使用爬虫等获取实时数据+Flume+Kafka+Spark Streaming+mysql+Echarts实现数据动态实时采集、分析、展示
主要工作流程如下所示：
其中爬虫获取实时数据，并把数据实时传输到Linux本地文件夹中。
使用Flume实时监控该文件夹，如果发现文件内容变动则进行处理，将数据抓取并传递到Kafka消息队列中。
之后使用Spark Streaming 实时处理Kafka通道中的数据，并写入本地mysql数据库中，之后读取mysql数据库中的数据并基于Echart图表对数据进行实时动态展示。
一、实时数据的模拟
案例简化了第一步的流程，使用模拟数据进行测试，代码如下：
import datetime
import random
import time
import paramiko
hostname = "hadoop102"
port = 22
username = "root"
password = "000429"
client = paramiko.SSHClient()
client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
client.connect(hostname, port, username, password, compress=True)
sftp_client = client.open_sftp()
# try:
# for line in remote_file:
# print(line)
# finally:
# remote_file.close()
#获取系统时间
num1=3000
for i in range(1000):
remote_file = sftp_client.open("/opt/module/data/test1.csv", "a") # 文件路径
time1 = datetime.datetime.now()
time1_str = datetime.datetime.strftime(time1, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print("当前时间： " + time1_str)
time.sleep(random.randint(1,3))
num1_str=str(num1+random.randint(-1300,1700))
print("当前随机数： "+num1_str)
remote_file.write(time1_str+","+num1_str+"
")
remote_file.close()
- 主要过程
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在/opt/module/data/路径下建立test1.csv文件
-
代码实现远程连接虚拟机hadoop102并以root用户身份登录，打开需要上传的文件目录。
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使用一个for循环间隔随机1到3秒向文件中写入一些数据。
二、Flume实时监控文件
-
进入/opt/module/flume/job路径编辑配置文件信息（myflume.conf）
内容如下：其中指定了被监控文件的路径，Kafka服务主机地址，Kafka主题和序列化等信息
#给agent中的三个组件source、sink和channel各起一个别名，a1代表为agent起的别名
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
# source属性配置信息
a1.sources.r1.type = exec
#a1.sources.r1.bind = localhost
#a1.sources.r1.port = 44444
a1.sources.r1.command=tail -F /opt/module/data/test1.csv
# sink属性配置信息
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers:hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
a1.sinks.k1.kafka.topic=first
a1.sinks.k1.serializer.class=kafka.serializer.StringEncoer
#channel属性配置信息
#内存模式
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
#传输参数设置
a1.channels.c1.transactionCapacity=100
#绑定source和sink到channel上
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1
- 在/opt/module/flume 路径下开启Flume，此时Flume开始监控目标文件（job/myflume.conf）
bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f job/myflume.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
三、开启Kafka并使用Spark Streaming完成数据的接收
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首先需要开启集群的zookeeper服务
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之后开启Kafka服务
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开启Kafka后，新建一个名为first的主题（topic）
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --partitions 1 --replication-factor 3 --topic first -
新建Maven项目，编写代码，Kafka的topic主题的消费者
pom.xml配置如下：注意此处各个资源的版本号一定要与本机（IDEA编译器）的Scala版本一致，博主为Scala 2.12.11
4.0.0 com.reliable.ycw spark-test 1.0-SNAPSHOT mysql mysql-connector-java 8.0.18 org.apache.spark spark-core_2.12 3.0.0 org.apache.spark spark-streaming_2.12 3.0.0 org.apache.spark spark-streaming-kafka-0-10_2.12 3.0.0 org.scala-lang scala-library 2.12.11 org.scala-lang scala-compiler 2.12.11 org.scala-lang scala-reflect 2.12.11 net.alchim31.maven scala-maven-plugin 3.2.2 testCompile org.apache.maven.plugins maven-assembly-plugin 3.1.0 jar-with-dependencies make-assembly package single org.apache.maven.plugins maven-compiler-plugin 8 8 消费者类代码如下：
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent import java.sql.DriverManager import java.text.SimpleDateFormat import java.util.Date import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} object StreamingExamples extends App{ // def setStreamingLogLevels() { // val log4jInitialized = Logger.getRootLogger.getAllAppenders.hasMoreElements // if (!log4jInitialized) { // // We first log Appsomething to initialize Spark"s default logging, then we override the // // logging level. // logInfo("Setting log level to [WARN] for streaming example." + // " To override add a custom log4j.properties to the classpath.") // Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN) // } // } val