【大数据技术】Spark+Flume+Kafka实现商品实时交易数据统计分析实战(附源码)

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 【大数据技术】Spark+Flume+Kafka实现商品实时交易数据统计分析实战(附源码)

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~

Flume、Kafka区别和侧重点

1)Kafka 是一个非常通用的系统,你可以有许多生产者和消费者共享多个主题Topics。相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HBase等发送数据。它对HDFS有特殊的优化,并且集成了Hadoop的安全特性。如果数据被多个系统消费的话,使用kafka;如果数据有多个生产者场景,或者有写入Hbase、HDFS操作,使用Flume。

2)Flume可以使用拦截器实时处理数据。而Kafka需要外部的流处理系统才能做到。

3)Kafka和Flume都是可靠的系统,通过适当的配置能保证零数据丢失。然而,Flume不支持副本事件。如果Flume代理的一个节点奔溃了,即使使用了可靠的文件管道方式,你也将丢失这些事件直到你恢复这些磁盘。如果你需要一个高可靠行的管道,那么使用Kafka是个更好的选择。

Spark Streaming与Flume、Kafka整合与开发

此开发示例的功能是商品实时交易数据统计分析,通过Flume实时收集交易订单,将数据分发Kafka,Kafka将数据传输到Spark Streaming,Spark Streaming统计商品的销售量。实现主要有以下几个步骤:

1)通过LOG日志模拟产生实时交易数据

2)Flume收集模拟产生实时交易数据

3)Flume将数据发送给Kafka消息队列

4)Spark Streaming接收Kafka消息队列的消息,每5秒进行数据统计

具体实现如下:

1)新建MAVEN项目,名称为RealtimeAnalysis,新建过程请见第9章。在POM.XML文件中加入依赖包

2)在工程的resource目录下新建log4j.properties文件,其中注意的是log4j.appender.flume.Hostname的配置,要配置成你安装flume的服务器

3)在工程的test目录下新建java类LoggerGenerator,此类用于不断模拟产生订单交易数据,在此类中每6秒调用一次PaymentInfo交易的实体类的random方法是模拟产生订单交易数据方法,数据以JSON格式返回。其中PaymentInfo是交易的实体类,用三个成员变量,分别是订单编号、商品编号、商品价格,LoggerGenerator为模拟日志生成类

4)在安装Flume服务器的conf目录下新建文件log4j_flume.properties,其中注意的是sinks.kafka_sink.brokerList配置的是连接Kafka集群的地址和端口号

5)启动flume,命令如下:

./kafka-server-start.sh /hadoop/kafka_2.11-2.4.1/config/server.properties &

6)新建topic,名称为 logtoflume,命令如下:

kafka-topics.sh
  --zookeeper 172.16.106.69:2181,172.16.106.70:2181,172.16.106.71:2181
 --topic logtoflume --replication-factor 1 --partitions 1  --create

7)新建scala类KafkaConsumerMsg,接收kafka下的topic队列,名称为logtoflume的数据,并做统计

8)启动LoggerGenerator不断模拟产生订单交易数据,运行效果如下:

9)启动KafkaConsumerMsg接收kafka下的topic队列的数据,并做统计,运行效果如下:

部分代码如下

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import java.util.Random;
import java.util.UUID;
public class PaymentInfo {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    private String orderId;//订单编号
    private String productId;//商品编号
    private long productPrice;//商品价格
    public PaymentInfo() {
    }
    public static long getSerialVersionUID() {
        return serialVersionUID;
    }
    public String getOrderId() {
        return orderId;
    }
    public void setOrderId(String orderId) {
        this.orderId = orderId;
    }
    public String getProductId() {
        return productId;
    }
    public void setProductId(String productId) {
        this.productId = productId;
    }
    public long getProductPrice() {
        return productPrice;
    }
    public void setProductPrice(long productPrice) {
        this.productPrice = productPrice;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "PaymentInfo{" +
                "orderId='" + orderId + '\'' +
                ", productId='" + productId + '\'' +
                ", productPrice=" + productPrice +
                '}';
    }
    //模拟订单数据
    public String random() {
        Random r = new Random();
        this.orderId = UUID.randomUUID().toString().replaceAll( "-", "" );
        this.productPrice = r.nextInt( 1000 );
        this.productId = r.nextInt( 10 ) + "";
        JSONObject obj = new JSONObject();
        String jsonString = obj.toJSONString( this );
        return jsonString;
    }
}

