大数据项目实战之新闻话题的实时统计分析

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项目架构图如下:

本文讲解的比较粗糙,有统统细节的东西,毕竟一整个项目不或者 用一篇文章说清楚。。。统统实践的东西前要读者本人去领悟,或者 架构、环境搭建、土最好的办法 、流程还是很有参考价值的!

各方面配置都和Agent2完全一样、省略。

验证一下HBASE和HIVE是都在同步的:

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,必不可少的也不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强度单位并达到实时通讯。WebSocket用HTTP握手那我,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,抛下了简化的HTTP头部和格式。一旦WebSocket通信连接建立成功,就还才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,都还才能全双工发送消息。WebSocket 核心也不OnMessage、OnOpen、OnClose,本项目使用的是和Spring集成的土最好的办法 ,或者 前要有configurator = SpringConfigurator.class。

当我们歌词 歌词 都儿还才能想看 开头给出的项目效果图还是蛮漂亮的,我我虽然非常简单,也不需要的Echarts什儿 框架。直接给它传值就ok了,其他前端哪些事它都我就搞掂了。详情请参考github,地址文章开头已给出。





环境准备



前言:本文是一个多多多 多完全的大数据项目实战,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。哪些指标对网站的精准营销、运营都在极大帮助。架构大致是按照企业标准来的,从日志的派发、转化防止、实时计算、JAVA后台开发、WEB前端展示,每根绳子 完全流程线下来,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

或者 本文无须零基础教学,统统只讲架构和流程,基础性知识自行查缺补漏。Github或者 上传完全项目代码:liuyanling41-Github

当我们歌词 歌词 都儿知道Hive是一个多多多 多数据仓库,主要也不转为MapReduce完成对血块数据的离线分析和决策。那我当我们歌词 歌词 都儿或者 用Flume集成Hbase,使得Hbase能源源不断的插入数据。没有当我们歌词 歌词 都儿直接将HIVE集成HBase,那我假如Hbase有数据了,那Hive表也都在数据了。缘何集成呢?很简单,用【內部表】就搞掂了。

主要通过设置Source、Channel、Sink来完成日志派发。

这里选取Mysql是或者 ,当我们歌词 歌词 都儿的需求也不报表展示,前要在前台展示的字段无须多,关系型数据库完全才能支撑。在Hbase里有几百万条数据(一个多多多 多浏览话题或者 有十几万人搜索过,也也不说一个多多多 多话题都在十几万条数据,没有血块数据当然要位于Hbase中),而经过spark的计算,这十几万条数据在mysql中就变成了每根绳子 数据(XXX话题,XXX浏览量)。

或者 业务需求变了,我前要实时查询用户各种信息(数据量很大,字段统统),没有当然也不实时的直接从Hbase里查,而不需要在Mysql中。

统统企业中要根据不同的业务需求,充分考虑数据量等问题,进行架构的选取。

具体讲解如下:

好了现在当我们歌词 歌词 都儿还才能在Hive中尽情的离线分析和决策了~~~

最终效果图如下:

本人我虽然传统JDBC我我虽然是太笨重,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也不对mysql的数据进行查询。详情请参考github,地址文章开头已给出。

这里我选取的是2.2版本中的StructuredStreaming,或者 它相比SparkStreaming而言有统统优势,它的经常出显重点也不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,主要也不累加话题量和访问量。具体代码参考github。