conf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("jm") .set("spark.streaming.kafka.MaxRatePerPartition","3") .set("spark.local.dir","./tmp") .set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") //创建上下文，2s为批处理间隔 val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(5)) //配置kafka参数，根据broker和topic创建连接Kafka 直接连接 direct kafka val KafkaParams = Map[String,Object]( //brokers地址 "bootstrap.servers"->"hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092", //序列化类型 "key.deserializer"->classOf[StringDeserializer], "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer], "group.id" -> "MyGroupId", //设置手动提交消费者offset "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)//默认是true ) //获取KafkaDStream val kafkaDirectStream = KafkaUtils.createDirectStream[String,String](ssc, // PreferConsistent,Subscribe[String,String](List("first"),KafkaParams)) kafkaDirectStream.print() var num=kafkaDirectStream.count() var num_1="" num foreachRDD (x => { // var res=x.map(line=>line.split(",")) val connection = getCon() var time = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date).toString var sql = "insert into content_num values("" + time + ""," + x.collect()(0) + ")" connection.createStatement().execute(sql) connection.close() }) // print("sdfasdf") // print(num_1) //根据得到的kafak信息，切分得到用户电话DStream // val nameAddrStream = kafkaDirectStream.map(_.value()).filter(record=>{ // val tokens: Array[String] = record.split(",") // tokens(1).toInt==0 // }) // // nameAddrStream.print() // .map(record=>{ // val tokens = record.split(" ") // (tokens(0),tokens(1)) // }) // // // val namePhoneStream = kafkaDirectStream.map(_.value()).filter( // record=>{ // val tokens = record.split(" ") // tokens(2).toInt == 1 // } // ).map(record=>{ // val tokens = record.split(" ") // (tokens(0),tokens(1)) // }) // // //以用户名为key，将地址电话配对在一起，并产生固定格式的地址电话信息 // val nameAddrPhoneStream = nameAddrStream.join(namePhoneStream).map( // record=>{ // s"姓名：${record._1},地址：${record._2._1},邮编：${record._2._2}" // } // ) // //打印输出 // nameAddrPhoneStream.print() //开始计算 ssc.start() ssc.awaitTermination() def getCon()={ Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver") DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/spark?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf8","root","000429") } }这段代码指定了虚拟机中Kafka的主题信息，并从中定时获取（博主设置的为5秒）期间变化的信息量，完成计算后把本机的时间和信息变化量存储到本地Mysql数据库中
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注意指定时区和编码
jdbc:mysql://localhost:3306/spark?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf8
-
四、可视化
使用Echarts平滑折线图完成数据的展示（python flask框架）
- 后台读取mysql的数据
import pymysql
def get_conn():
"""
获取连接和游标
:return:
"""
conn=pymysql.connect(host="127.0.0.1",
user="root",
password="000429",
db="spark",
charset="utf8")
cursor=conn.cursor()
return conn,cursor
def close_conn(conn, cursor):
"""
关闭连接和游标
:param conn:
:param cursor:
:return:
"""
if cursor:
cursor.close()
if conn:
conn.close()
#query
def query(sql,*args):
"""
通用封装查询
:param sql:
:param args:
:return:返回查询结果 （（），（））
"""
conn , cursor= get_conn()
print(sql)
cursor.execute(sql)
res = cursor.fetchall()
close_conn(conn , cursor)
return res
def dynamic_bar():
# 获取数据库连接
conn, cursor = get_conn()
if (conn != None):
print("数据库连接成功！")
typenumsql = "select * from content_num order by time desc limit 11;"
detail_sql = ""
res_title = query(typenumsql)
type_num = [] # 存储类别+数量
for item1 in res_title:
type_num.append(item1)
return type_num
- 路由获取后台数据
#获取 动态 柱状图数据
@app.route("/dynamic_bar")
def dynamic_bar():
res_list=spark_sql.dynamic_bar()
my_list=[]
list_0=[]
list_1=[]
for item in res_list:
list_0.append(item[0])
list_1.append(item[1])
my_list.append(list_0)
my_list.append(list_1)
return {"data":my_list}
- 前台绘制折线图
可视化这里需要注意的点：
- 注意先引入echarts.min.js再引入jquery-3.3.1.min.js
- 注意指定放置图像的div块的大小
- 把赋值方法放在图像初始化配置代码的后面
- 注意设置方法循环执行：setInterval("update()",100)
小结：整个流程的关键在于对实时数据的监控和展示，首先要保证数据传输的动态性，其次要保证Flume实时监控数据的变化。其中使用Kafka的目的在于当数据量足够大的时候，往往会出现数据的监控和采集速度跟不上数据的变化，所以采用Kafka消息队列机制，让其缓冲数据以实现大数据量的处理，后续需要编写Spark Streaming代码完成对消息的收集处理（存入本地mysql数据库），最后读取数据库数据并用折线图完成动态展示效果，数据库的数据是实时变动的，这就需要在读取的时候要读到最新进来的数据，这样才能看到图线的动态效果。（下图的图线会随着数据的变化动态改变！）
原文地址：https://www.cnblogs.com/rainbow-1/archive/2022/03/18/16023419.html
