基于Flume+spark+Flask的分布式实时日志分析与入侵检测系统

由于这个问题涉及的内容较多且涉及实际的项目需求，我无法提供一个完整的解决方案。但我可以提供一个基于Flume、Spark和Flask的简单示例，展示如何使用这些工具来构建一个简单的分布式日志分析系统。

1. Flume配置：

# 配置一个简单的Flume source、channel和sink
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
 
# 配置source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
 
# 配置channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
 
# 配置sink
a1.sinks.k1.type = logger
 
# 绑定source和sink到channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

2. Spark Streaming代码示例：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
 
sc = SparkContext(appName="LogAnalysis")
ssc = StreamingContext(sc, 1)
 
# 连接到Flume提供的监听端口
lines = ssc.socketTextStream("localhost", 44444)
 
# 对接收到的日志行进行处理
log_data = lines.flatMap(lambda line: line.split(' '))
 
# 统计单词出现的频率
wordCounts = log_data.countByValueAndWindow(windowLength=60, slideInterval=10)
 
# 打印统计结果
wordCounts.foreachRDD(print)
 
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

3. Flask Web服务代码示例：

from flask import Flask, request
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/log', methods=['POST'])
def log_endpoint():
    log_entry = request.json['log']
    # 将日志发送到Flume
    send_log_to_flume(log_entry)
    return 'Log received', 200
 
def send_log_to_flume(log_entry):
    # 实现将日志发送到Flume的逻辑
    pass
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

这个示例展示了如何使用Flume接收日志，使用Spark Streaming进行实时处理，并通过Flask提供一个日志收集的Web服务端点。实际的系统可能需要更复杂的安全措施、日志解析和入侵检测逻辑，以及更完善的监控和管理功能。