thrift RPC （远程过程调用协议）+Kafka（分布式发布订阅消息系统）和 Spark Streaming（实时数据处理）的实时计算解决方案。

方案一

实时数据存储与可视化解决方案，MQ是消费-生产者模型的一个典型的代表，一端往消息队列中不断写入消息，而另一端则可以读取或者订阅队列中的消息。RabbitMQ支持消息的持久化，保证消息顺序、保证数据不丢失，同时支持多个队列，满足多业务线需求。业务团队在代码架构中将业务日志或服务器日志以Json格式推送到RabbitMQ集群，数据收集团队通过Flume读取RabbitMQ的消息，并将消息转发给Elasticsearch集群与Hadoop集群，在Elasticsearch中，通过对每条消息建立索引，通过倒排索引的技术，能够支持快速查询每条消息，满足技术人员对于日志的分析，同时可以通过Kibana工具对索引数据进行可视化分析。于此同时，同样的数据将持久化保存在HDFS文件系统中进行备份，保证数据不丢失。该方案解决了泰然城的业务线以及门道的日志收集需求，同时提供一部分能力用于大屏数据实时展示。该方案能够提供秒级数据可视化展示，极大的解决了业务中遇到的对于日志分析的需求。具体的架构如图1所示：

图1

日志实时入库情况如图2所示，满足实时查询需求。

图2

方案二

实时数据计算解决方案。针对爬虫团队的网络授权数据抓取，我们提供了自主开发的一套基于RPC的远程过程调用接口，通过向开发团队提供开发工具包，对方在实时抓取数据后只需调用一个接口，该方案首先将数据保存在临时文件中，然后通过扫描临时文件，将增量数据通过RCP客户端发送到远程RPC服务端，我方在接收到数据后，将数据转发到实时消息队列Kafka中，所有消息都将通过Kafka进行保存，最后启动相对应的Spark Streaming对每条数据进行实时处理、分析，并提供相关反馈。方案二架构如图3所示：

图3

以上就是鲸数小宝跟大家分享的关于实时数据收集解决方案的知识，希望对大家有所帮助哦！！

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