publicclassSparkSql_Kafka {privatestaticString appName = "spark.streaming.demo";privatestaticString master = "local[*]";privatestaticString topics = "kafka_data_waterSensor";privatestaticString brokers = "127.0.0.1:9092";publicstaticvoidmain(String[] args) {//初始化sparkConfSparkConf sparkConf =...
1)我们通过kafka与各个业务系统的数据对接,将各系统中的数据实时接到kafka; 2)通过sparkstreaming接入kafka数据流,定义时间窗口和计算窗口大小,业务计算逻辑处理; 3)将结果数据写入到mysql; 4)通过可视化平台接入mysql数据库,这里使用的是NBI大数据可视化构建平台; 5)在平台上通过拖拽式构建各种数据应用,数据展示; (3)...
车评人数据等存入mysql和.csv文件; 2.使用pandas+numpy或者MapReduce对上面的数据集进行数据清洗生成最终上传到hdfs; 3.使用hive数据仓库完成建库建表导入.csv数据集; 4.使用hive之hive_sql进行离线计算,使用spark之scala进行实时计算; 5.将计算指标使用sqoop工具导入mysql; 6.使用Flask+echarts进行可视化大屏实现;...
packagecom.producers;importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importcom.pojo.WaterSensor;importorg.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;importorg.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;importorg.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;importjava.util.Properties;importjava.util.Random;/*** Create...
(1)sparkstreaming从kafka接入实时数据流最终实现数据可视化展示,我们先看下整体方案架构: image.png (2)方案说明: 1)我们通过kafka与各个业务系统的数据对接,将各系统中的数据实时接到kafka; 2)通过sparkstreaming接入kafka数据流,定义时间窗口和计算窗口大小,业务计算逻辑处理; ...
Flume+Kafka+SparkStreaming+Hbase+可视化(三) SparkStreaming 1).概述:可扩展、高可用、容错性 一站式解决方案 2).原理 粗粒度:Spark Streaming 接受实时流数据,将数据切分为批次数据,交由Spark Engine处理数据。组RDD,微批处理。 细粒度: 3).核心 StreamingContext: start 之后不能 add StreamingContext Stop ...
SparkStreaming与Kafka的整合要看Kafka的版本，首先要讲的是SparkStreaming整合Kafka-0.8。在SparkStreaming整合kafka-0.8中，要想保证数据不丢失，最简单的就是靠checkpoint的机制，但是checkpoint机制有一个毛病，对代码进行升级后，checkpoint机制就失效了。所以如果想实现数据不丢失，那么就需要自己管理offset。大家对代码...
{Stringpath="C:\\study\\pro_spark_streaming\\5\\data";StringbrokerUrl="192.168.160.137:9092";Stringtopic="ailx10";Propertiesprops=newProperties();props.put("metadata.broker.list",brokerUrl);props.put("serializer.class","kafka.serializer.StringEncoder");KafkaDriverdriver=newKafkaDriver(path,...
前几章一起学习了Spark Streaming整合Flume,Spark Streaming整合Kafka。这一章一起学习三者的整合搭建一个流处理平台环境。整体数据流向和处理流程如下: image.png 整合日志输出到Flume Flume agent的配置 # Name the components on this agent a1.sources = r1 ...
导入Kafka 的 Spark Streaming 整合包 创建DStream 需要注意的几点: 1)Kafka 的 topic 和 partition 并不和 SS 生成的 RDD 的 partition 相对应,所以上面代码中 topicMap 里增加 threads 只能增加使用一个 receiver 消费这个 topic 的线程数,它并不能增加 Spark 处理数据的并行数,因为每个 input DStream 在一个...