该项目是关于实时数据处理和可视化的综合应用，利用了大数据技术栈中的多个组件，包括Spark、Kafka、Flume、Echarts以及Hadoop。以下是这些技术在该项目中的具体作用和相关知识点： 1. **Spark**: Apache Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架。在该项目中，Spark可能被用于实时数据流处理，对新闻和健身数据进行实时分析。Spark Streaming可以接收到Kafka中的数据流，并进行实时计算，如聚合、过滤或复杂事件检测，为业务决策提供及时的数据支持。 2. **Kafka**: Kafka是一款高吞吐量的分布式消息系统，常用于构建实时数据管道和流处理应用。在这个项目中，Kafka可能作为数据收集和分发的中心节点，接收来自不同源头（如新闻源、健身设备）的数据，并将其分发到Spark流处理作业或者存储到Hadoop等持久化系统中。 3. **Flume**: Flume是Apache的一个数据收集工具，用于高效、可靠地聚合和移动大量日志数据。在本项目中，Flume可能被用来从各种分散的源（如网络爬虫、服务器日志）收集新闻和健身数据，然后将这些数据发送到Kafka队列，以便进一步处理。 4. **Echarts**: Echarts是百度开源的一款基于JavaScript的数据可视化库，支持丰富的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。在这个项目中，Echarts可能用于将Spark处理后的数据结果以直观的图表形式展示出来，帮助用户更好地理解和分析新闻、健身数据的趋势和模式。 5. **Hadoop**: Hadoop是Apache的一个分布式文件系统，设计用于处理和存储大规模数据集。在这个项目中，Hadoop可能用于离线批处理，对历史数据进行深度分析，或者作为Spark处理后的数据备份和归档存储。 项目提供的文档和教程可能涵盖了如何设置和配置这些组件，如何编写Spark Streaming作业，如何使用Flume收集数据，如何在Kafka中设置主题和消费者，以及如何用Echarts创建交互式数据可视化。同时，它还可能涉及如何将所有这些组件整合到一个工作流程中，以实现端到端的实时数据处理和分析。 通过学习和实践这个项目，你可以深入理解大数据实时处理的工作流程，提升在大数据领域的能力，包括数据采集、流处理、数据分析和可视化等多个方面。对于想要从事大数据相关工作的专业人士，这是一个非常有价值的实践案例。

# wifi 基于flume+kafka+HBase+spark+ElasticSearch的用户轨迹查询大数据开发项目 项目名称：实时的用户轨迹查询项目 项目介绍：     利用企业建设的WIFI基站，实时采集用户的信息，可以基于这些信息做用户画像处理，网络安全监控，精准营销等； 项目架构： 主要是基于Flume+Kafka+Sparkstreaming +HBase+ES来实现实时的用户信息存储轨迹查询任务。 每个部分的数据运行结果以及集群的运行状况见结果文件ProjectResult！！！

手动的 指示 按此顺序运行pre-install.sh ， download.sh ， install.sh 。 编辑文件/opt/kafka_2.10-0.8.2.2/config/server.properties 。 在第20行中设置broker.id。 在第28行中添加您的hostname：port。 在第118行中添加Zookeeper主机的地址。 编辑文件/opt/kibana-4.1.2-linux-x64/config/kibana.yml 。 在第8行中添加Elasticsearch主机的地址。 执行命令 在节点（例如dbnode）上运行Elasticsearch。 /opt/elasticsearch-1.7.2/bin/elasticsearch 运行Kafka zookeeper，然后运行节点上的服务器（例如node0）。 /opt/kafka_2

前言 由于logstash内存占用较大,灵活性相对没那么好,ELK正在被EFK逐步替代.其中本文所讲的EFK是Elasticsearch+Fluentd+Kfka,实际上K应该是Kibana用于日志的展示,这一块不做演示,本文只讲述数据的采集流程. 前提 docker docker-compose apache kafka服务 架构 数据采集流程 数据的产生使用cadvisor采集容器的监控数据并将数据传输到Kafka. 数据的传输链路是这样: Cadvisor->Kafka->Fluentd->elasticsearch 每一个服务都可以横向扩展,添加服务到日志系统中. 配置文件 dock

使用docker离线安装 zookpeer，kafka，kafka-ui，资源包含镜像，docker-compose文件，以及一键启动脚本。

该资源包包含了zookeeper，Kafka，gpmall-repo包以及搭建所需要的全部资源。单节点在线商城通常是指一个简单的、单一实例的在线商城系统，它运行在一个服务器节点上。这种系统通常用于小型的电子商务业务或者用于学习和测试的目的。要搭建一个单节点在线商城系统，你可以考虑以下步骤： 选择合适的电子商务平台：选择一个适合你需求的开源电子商务平台，比如 Magento、WooCommerce、OpenCart 等 准备服务器环境：在你的服务器上安装并配置合适的 web 服务器（比如 Nginx 或 Apache）、数据库（比如 MySQL 或 PostgreSQL）以及 PHP 或其他必要的后端语言环境。 安装和配置选定的电子商务平台 添加商品和设置商城参数：使用平台提供的管理界面，添加商品信息，设置商城的基本参数，比如配送方式、支付方式等 测试商城功能：在搭建完毕后，对商城进行功能测试，确保用户可以浏览商品、下订单并完成支付等基本操作。 部署安全策略

基于xml方式，spring整合kafka demo实例。该实例直接下载即可正常运行

这个里面是kafka配置kerberos的详细步骤，其方式也可以应用到kafka自带的认证体系

使用JMeter发送数据到Kafka需要用到的jar包，用于在JMeter Java Request中新增一个Kafka相关的类。 使用7zip解压，得到kafkameter-0.2.0.jar

基于springboot，websocket，kafka实现了实时的消息推送功能，这里是所有的代码实现