订单服务器交易统计与审计方案

"该文主要描述了一个大数据处理的场景，涉及到实时统计和离线审计，以及数据源生成、数据消费、存储与审计的过程。" 在这个大数据处理任务中，首先面临的需求是统计每分钟的交易量，包括总交易额，并且需要对数据进行审计以确保准确性。以下是具体的技术实现步骤： 0. 产生交易数据： - 使用`SheetGeneratorServer`类模拟生成交易数据，每秒产生一个记录。 - 数据通过`log4j`写入日志文件，按每128MB分片。 - 同时将数据发送到`Kafka`，定义自定义的`topic`。 1. 实时统计汇总： - 使用`Storm`框架从`Kafka`消费数据，创建独立的工程处理。 - 实时数据存储在`Redis`中，用于快速查询。 - 每一分钟的交易数据存储在`MySQL`数据库中，创建`trade_minutes`表，包含`id`(主键)、`value`(交易额)和`logtime`(时间戳)字段。 2. 离线统计汇总： - 使用`FlumeNG`监控日志文件，当数据发生变化时，实时将数据写入`HDFS`。 - 在`HDFS`上创建`Hive`外部表，以管理导入的数据。 3. 审计： - 编写Java方法`audit(String minute)`，参数为分钟级别的日期时间格式（如201612070949）。 - 对比`MySQL`和`Hive`中对应时间范围内的交易数据，检查两者是否一致。 集群的启动和配置包括： - 关闭防火墙：`service iptables stop` - 启动Redis：`redis-server /opt/redis/etc/redis.conf` - 启动MySQL：`service mysqld start` - 启动Zookeeper：在每个节点上运行`bin/zkServer.sh start`，并检查日志和进程状态。 - 启动Kafka：`nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties > nohup.out 2>&1&` - 创建`Kafka`主题：`bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.1.` 以上方案结合了实时处理和批量处理的优点，通过`Storm`实现快速响应，通过`Flume`和`Hive`实现大规模离线分析。审计机制确保了数据的一致性和准确性，整个流程覆盖了数据生成、传输、存储和验证的全过程，是大数据处理的一个典型应用场景。