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  • 实时分析

    千次阅读 2018-05-07 07:23:57
    实时分析 1.kafka中创建主题 2.storm从kafka中消费数据 storm提供了storm从kafka消费数据的jar包 storm开发包 kafka开发包 storm连接kafka的开发包 其他包 **注意可能要删除重复的log4j相关的包 导入...
    实时分析
    1.kafka中创建主题

    2.storm从kafka中消费数据
    storm提供了storm从kafka消费数据的jar包
    storm开发包
    kafka开发包
    storm连接kafka的开发包
    其他包
    **注意可能要删除重复的log4j相关的包


    导入相关jar包 按照文档编写代码即可实现storm从kafka消费数据


    方式一:可以自己开发spout利用kafka提供的api消费数据
    方式二:利用storm提供的kafka扩展包连接
    String topic = "flux";
    BrokerHosts hosts = new ZkHosts("hadoop01,hadoop02,hadoop03:2181");
    SpoutConfig spoutConfig = new SpoutConfig(hosts,topic, "/" + topic, UUID.randomUUID().toString());
    spoutConfig.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new StringScheme());
    KafkaSpout spout = new KafkaSpout(spoutConfig);


    3.处理业务逻辑
    数据清洗
    "url","urlname","uvid","sid","scount","stime","cip"
    pv
    用户一次访问就是一个pv 直接将每次访问都记为1个pv即可
    uv
    独立访客数 - 当前这个uvid 在今天的数据中是否是第一次出现 如果是记为1 否则为0
    -应该将每条记录都存入hbase作为uv计算的依据
    -每条记录过来时用uvid和数据库中今天的uvid进行比较 如果发现匹配 则uvid为0 匹配不到则记为1


    设计hbase表结果:
    列族的设计:
    设计一个列族名为cf1即可
    行键的设计:
    "url","urlname","uvid","sid","scount","stime","cip"
    time_uvid_cip_rand
    1495244059010_45189712356761262218_0:0:0:0:0:0:0:1_xxxxx(5)
    ^\d+_xxxxx_.*$
    ^\d+_\d+_xxxx_.*$
    ^\d+_xxxx_.*$


    create 'flux','cf1';


    vv
    当前访问是否是一个新的会话 - 是 则 vv为1 否则为0

    newip
    当前的访问是否是一个历史上从未出现过的ip - 是 newip 为1 否则为0

    newcust
    当前的访问是否是一个历史上从未出现过的uvid - 是 newcust 为1 否则为0


    -------------------
    br
    跳出率 - 一段时间内 跳出的会话总数/所有的会话总数 得到的比率 - 由于不能根据一条日志 立即推断出是否是一个跳出的会话 所以这个参数不适合用实时计算


    avgtime
    平均在线时长 - 一段时间内 所有的会话在线时长的平均值 - 由于不能根据一条日志 立即推断出是否是一个会话的完结 所以这个参数不适合用实时计算


    avgdeep
    平均访问深度 - 一段时间内所有的会话访问深度的平均值 - 由于不能根据一条日志 立即推断出是否是一个会话的结束 所以这个参数不适合用实时计算


    以上的参数都是需要积累一段时间数据后 基于这一段时间内数据来进行计算的 更适合于通过离线计算来实现
    但是其实在现实情况中 如果想要在较短的时间段内进行如上参数的统计 每次都去启动离线分析是 不太效率的做法 甚至可能无法按时完成任务 像这种情况下人们还是期望能够以更类似于实时计算的方式来对数据做处理 虽然是一段时间内的数据的数据的处理 但是由于时间段比较小 数据量也不算太大 更像一个实时分析的场景
    那么如何实现以上利用实时分析计算一段时间内数据的需求呢?
    可以设计一个特殊的spout 内置一个定时器 每隔指定的时长就向后发送一个tuple表示时间到了 要求后续的bolt们进行计算 后续的bolt收到这个消息后 开始计算这段时间内收集到的数据


    ===Storm的tick机制--定时触发任务机制======================
    storm在0.8以上的版本中提供了tick机制实现定时任务。
    它能够让任何bolt的所有task每隔一段时间(精确到秒级,用户可以自定义)收到一个来自_systemd的_tick stream的tick tuple,bolt收到这样的tuple后可以根据业务需求完成相应的处理。
    方式一:为某一个特定的bolt指定定时任务
    在bolt中覆盖getComponentConfiguration,在其中设置conf的属性TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS设置为指定时间间隔
    @Override
    public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
    Config conf = new Config();
    conf.put(conf.TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS, 900);
    return conf;
    }
    这样这个bolt将会在程序启动后每隔指定时长都会收到一个定时发送tuple来触发程序
    在execute方法中可以使用如下判断获知是否是定时任务出发的代码:
    if (tuple.getSourceComponent().equals(Constants.SYSTEM_COMPONENT_ID)  && tuple.getSourceStreamId().equals(Constants.SYSTEM_TICK_STREAM_ID)){
    //是定时tuple触发的
    }else{
    //是普通tuple触发的
    }
    方式二:可以为整个topology指定定时任务,这样整个topology中的所有bolt都会定时收到tuple
    代码如下
    Config conf = new Config();
    conf.put(conf.TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS, 7);
    如果即设置了全局定时器 又为某个bolt单独制定定时器,则单独启动的起作用。
    ==================================================


    4.结果存储到mysql中
    create database fluxdb;
    use fluxdb;
    create table tongji_2(
    stime DateTime,
    pv int,
    uv int,
    vv int,
    newip int,
    newcust int
    );


    create table tongji_3(
    stime DateTime,
    br double,
    avgtime double,
    avgdeep double
    );
    展开全文
  • 大数据实时分析架构

    千次阅读 2018-09-09 19:15:26
    flume+kafka+sparkstream+hbase 实时分析

    flume+kafka+flink+hbase 实时分析架构##

    • 整体架构

    各个业务系统的消息源多种多样,使用 flume 作为消息的采集端,有一定的扩展性,采集的消息发往hdfs直接保存和消息管道进行实时计算。中间传输层采用Kakfa,能够支撑海量数据的数据传递。将消息持久化到磁盘中,并对消息创建了备份保证了数据的安全。Kafka在保证了较高的处理速度的同时,又能保证数据处理的低延迟和数据的零丢失。计算框架多采用高吞吐的SparkStreaming,还拥有Spark生态圈丰富的组件,最后将处理好的数据写入Hbase方便即时查询。
    实时查询架构 计算框架中新兴的 flink 很多方面会表现的更为优秀,之后项目也会采用它来取代sparkStream。

    • dome
      后续补充
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  • Spark 框架为核心,对电商网站的日志进行离线和实时分析。  该大数据分析平台对电商网站的各种用户行为(访问行为、购物行为、广告点击行为等)进行分析,根据平台统计出来的数据,辅助公司中的 PM(产品...
  • 大数据分析处理框架——离线分析(hive,pig,spark)、近似实时分析(Impala)和实时分析(storm、spark streaming) 大数据分析处理架构图 数据源:除该种方法之外,还可以分为离线数据、近似实时数据和实时...

    大数据分析处理框架——离线分析(hive,pig,spark)、近似实时分析(Impala)和实时分析(storm、spark streaming)


    大数据分析处理架构图

    数据源: 除该种方法之外,还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构,而特别要说的是流数据,它的核心就是数据的连续性和快速分析性;

    计算层: 内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品,思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中,省掉很多I/O开销和硬盘拖累,从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel,充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度,这也就是我上面说到的近似实时查询;底层的文件系统当然是HDFS独大,也就是Hadoop的底层存储,现在大数据的技术除了微软系的意外,基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版,和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive,Pig Latin,这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。

    展开全文
  • 跨运营和存储数据执行实时分析通常是成功的关键,但实施起来总是充满挑战。 考虑一家航空公司,它希望从其喷气发动机中收集并分析连续的数据流,以进行预测性维护并加快发布解决方案的时间。 每个引擎都有数百个...

    数据分析 历史事件

    当今的分析要求给现有的数据基础架构带来了前所未有的压力。 跨运营和存储数据执行实时分析通常是成功的关键,但实施起来总是充满挑战。

    考虑一家航空公司,它希望从其喷气发动机中收集并分析连续的数据流,以进行预测性维护并加快发布解决方案的时间。 每个引擎都有数百个传感器,用于监视温度,速度和振动等条件,并将这些信息连续发送到物联网(IoT)平台。 物联网平台提取,处理和分析数据后,将其存储在数据湖 (也称为运营数据存储)中,只有最新数据保留在运营数据库中。

    [InfoWorld的要点: 什么是大数据分析? 您需要了解的所有内容什么是数据挖掘? 分析如何发现见解 | 通过InfoWorld大数据和分析报告时事通讯深入了解分析和大数据。 ]

    现在,每当实时数据中的异常读数触发特定引擎的警报时,航空公司就需要对实时运行数据和该引擎的存储历史数据进行实时分析。 但是,航空公司可能会发现不可能使用其当前的基础架构来完成实时分析。

    如今,制定大数据计划的公司通常使用Hadoop将其操作数据的副本存储在数据湖中,数据科学家可以在其中访问数据以进行各种分析。 当用例需要对传入的运营数据以及存储在数据湖中的数据子集进行实时分析时,传统基础架构将成为绊脚石。 访问存储在数据湖中的数据存在固有的延迟,以及在组合的数据湖和操作数据中运行联合查询的挑战。

    内存中计算解决方案通过提供实时性能,大规模可伸缩性以及与流行数据平台的内置集成,解决了跨数据湖和运营数据进行实时分析的挑战。 这些功能使混合事务/分析处理(HTAP)能够跨数据湖和操作数据集运行实时联合查询。

    内存计算平台功能

    内存计算平台支持对以下部分或全部操作进行数据的提取,处理和分析,以及实时性能和PB级可伸缩性:

    • 内存中的数据网格和内存中的数据库。 内存中的数据网格和内存中的数据库池化了可用内存并计算了服务器群集,从而允许在内存中处理数据,并消除了在处理之前等待从磁盘中检索数据的延迟。 内存数据网格部署在现有数据库之上,并使底层数据库保持同步,而内存数据库则将完整的数据集保留在内存中,并仅出于备份和恢复目的而定期将数据写入磁盘。 内存数据网格和内存数据库可以部署在内部,公共或私有云或混合环境中。
    • 流数据处理。 内存计算平台可以从诸如Apache Kafka之类的流行流平台中实时获取,处理和分析大量数据流。
    • 机器学习和深度学习。 结合了机器学习库的内存中计算平台允许使用操作数据对就位的机器学习模型进行实时培训。 与TensorFlow等深度学习平台进行本地集成的内存计算平台可以显着降低准备数据并将数据传输到这些深度学习培训平台的成本和复杂性。
    • 联合查询。 某些内存计算平台利用与流行的流数据平台(包括Apache Kafka和Apache Spark)的内置集成来启用跨数据湖和操作数据集的联合查询。 Apache Kafka用于构建实时数据管道和流应用程序,这些应用程序提供用于实时处理传入数据的数据。 Apache Spark是一个统一的分析引擎,可以执行大规模数据处理,包括跨基于Hadoop的数据湖和运营数据库的数据运行联合查询。
    • 混合事务/分析处理(HTAP)或混合操作/分析处理(HOAP)。 HTAP,HOAP或转换解决方案使公司可以维护一个数据集,在该数据集上可以执行同步的事务和分析处理,从而消除了将数据从专用事务数据库移动到数据库所需的昂贵且缓慢的提取,转换,加载(ETL)过程。独立的专用分析数据库。

    从Apache Kafka到Apache Spark到实时洞察

    与Kafka,Spark和Hadoop集成的内存计算平台使航空公司在我们的示例中可以针对其实时运行数据和特定引擎的历史数据运行实时分析。 Apache Kafka将实时流数据馈入内存计算平台。 内存计算平台将操作数据和热数据保存在内存中,并跨这些数据集运行实时查询。 Spark会从数据湖中检索历史数据,并从内存中计算平台中检索温暖的运营数据,从而通过跨数据孤岛运行查询来提供更深入的见解。 通过这种架构,航空公司可以立即洞悉异常读数的原因。

    现代数据基础架构最抢手的优势包括预测性维护和更快的解决问题时间,这可以提高客户满意度,提高资产利用率和更高的ROI。 使用内存计算平台对运营数据和部分数据湖数据进行实时分析,可以使这些以及其他新的实时物联网服务成为现实。

    Nikita Ivanov是GridGain Systems的联合创始人兼CTO,他领导了高级和分布式内存数据处理技术的开发。 他在软件应用程序开发,构建HPC和中间件平台方面拥有20多年的经验,并为Adaptec,Visa和BEA Systems等公司的工作做出了贡献。

    -

    新技术论坛提供了一个以前所未有的深度和广度探索和讨论新兴企业技术的场所。 选择是主观的,是基于我们选择的技术,我们认为这些技术对InfoWorld读者来说是重要的,也是他们最感兴趣的。 InfoWorld不接受发布的营销担保,并保留编辑所有贡献内容的权利。 将所有查询发送到newtechforum@infoworld.com

    翻译自: https://www.infoworld.com/article/3430787/how-to-perform-real-time-analytics-across-live-and-historical-data.html

    数据分析 历史事件

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实时分析