Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤三:Spark Streaming实时处理数据(python版本)

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《Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤三:Spark Streaming实时处理数据(python版本)》

开发团队:厦门大学数据库实验室 联系人:林子雨老师ziyulin@xmu.edu.cn

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本教程介绍大数据课程实验案例“Spark+Kafka构建实时分析Dashboard”的第三个步骤,Spark Streaming实时处理数据。在本篇博客中,将介绍如何利用Spark Streaming实时接收处理Kafka数据以及将处理后的结果发给的Kafka。

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交互式Python爬虫分析实例

先前的文章展示了爬虫分析,并使用pyecharts画图。这篇文章在先前文章的基础上,增加了在线控制模块。总体的做法就是,把爬虫分析功能放在后台,在后台开启一个服务端,接收客户端的命令后,开启爬虫分析,然后将最后的结果展示在客户端。

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淘宝双11数据分析与预测课程案例—步骤四:利用Spark预测回头客行为(python版)

《淘宝双11数据分析与预测课程案例—步骤四:利用Spark预测回头客行为(python版)》

开发团队:厦门大学数据库实验室 联系人:林子雨老师ziyulin@xmu.edu.cn

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本教程介绍大数据课程实验案例“淘宝双11数据分析与预测”的第五个步骤,利用Spark预测回头客。在实践本步骤之前,请先完成该实验案例的第一个步骤——本地数据集上传到数据仓库Hive,第二个步骤——Hive数据分析,和第三个步骤——将数据从Hive导入到MySQL,这里假设你已经完成了前面的这四个步骤。
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采用Node.js+Express+Jade实现用户注册登录功能

Node.js是一个JavaScript运行环境,发布于2009年5月,由Ryan Dahl开发,实质是对Chrome V8引擎进行了封装。V8引擎执行Javascript的速度非常快,性能非常好。 Node.js是一个基于Chrome JavaScript运行时建立的平台,用于方便地搭建响应速度快、易于扩展的网络应用。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型,具备轻量和高效的特点,非常适合在分布式设备上运行数据密集型的实时应用。请参考另一篇博客完成Node.js的安装。这里假设已经完成Node.js的安装。
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使用Node.js连接MySQL数据库

假设已经在MySQL数据库中创建了一个名称为“test”的数据库,这个数据库中有一个student表,这个表有sno和sname两个字段。现在要创建Node.js应用服务器,查询MySQL数据库student表的信息并显示到网页上。
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Flume_Kafka_SparkStreaming实现词频统计

任务描述

配置Kafka和Flume,把Flume Source类别设置为netcat,绑定到localhost的33333端口,通过“telnet localhost 33333”命令向Flume Source发送消息,然后,让Flume把消息发送给Kafka,并让Kafa发送消息到Spark Streaming,Spark Streaming组件收到各种单词消息后,对单词进行词频统计,在屏幕上打印出每个单词出现了几次。
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Spring+SpringMVC+Mybatis开发简明教程

在进行大数据综合案例开发的时候,在进行可视化时,常常会使用到网页对数据分析结果进行可视化展现,对于一些复杂的应用,需要使用Spring+SpringMVC+Mybatis这种组合框架进行开发。为了顺利完成相关的大数据综合实验案例,特此制作Spring+SpringMVC+Mybatis开发简明教程,可以帮助读者迅速掌握相应的开发方法,提高学习效率。
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