目标： 监控Oracle某张记录表，有新增数据则获取表数据，并推送到微信企业。
流程： Kafka实时监控Oracle指定表，获取该表操作信息（日志），使用Spark Structured Streaming消费Kafka，获取数据后清洗后存入指定目录，Python实时监控该目录，提取文本里面数据并推送到微信。（Oracle一台服务器，Kafka及Spark在另外一台服务器）
架构： Oracle+Kafka+Spark Structured Streaming+Python
centos7
oracle 11g
apache-maven-3.6.3-bin.tar.gz
kafka-connect-oracle-master.zip
hadoop-2.7.1.tar.gz
kafka_2.11-2.4.1.tgz （scala版本必须与系统及连接spark的jar包一致，这里是2.11）
spark-2.4.0-bin-without-hadoop.tgz
spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.4.0.jar
Java 1.8
python 3.6
一、Oracle侧
这边设置比较简单，使用SYS或者SYSTEM账户开启归档日志及附加日志即可，一般实际工作出于数据安全考虑日志都会开启状态，故不再多赘述，有搭建及开启问题可以随时私信。
二、Kafka侧
①配置maven，并添加进环境变量
#下载地址：http://maven.apache.org/download.cgi
#解压 所有配置文件默认放在/usr/local路径
tar xvf apache-maven-3.6.3-bin.tar.gz -C /usr/local/
#修改环境变量
vi /etc/profile
#加入下面内容
export MAVEN_HOME=/usr/local/apache-maven
export PATH=$PATH:${MAVEN_HOME}/bin
#刷新配置
source /ect/profile
②配置kafka-connect-oracle-master，config文件按oracle侧信息配置，然后使用maven工具编译。
#压缩包下载地址：https://github.com/erdemcer/kafka-connect-oracle
#解压
unzip kafka-connect-oracle-master.zip
#修改config下的配置文件
vi kafka-connect-oracle-master/config/OracleSourceConnector.properties
#修改内容如下：
db.name.alias=dbserver #oracle实例名称：select instance_name from v$instance
tasks.max=1
topic=cdczztar #kafka主体名称
db.name=DBSERVER #oracle服务器：select name from v$database;
db.hostname=192.168.81.159 #oracle服务器地址
db.port=1521 #oracle端口，一般默认1521
db.user=test #数据库用户名
db.user.password=123456 #数据库密码
db.fetch.size=1
table.whitelist=LINHL.LHL_TEST #需要监控的表名，可以使用*号监控所有，必须大写
table.blacklist= #不监控的表名，没有为空，缺少该行会报错
parse.dml.data=true
reset.offset=true
start.scn=
multitenant=false
#编译 ,成功会有提示，并生成target文件夹
cd /usr/local/kafka-connect-oracle-master
mvn clean package
③解压kafka，并放入前面master文件夹下的几个jar包及配置文件
#解压 下载地址：http://kafka.apache.org/downloads
tar xvf kafka_2.11-2.4.1.tgz -C /usr/local/
#改名
mv ./kafka_2.11-2.4.1 ./kafka
#复制配置文件
cp /usr/local/kafka-connect-oracle-master/target/kafka-connect-oracle-1.0.71.jar /usr/local/kafka/libs/
cp /usr/local/kafka-connect-oracle-master/lib/ojdbc7.jar /usr/local/kafka/libs/
cp /usr/local/kafka-connect-oracle-master/config/OracleSourceConnector.properties /usr/local/kafka/config/
④开启Kafka
#进入Kafka文件夹
cd /usr/local/kafka/bin/
#下面全都在单独的窗口开启服务，勿关闭窗口，测试状态，故没有在后台运行
#启动zookeeper
./zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties
#启动kafka服务
./kafka-server-start.sh ../config/server.properties
#建立topic-cdczztar
./kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic cdczztar
#查看所有topic
./kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --list
#启动连接oracle
./connect-standalone.sh ../config/connect-standalone.properties ../config/OracleSourceConnector.properties
#启动消费端
#消费端此处只是为了展示用，后续使用spark做消费端
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --topic cdczztar
三、Spark侧
Structured Streaming需要启用HDFS，这里都在本地测试环境实现，因此关于java及hadoop的安装，可以参考这篇的伪分布式配置dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop
①配置
#解压 #官网可以下载，没有资源请私信
tar -zxf spark-2.4.0-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/
#重命名
mv ./spark-2.4.0-bin-without-hadoop ./spark
#修改配置文件
cd /usr/local/spark
cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh
vi ./conf/spark-env.sh
#加入下面内容
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath):/usr/local/spark/examples/jars/*:/usr/local/spark/jars/kafka/*:/usr/local/kafka/libs/*
#修改系统环境变量
vi /etc/profile
#加入下面内容
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8.0_261
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:/usr/local/hbase/bin
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip:/usr/local/python3/lib/python3.6/site-packages/:$PYTHONPATH
export PYSPARK_PYTHON=python3
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$PATH
