*目的是为了防采集。需要对网站的日志信息，进行一个实时的IP访问监控。

成都创新互联公司-专业网站定制、快速模板网站建设、高性价比芜湖网站开发、企业建站全套包干低至880元,成熟完善的模板库,直接使用。一站式芜湖网站制作公司更省心,省钱,快速模板网站建设找我们，业务覆盖芜湖地区。费用合理售后完善，十载实体公司更值得信赖。

1、kafka版本是最新的0.10.0.0

2、spark版本是1.61

3、下载对应的spark-streaming-kafka-assembly_2.10-1.6.1.jar放到spark目录下的lib目录下

下载地址 https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/spark/

4、利用flume将nginx日志写入到kafka（后续补充）

5、编写python脚本，命名为test_spark_collect_ip.py

# coding:utf-8
__author__ = 'chenhuachao'
'''
利用pyspark连接kafka，统计访问者的IP信息，做出的一个实时的防采集
'''
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import redis
import datetime
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark import SparkConf, SparkContext
def parse(logstring):
    try:
        infodict =  eval(logstring.encode('utf-8'))
        ip =infodict.get('ip')
        assert infodict['tj-event'] == 'onload'
        assert ip
        return (ip)
    except:
        return ()
def insert_redis(rdd):
    '''将符合条件的结果写入到redis'''
    conn = redis.Redis(host='redis的IP',port=6380)
    for i,j in rdd.collect():
        print i,j
        if j >=3 and j != "":
            conn.sadd('cheating_ip_set_{0}'.format(datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d")),i)
            conn.expire('cheating_ip_set',86400)
if __name__ == "__main__":
    topic = 'statis-detailinfo-pageevent'
    sc = SparkContext(appName="pyspark_kafka_streaming_chc")
    ssc = StreamingContext(sc,10)
    checkpointDirectory = '/tmp/checkpoint/cp3'
    ssc.checkpoint(checkpointDirectory)
    kvs = KafkaUtils.createDirectStream(ssc,['statis-detailinfo-pageevent'],kafkaParams={"auto.offset.reset": "largest","metadata.broker.list":"kafka-IP:9092,kafka-IP:9092"})
    #kvs.map(lambda line:line[1]).map(lambda x:parse(x)).pprint()
    #这里用到了一个滑动窗口的概念，需要深入了解的可以参考http://www.kancloud.cn/kancloud/spark-programming-guide/51567
    #ipcount = kvs.map(lambda line: line[1]).map(lambda x:parse(x)).map(lambda ip:(ip,1)).reduceByKey(lambda ips,num:ips+num)
    ipcount = kvs.map(lambda line: line[1]).map(lambda x:parse(x)).map(lambda ip:(ip,1)).reduceByKeyAndWindow(lambda ips,num:ips+num,30,10)
    # 预处理，如果需要多次计算则使用缓存
    # 传入rdd进行循坏，即用于foreachRdd(insertRedis)
    ipcount.foreachRDD(insert_redis)
    # 各节点的rdd的循坏
    # wordCounts.foreachRDD(lambda rdd: rdd.foreach(sendRecord))
    ssc.start()

6、执行命令

bin/spark-submit --jars lib/spark-streaming-kafka-assembly_2.10-1.6.1.jar test_spark_collect_ip.py

7、输出界面

8、更多信息，请参考spark的官网http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.streaming.html#module-pyspark.streaming.kafka

网页题目：spark+kafka+redis统计网站访问者IP
网页URL：http://ybzwz.com/article/gpiiji.html