基于 Spark 的实时日志系统真的是前端或大数据开发里蛮值得推荐的一套组合，是你要搞 AI 相关的日志，那用它准没错。

Flume的日志采集功能还挺靠谱的，不管是服务器还是应用日志，它都能稳定收。数据来了直接推给Kafka，Kafka 在这儿就像个中转站，抗压能力强，数据一多也不怕崩。

就是重头戏，Spark-Streaming出场了。它不是直接流数据，而是搞成一小块一小块批，这样做既快又稳。你可以用它实时日志，比如抓异常、算访问量啥的。如果你对数据有点追求，这块你会玩得挺开心的。

HBase就负责收尾，专门存后的结果。查询快，还能横向扩展，想查啥直接来。嗯，系统搭起来后从数据采到存储，基本闭环，响应也快，稳定性也不错。

异常检测方面，其实你可以搭机器学习模型上去跑，像聚类、统计那种都能整，配合 Spark-Streaming 做实时判断，不管是系统问题还是安全事件都能提早发现。

如果你也在搞 AI 平台、日志监控或者安全预警，这套组合你可以试试看，部署稍微复杂点，但一旦搭好，后面维护不费劲，产出效果还挺香的。