Kafka 中Topic分区和Spark Streaming中RDDS分区没有任何关系,所以在KafkaUtils.createStream() 中增加分区数仅仅只是增加一个Receiver里该topic下消费数据的线程数,而不会增加Spark处理数据的并行数。 能够用不同的group和topic来创建多个Kafka输入流DStream,用多个Receiver并行的接收数据 如果你已经启用Write Ahead Log(e...
二、数据处理和Python操作Kafka 本案例采用的数据集压缩包为data_format.zip点击这里下载data_format.zip数据集,该数据集压缩包是淘宝2015年双11前6个月(包含双11)的交易数据(交易数据有偏移,但是不影响实验的结果),里面包含3个文件,分别是用户行为日志文件user_log.csv 、回头客训练集train.csv 、回头客测试集test...
import csv import time from kafka import KafkaProducer # 实例化一个KafkaProducer示例,用于向Kafka投递消息 producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='10.67.15.168:9092') # 打开数据文件 csvfile = open("/root/spark/hadoop/data/user_log.csv","r", encoding='UTF-8') # 生成一个可用于读取csv文件...
bootstrapServers);//设置数据key的序列化处理类props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");//设置数据value的序列化处理类props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); ...
(一)Flask-SocketIO实时推送数据 项目工程结构图如下: 首先我们创建如图中的app.py文件,app.py的功能就是作为一个简易的服务器,处理连接请求,以及处理从kafka接收的数据,并实时推送到浏览器。app.py的代码如下: (二)浏览器获取数据并展示 index.html文件负责获取数据并展示效果,该文件中的代码内容如下 ...
在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益。 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 ...
基于Spark+Hadoop+Kafka+Flume的电商用户行为实时分析与预测系统,数据来源【阿里】天池, 视频播放量 195、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 1、收藏人数 3、转发人数 0, 视频作者 计算机毕业设计大学, 作者简介 V: bysj2023nb 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 服务端生产数据~ 客户端消费数据~ 可以看到很多都是解锁,又还车~ 这是因为2013年共享单车在美国刚刚试运行~ 核心逻辑分析: .map(rec=>rec.split(",")).map(rec=>((rec(3),rec(7)),1)).reduceByKey(_+_).repartition(1).map(rec=>(rec._2,...
Spark中的Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志、文件、网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据。
kafka spark streaming socket-io 实现思路 因为没有数据源,所以flask后台线程定时生成固定格式的随机数据,模拟实时交易数据; 后台启动spark streaming进程,将数据通过kafka发送给spark streaming进行流计算,通过scala编写任务,处理传入的数据,对数据进行分类; 处理好的数据再通过kafka发送给flask,通过socket-io完成前端展示;...