创作不易 觉得有帮助请点赞关注收藏~~~

相关文章
|
2月前
|
自然语言处理 数据挖掘 大数据
​「Python大数据」VOC数据统计聚类
使用Python脚本`learning.py`对VOC数据进行分词处理和聚类分析,借助jieba库去除停用词并统计词频。前处理后,筛选出频率最高的2000个名词存入`名词top2000.txt`。关键步骤包括加载自定义词典`luyouqi.txt`和停用词列表`stopwordsfull`。
26 0
​「Python大数据」VOC数据统计聚类
|
28天前
|
存储 分布式计算 大数据
【Flume的大数据之旅】探索Flume如何成为大数据分析的得力助手,从日志收集到实时处理一网打尽!
【8月更文挑战第24天】Apache Flume是一款高效可靠的数据收集系统,专为Hadoop环境设计。它能在数据产生端与分析/存储端间搭建桥梁,适用于日志收集、数据集成、实时处理及数据备份等多种场景。通过监控不同来源的日志文件并将数据标准化后传输至Hadoop等平台,Flume支持了性能监控、数据分析等多种需求。此外,它还能与Apache Storm或Flink等实时处理框架集成,实现数据的即时分析。下面展示了一个简单的Flume配置示例,说明如何将日志数据导入HDFS进行存储。总之,Flume凭借其灵活性和强大的集成能力,在大数据处理流程中占据了重要地位。
33 3
|
28天前
|
分布式计算 搜索推荐 物联网
大数据及AI典型场景实践问题之通过KafKa+OTS+MaxCompute完成物联网系统技术重构如何解决
大数据及AI典型场景实践问题之通过KafKa+OTS+MaxCompute完成物联网系统技术重构如何解决
|
28天前
|
数据采集 存储 Java
Flume Agent 的内部原理分析:深入探讨 Flume 的架构与实现机制
【8月更文挑战第24天】Apache Flume是一款专为大规模日志数据的收集、聚合及传输而设计的分布式、可靠且高可用系统。本文深入解析Flume Agent的核心机制并提供实际配置与使用示例。Flume Agent由三大组件构成:Source(数据源)、Channel(数据缓存)与Sink(数据目的地)。工作流程包括数据采集、暂存及传输。通过示例配置文件和Java代码片段展示了如何设置这些组件以实现日志数据的有效管理。Flume的强大功能与灵活性使其成为大数据处理及实时数据分析领域的优选工具。
56 1
|
1月前
|
消息中间件 Java Kafka
"Kafka快速上手:从环境搭建到Java Producer与Consumer实战,轻松掌握分布式流处理平台"
【8月更文挑战第10天】Apache Kafka作为分布式流处理平台的领头羊,凭借其高吞吐量、可扩展性和容错性,在大数据处理、实时日志收集及消息队列领域表现卓越。初学者需掌握Kafka基本概念与操作。Kafka的核心组件包括Producer(生产者)、Broker(服务器)和Consumer(消费者)。Producer发送消息到Topic,Broker负责存储与转发,Consumer则读取这些消息。首先确保已安装Java和Kafka,并启动服务。接着可通过命令行创建Topic,并使用提供的Java API实现Producer发送消息和Consumer读取消息的功能。
54 8
|
1月前
|
消息中间件 数据采集 关系型数据库
大数据-业务数据采集-FlinkCDC 读取 MySQL 数据存入 Kafka
大数据-业务数据采集-FlinkCDC 读取 MySQL 数据存入 Kafka
39 1
|
2月前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
大数据处理工具及其与 Kafka 的搭配使用
大数据处理工具及其与 Kafka 的搭配使用
43 2
|
3月前
|
消息中间件 大数据 Kafka
高效处理大数据:Kafka的13个核心概念详解
大家好,我是小米!今天我将为大家深入解析Kafka的核心概念,包括消息、批次、主题、分区、副本、生产者、消费者、消费组等内容。通过这篇文章,你将全面了解Kafka的工作机制和应用场景,为你的大数据处理提供有力支持。准备好了吗?让我们开始吧!
121 4
|
3月前
|
消息中间件 存储 Kafka
go语言并发实战——日志收集系统(二) Kafka简介
go语言并发实战——日志收集系统(二) Kafka简介