大数据项目实战之新闻话题的实时统计分析

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他们他们他们 歌词 都都可不里能看过开头给出的项目效果图还是蛮漂亮的,着实非常简单,所以 用的Echarts你这个 框架。直接给它传值就ok了,你这个 前端哪些地方地方事它都要我拿下了。详情请参考github,地址文章开头已给出。

他们他们他们 歌词 知道Hive是三个 数据仓库,主要所以 转为MapReduce完成对一定量数据的离线分析和决策。之后他们他们他们 歌词 不可能 用Flume集成Hbase,使得Hbase能源源不断的插入数据。那么 他们他们他们 歌词 直接将HIVE集成HBase,那么 因此我Hbase有数据了,那Hive表也也有数据了。咋样会会么集成呢?很简单,用【內部表】就拿下了。

既然要实现客户端实时接收服务器端的消息,而服务器端又实时接收客户端的消息,必不可少的所以 WebSocket了,WebSocket实现了浏览器与服务器全双工通信(full-duple),能更好的节省服务器资源和带宽单位并达到实时通讯。WebSocket用HTTP握手之后,服务器和浏览器就使用这条HTTP链接下的TCP连接来直接传输数据,抛弃了复杂性的HTTP头部和格式。一旦WebSocket通信连接建立成功,就都都可不里能在全双工模式下在客户端和服务器之间来回传送WebSocket消息。即在同一时间、任何方向,都都都可不里能全双工发送消息。WebSocket 核心所以 OnMessage、OnOpen、OnClose,本项目使用的是和Spring集成的法律法律依据,因此都都可不里能有configurator = SpringConfigurator.class。

好了现在他们他们他们 歌词 都都可不里能在Hive中尽情的离线分析和决策了~~~

验证一下HBASE和HIVE是也有同步的:



各方面配置都和Agent2完正一样、省略。

这里我选折 的是2.2版本中的StructuredStreaming,不可能 它相比SparkStreaming而言有所以优势,它的冒出 重点所以 防止端到端的精确一次语义,保证数据的不丢失不重复,这对于流式计算极为重要。StructuredStreaming的输入源为kafka,spark对来自kafka的数据进行计算,主要所以 累加话题量和访问量。具体代码参考github。

这里选折 Mysql是不可能 ,他们他们他们 歌词 的需求所以 报表展示,都都可不里能在前台展示的字段暂且多,关系型数据库完正都都都可不里能支撑。在Hbase里有几百万条数据(三个 浏览话题不可能 有十几万人搜索过,也所以 说三个 话题也有十几万条数据,那么 一定量数据当然要存在Hbase中),而经过spark的计算,这十几万条数据在mysql中就变成了第一根数据(XXX话题,XXX浏览量)。

不可能 业务需求变了,我都都可不里能实时查询用户各种信息(数据量很大,字段所以),那么 当然所以 实时的直接从Hbase里查,而不用在Mysql中。

所以企业中要根据不同的业务需求,充分考虑数据量等大问题,进行架构的选折 。

本文讲解的比较粗糙,有所以细节的东西,毕竟一整个项目不用可能 用一篇文章说清楚。。。所以实践的东西都都可不里能读者另一方去领悟,因此架构、环境搭建、法律法律依据、流程还是很有参考价值的!

前言:本文是三个 完正的大数据项目实战,实时|离线统计分析用户的搜索话题,并用酷炫的前端界面展示出来。哪些地方地方指标对网站的精准营销、运营也有极大帮助。架构大致是按照企业标准来的,从日志的分发、转化防止、实时计算、JAVA后台开发、WEB前端展示,第一根完正流程线下来,甚至每个节点都用的高可用架构,都考虑了故障转移和容错性。所用到的框架包括:Hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn)+Flume+KafKa+Hbase+Hive+Spark(SQL、Structured Streaming )+Hue+Mysql+SpringMVC+Mybatis+Websocket+AugularJs+Echarts。所涉及到的语言包括:JAVA、Scala、Shell

不可能 本文暂且零基础教学,所以只讲架构和流程,基础性知识自行查缺补漏。Github不可能 上传完正项目代码:liuyanling41-Github

另一方着实传统JDBC着实是太笨重,还是最喜欢Spring整合Mybatis对数据库进行操作。这里主要完成的操作所以 对mysql的数据进行查询。详情请参考github,地址文章开头已给出。

主要通过设置Source、Channel、Sink来完成日志分发。

最终效果图如下:

具体讲解如下:

环境准备





项目架构图如下: