测试2

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+"n")
    remote_file.close()
  • 主要过程

  1. 在/opt/module/data/路径下建立test1.csv文件

  2. 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。

  3. 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

  1. 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
  1. 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

  1. 首先需要开启集群的zookeeper服务

  2. 之后开启Kafka服务

  3. 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

  4. 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

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>com.reliable.ycw</groupId>
    <artifactId>spark-test</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-network-common -->
        <!--<dependency>-->
            <!--<groupId>org.apache.spark</groupId>-->
            <!--<artifactId>spark-network-common_2.12</artifactId>-->
            <!--<version>3.0.0</version>-->
        <!--</dependency>-->
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java -->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>8.0.18</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-streaming -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-streaming-kafka-0-10 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.12</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>2.12.11</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-compiler</artifactId>
            <version>2.12.11</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-reflect</artifactId>
            <version>2.12.11</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
    <plugins>
    <!-- 该插件用于将 Scala 代码编译成 class 文件 -->
    <plugin>
    <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
    <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
    <version>3.2.2</version>
    <executions>
    <execution>
        <!-- 声明绑定到 maven 的 compile 阶段 -->
        <goals>
            <goal>testCompile</goal>
        </goals>
    </execution>
    </executions>
    </plugin>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
            <version>3.1.0</version>
            <configuration>
                <descriptorRefs>
                    <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                </descriptorRefs>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <id>make-assembly</id>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>single</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <source>8</source>
                <target>8</target>
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
    </build>
</project>

    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}
/** Utility functions for Spark Streaming examples.*/
object StreamingExamples extends  App{
  /** Set reasonable logging levels for streaming if the user has not configured log4j.*/
//  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("t")
//    (tokens(0),tokens(1))
//  })
//
//
//  val namePhoneStream = kafkaDirectStream.map(_.value()).filter(
//    record=>{
//      val tokens = record.split("t")
//      tokens(2).toInt == 1
//    }
//  ).map(record=>{
//    val tokens = record.split("t")
//    (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

    • 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）

  1. 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
  1. 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}
  1. 前台绘制折线图
<!DOCTYPE html>
<html style="height: 100%">
    <head>
        <meta charset="utf-8">
    </head>
    <body style="height: 100%; margin: 0">
        <div id="container" style="height: 100%"></div>
        <script type="text/javascript" src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.2.2/dist/echarts.min.js"></script>
        <script src="../static/js/jquery-3.3.1.min.js"></script>
    </body>
</html>
<script>
    var dom = document.getElementById("container");
    var myChart = echarts.init(dom);
    var app = {};
    var option;
</script>

<script type="text/javascript">

    option = {
      tooltip: {
        trigger: 'axis',
        axisPointer: {
          type: 'shadow'
        }
      },
      grid: {
        left: '3%',
        right: '4%',
        bottom: '3%',
        containLabel: true
      },
      xAxis: [
        {
          type: 'category',
          data: [],
          axisTick: {
            alignWithLabel: true
          }
        }
      ],
      yAxis: [
        {
          type: 'value'
        }
      ],
      series: [
        {
          name: 'Direct',
          type: 'bar',
          barWidth: '60%',
          data: []
        }
      ]
    };

    if (option && typeof option === 'object') {
        myChart.setOption(option);
    }
        function update(){
        $.ajax({
            url:"/dynamic_bar",
            async:true,
            success:function (data) {
                option.xAxis[0].data=data.data[0]
                option.series[0].data=data.data[1]
                myChart.setOption(option);
            },
            error:function (xhr,type,errorThrown) {
                alert("出现错误！")
            }
        })
    }
    setInterval("update()",100)
</script>

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！）

​

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文章来源: 博客园

原文链接: https://www.cnblogs.com/rainbow-1/p/16023419.html

标签： 大数据 大数据技术文章
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