基于Spark Streaming、Kafka和Flume的日志收集处理系统

日志的老三样：Spark Streaming、Kafka和Flume，拼在一起真的是强强联合，配合得挺默契。这个资源就是基于它们搭出来的完整系统，思路清晰、流程闭环，拿来直接改造或者二开都比较方便。

Spark Streaming的微批机制，适合那种对延迟要求不算极端的实时场景，像是监控接口异常、统计 PV/UV 都挺合适。嗯，响应也快，吞吐也不小。

Kafka在这里主要做个中转，生产者、消费者都对它挺依赖的，稳定性和可扩展性也算经得住考验。你如果用过 Kafka，就知道它维护起来不算麻烦，配置好就能稳跑。

Flume作为日志采集工具还不错，尤其适合对接那种老点儿的 Web 服务器。配置简单，用source-channel-sink三段式组合就能灵活对接各种日志源。日志从 Flume 送到 Kafka，再被 Spark Streaming，这一套下来，实时链路就通了。

系统整体流程也比较清晰：日志收集→Kafka 缓冲→Spark→结果落地。适合那种你要监控线上系统，想及时知道出问题的场景。你甚至可以配个告警服务，一出异常马上通知开发。

如果你正好要搞日志系统，又想偷点懒，不如先看看这个资源，改一改就能上线。