User behavior data simulation/collection

3.5 Simulation data
3.5.1 Instructions for use

1）将application.yml、gmall2020-mock-log-2021-10-10.jar、path.json、logback.xml上传到hadoop102的/opt/module/applog目录下
（1）创建applog路径
[gpb@hadoop102 module]$ mkdir /opt/module/applog
（2）上传文件到/opt/module/applog目录

2）配置文件
（1）application.yml文件
可以根据需求生成对应日期的用户行为日志。
[gpb@hadoop102 applog]$ vim application.yml

修改如下内容
# 外部配置打开
logging.config: "./logback.xml"
#业务日期  注意：并不是Linux系统生成日志的日期，而是生成数据中的时间
mock.date: "2020-06-14"

#模拟数据发送模式
#mock.type: "http"
#mock.type: "kafka"
mock.type: "log"

#http模式下，发送的地址
mock.url: "http://hdp1/applog"

#kafka模式下，发送的地址
mock:
  kafka-server: "hdp1:9092,hdp2:9092,hdp3:9092"
  kafka-topic: "ODS_BASE_LOG"

#启动次数
mock.startup.count: 200
#设备最大值
mock.max.mid: 500000
#会员最大值
mock.max.uid: 100
#商品最大值
mock.max.sku-id: 35
#页面平均访问时间
mock.page.during-time-ms: 20000
#错误概率 百分比
mock.error.rate: 3
#每条日志发送延迟 ms
mock.log.sleep: 10
#商品详情来源  用户查询，商品推广，智能推荐, 促销活动
mock.detail.source-type-rate: "40:25:15:20"
#领取购物券概率
mock.if_get_coupon_rate: 75
#购物券最大id
mock.max.coupon-id: 3
#搜索关键词  
mock.search.keyword: "图书,小米,iphone11,电视,口红,ps5,苹果手机,小米盒子"

（2）path.json，该文件用来配置访问路径
根据需求，可以灵活配置用户点击路径。
[
	{
    
    "path":["home","good_list","good_detail","cart","trade","payment"],"rate":20 },
	{
    
    "path":["home","search","good_list","good_detail","login","good_detail","cart","trade","payment"],"rate":40 },
	{
    
    "path":["home","mine","orders_unpaid","trade","payment"],"rate":10 },
	{
    
    "path":["home","mine","orders_unpaid","good_detail","good_spec","comment","trade","payment"],"rate":5 },
	{
    
    "path":["home","mine","orders_unpaid","good_detail","good_spec","comment","home"],"rate":5 },
	{
    
    "path":["home","good_detail"],"rate":10 },
	{
    
    "path":["home"  ],"rate":10 }
]

（3）logback配置文件
可配置日志生成路径，修改内容如下
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <property name="LOG_HOME" value="/opt/module/applog/log" />
    <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>%msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <appender name="rollingFile" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${
    
    LOG_HOME}/app.%d{
    
    yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>%msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- 将某一个包下日志单独打印日志 -->
    <logger name="com.atgugu.gmall2020.mock.log.util.LogUtil"
            level="INFO" additivity="false">
        <appender-ref ref="rollingFile" />
        <appender-ref ref="console" />
    </logger>

    <root level="error"  >
        <appender-ref ref="console" />
    </root>
</configuration>

3）生成日志
（1）进入到/opt/module/applog路径，执行以下命令
[atguigu@hadoop102 applog]$ java -jar gmall2020-mock-log-2021-10-10.jar
（2）在/opt/module/applog/log目录下查看生成日志
[atguigu@hadoop102 log]$ ll

// An highlighted block
var foo = 'bar';

3.5.2 Cluster log generation script

在hadoop102的/home/atguigu目录下创建bin目录，这样脚本可以在服务器的任何目录执行。

[atguigu@hadoop102 ~]$ echo $PATH /usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/atguigu/.local/bin:/home/atguigu/bin
（1）在/home/atguigu/bin目录下创建脚本lg.sh
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim lg.sh
（2）在脚本中编写如下内容
#!/bin/bash
for i in hadoop102 hadoop103; do
    echo "========== $i =========="
    ssh $i "cd /opt/module/applog/; java -jar gmall2020-mock-log-2021-10-10.jar >/dev/null 2>&1 &"
done 
注：
①/opt/module/applog/为jar包及配置文件所在路径
②/dev/null代表Linux的空设备文件，所有往这个文件里面写入的内容都会丢失，俗称“黑洞”。
标准输入0：从键盘获得输入 /proc/self/fd/0 
标准输出1：输出到屏幕（即控制台） /proc/self/fd/1 
错误输出2：输出到屏幕（即控制台） /proc/self/fd/2
（3）修改脚本执行权限
[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod 777 lg.sh
（4）将jar包及配置文件上传至hadoop103的/opt/module/applog/路径
（5）启动脚本
[atguigu@hadoop102 module]$ lg.sh 
（6）分别在hadoop102、hadoop103的/opt/module/applog/log目录上查看生成的数据
[atguigu@hadoop102 logs]$ ls
app.2020-06-14.log
[atguigu@hadoop103 logs]$ ls
app.2020-06-14.log