#更新配置
source /etc/profile
#在jars目录建立kafka文件夹，把kafka所有jar包放到该目录
cp /usr/local/spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.4.0.jar /usr/local/spark/jars/kafka
cp /usr/local/kafka/libs/* /usr/local/spark/jars/kafka
②Structured Streaming脚本建立
#!/usr/bin/env python3
import re
from functools import partial
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql import SparkSession
if __name__ == "__main__":
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("StructuredKafkaWordCount") \
.getOrCreate()
spark.sparkContext.setLogLevel('WARN') #只提示警示信息
lines = spark \ #使用spark streaming则是基于KakfkaUtils包使用createDirectStream
.readStream \
.format("kafka") \
.option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \
.option("subscribe", 'cdczztar') \ #要消费的topic
.load().selectExpr("CAST(value AS STRING)")
#lines.printSchema()
#正则处理，根据实际数据处理，kafka获取后是oracle日志，在这只提取表插入的值
pattern = 'data":(.+)}'
fields = partial(regexp_extract, str="value", pattern=pattern)
words = lines.select(fields(idx=1).alias("values"))
#输出模式：存入文件
query = words \
.writeStream \
.outputMode("append") \
.format("csv") \
.option("path","file:///tmp/filesink") \ #存到服务器地址
.option("checkpointLocation","file:///tmp/file-sink-cp") \
.trigger(processingTime="10 seconds") \
.start()
query.awaitTermination()
#新开一个服务器窗口运行，这边已经在代码目录下
/usr/local/spark/bin/spark-submit --packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.4.0 spark.py
③运行python实时打开写入的文件，提取信息并推送到微信端
import csv
import pyinotify #这个包只支持linux，如果是window系统可以使用watchdog，一个原理及写法
import time
import requests
import json
import datetime
import pandas as pd
CORPID = "******" #企业微信id
SECRET = "*******" #企业微信密钥
AGENTID = 1000041 #企业微信端口
multi_event = pyinotify.IN_CREATE #只对create这个动作做监控
wm = pyinotify.WatchManager()
#继承ProcessEvent后，对process_IN_CREATE方法重写
class MyHandler(pyinotify.ProcessEvent):
def send_msg_to_wechat(self, content):
record = '{}\n'.format(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
s = requests.session()
url1 = "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/gettoken?corpid={0}&corpsecret={1}".format(CORPID, SECRET)
rep = s.get(url1)
record += "{}\n".format(json.loads(rep.content))
if rep.status_code == 200:
token = json.loads(rep.content)['access_token']
record += "获取token成功\n"
else:
record += "获取token失败\n"
token = None
url2 = "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/message/send?access_token={}".format(token)
header = {
"Content-Type": "application/json"
}
form_data = {
"touser": "@all",
"toparty": " PartyID1 | PartyID2 ",
"totag": " TagID1 | TagID2 ",
"msgtype": "text",
"agentid": AGENTID,
"text": {
"content": content
},
"safe": 0
}
rep = s.post(url2, data=json.dumps(form_data).encode('utf-8'), headers=header)
if rep.status_code == 200:
res = json.loads(rep.content)
record += "发送成功\n"
else:
record += "发送失败\n"
res = None
return res
def process_IN_CREATE(self, event):
try:
if '_spark_metadata' in event.pathname or '.crc' in event.pathname:
pass
else:
print(event.pathname)
f_path = event.pathname
#此处坑，streaming那边生成文件还没写入数据就会触发该任务，不sleep打开的是空白文件
time.sleep(5)
df = pd.read_csv(r'' + f_path, encoding='utf8', names=['value'], sep='/')
send_str = df.iloc[0, 0].replace('\\', '').replace(',"before":null}', '').replace('"','')
print(send_str)
self.send_msg_to_wechat('中间库预警：' + send_str)
except:
pass
handler = MyHandler()
notifier = pyinotify.Notifier(wm,handler)
wm.add_watch('/tmp/filesink/',multi_event)
notifier.loop()
微信端消息如下：
四、问题点
还有下面几个问题还没实现，有思路还请随时评论私信交流，感谢
-
在structured streaming消费了kafka信息后，是否可以直接把消息推送到微信端口？
-
python监控文件有新增文件路径可以即时获取，但是要获取内容需要等待数据写入，sleep的方式不稳定，是否有方法可以判断数据已经写完就读取该文件？
学习交流，有任何问题还请随时评论指出交流。
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