厦大数据库实验室博客

本教程是为林子雨编著《数据采集与预处理》（教材官网）第2.3节MySQL数据库的安装与使用编写的配套教程。之所以撰写本教程，是因为，《数据采集与预处理》教材中提供的MySQL数据库安装方法，在Windows7操作系统中可以顺利执行，但是，在Windows10操作系统中，会遇到安装失败的情况。因此，编写了本教程，可以帮助教材使用者顺利完成在Windows10操作系统中安装MySQL8.0.30数据库。

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查看前一步骤操作步骤一：实验环境准备

《Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤二：数据处理和Python操作Kafka》

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”的第二个步骤，数据处理和Python操作Kafka。在本篇博客中，首先介绍如何预处理数据，以及如何使用Python操作Kafka。

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《Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤一：实验环境准备》
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案例”的第一个步骤，实验环境准备工作，有些软件的安装在相应的章节还会介绍。

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《Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例介绍》

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”。在本篇博客中，将要介绍本案例的总体架构，包括案例整体的运行流程以及每个过程具体执行内容。

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本文节选自林子雨编著《Spark编程基础（Scala版）》（教材官网：http://dblab.xmu.edu.cn/post/spark/）

作者：厦门大学计算机科学与技术系 林子雨 博士/副教授
E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn

Structured Streaming是用来进行流计算的组件，可以把Kafka（或Flume）作为数据源，让Kafka（或Flume）产生数据发送给Structured Streaming应用程序，Structured Streaming应用程序再对接收到的数据进行实时处理，从而完成一个典型的流计算过程。这里仅以Kafka为例进行介绍。这里使用的软件版本是：kafka_2.12-2.6.0，Spark3.2.0（Scala版本是2.12.15）。
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本文节选自林子雨编著《Spark编程基础（Scala版）》（教材官网：http://dblab.xmu.edu.cn/post/spark/）

作者：厦门大学计算机科学与技术系 林子雨 博士/副教授
E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn

Spark Streaming是用来进行流计算的组件，可以把Kafka（或Flume）作为数据源，让Kafka（或Flume）产生数据发送给Spark Streaming应用程序，Spark Streaming应用程序再对接收到的数据进行实时处理，从而完成一个典型的流计算过程。这里仅以Kafka为例进行介绍。这里使用的软件版本是：kafka_2.12-2.6.0，Spark3.2.0（Scala版本是2.12.15）。
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