实战大数据项目大数据实时流统计全套视频教程

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实战大数据项目大数据实时流统计全套视频教程

 

导读

 

1、本次带来的实战项目是基于实时流统计的大数据项目实战视频教程,那么这是一个什么项目呢?这是一个关于视频网站实时数据统计分析的视频教程,比如:视频网站上的所有栏目,当用户去点击各个栏目时后台就会生成相应的log日志文件。

2、我们通过大数据的技术手段对各个栏目产生的这些日志文件实时统计处理或者离线统计处理,最终得到我们相应的计算结果。

 

实战大数据项目实时统计课程所统计的数据介绍

 

1、有用户点击时就会有数据的产生,因此我们会统计实战大数据项目某个时间段某个栏目用户的访问点击量,将数据加以分析提炼,找出数据的价值所在。

2、除了统计站内的点击量之外,我们还会统计实战大数据项目外来的流量,外来的流量是指哪一部分呢?比如外部搜索引擎,因为搜素引擎是互联网的入口,因此我们要统计搜索引擎给我们带来的价值。

3、统计完外部流量和内部流量之后,统计实战大数据项目各个地区的销售量和购买量,比如会员购买数量等等,分析各省份产生的数据,挖掘数据的价值。

4、以上只是本次实战大数据项目课程重点统计的部分数据,还有其它部分的数据需要统计,在这里就不一一列举了,接下来的课程里会详细讲解。

5、以下是大数据实时数据统计流程介绍:

https://www.toutiao.com/i6565452375014769166/

 

实时流实战课程数据统计处理和展现介绍

 

1、最终数据统计完成之后是需要通过前台界面展现出来的,这里的数据展现使用java web技术将数据展现在web界面。

2、前端页面使用可视化工具的方式将数据形象的展示出来,比如使用百度的echarts技术,将数据展示位饼图、柱状图、折线图等图表。

3、领导可以通过图表的方式查看实战大数据项目中每个省份或者每个栏目的数据展现。

 

实战大数据实时流统计项目用到的技术点

 

1、用户点击就会生成日志的功能是比较重要的一个技术点,也是所有数据统计的基石,这一块需要重点讲解和学习实践。

2、所有的日志数据都会上传到hadoop的集群服务器,如果是做离线统计的话最终上传到hdfs上面,而如果做实时统计的话,会通过使用flume服务的方式将日志信息传给kafka集群服务。

3、接下来实战大数据项目中的技术使用spark streaming与kafka集群服务进行对接,将数据处理存储到hbase数据库中。

4、最后使用主流spring boot技术的java web端去后端读取数据,将数据使用echarts图表的形式将数据展现在前台。

 

大数据实时流统计项目实战课程信息

 

1、课程大小:2.13GB

2、课程课时:共计34课时

3、播放格式:(mp4视频文件)支持百度云网盘在线播放、下载使用视频播放器播放、课程全部不加密

4、课程板块:流统计实战项目环境构建和数据收集、海量大数据操作处理、大数据可视化展示

5、以下是大数据实时流统计项目实战具体课程大纲

 

流统计实战项目环境构建和数据收集

 

1、讲解整个视频网站项目做实时流统计的全部过程和思路,贯穿所用到的所有大数据的知识体系。

2、讲解本套实战大数据项目的具体代码开发流程和细致的从零开始的环境构建,如:kafka和flum等环境。

3、查看和获取用户点击行为的日志log文件,通过大数据收集日志数据。

 

流统计实战项目环境构建和数据收集

图一:流统计实战项目环境构建和数据收集课程目录

 

海量大数据操作处理

 

1、讲解收集到的日志数据分门别类进行数据清洗、数据统计、数据计算和数据封装。

2、讲解使用Hbase对数据分批保存、测试和分批累加处理。

3、经过加工统计清洗操作处理完成的海量数据部署到真实的生产环境运维和监控并且编写spar脚本运行。

 

海量大数据操作处理

图二:海量大数据操作处理视频教程目录

 

大数据可视化展示

 

1、讲解大数据优化、代码重构和hbase封装相应的工具类。

2、讲解springboot构建web应用程序,为数据可视化浏览器端展示做准备。

3、前端使用echarts可视化工具呈现log日志统计的饼图、柱状图、折线图等图表。

 

大数据可视化展示

图三:大数据可视化展示视频课程目录

 

大数据实时流统计

点击到实战大数据项目视频教程获取界面

 

 

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关于实时流大数据统计方面的相关问题解答

 

问题一:什么是大数据实时流统计?

1)所谓实时流,字面意思指即时、不断的产生数据,像水龙头中的水一样源源不断的生产出数据,往往这种数据都是海量级别,所以被称作实时流大数据。

2)实时流数据的特点是:数据产生的快且多,需要及时做处理,否则就会产生大量数据积压。

 

问题二:实时流数据的统计流程,如何对实时流数据进行统计?

1)实时流数据的统计流程一般分为:数据来源与产生、数据的采集与汇总、数据统计与处理以及实时数据的效果报表展现等四大步骤,企业中的大数据实际项目实战中这四大步骤每一步都不可或缺。

2)具体的流数据统计方式就比较五花八门了,毕竟数据统计是根业务关联性较强的,使用storm或者sparkstreaming进行统计分析计算,优势还会用到机器学习、人工智能等高级算法进行辅助。

 

问题三:实时流数据存储方案?hbase大数据存储

1)海量实时数据处理多次请求数据库,对数据库的压力可想而知,日志数据又不是特别重要的数据,因此不建议选用关系型数据库,而非关系型数据库处理这类数据性能非常优越。

2)hbase对于统计点击数量的数据有着得天独厚的优势,hbase可以实现对相同key值情况下value值的自动相加求和,同时hbase又是大数据方面最常用的分布式数据库,基于内存操作,读写io操作非常快。

 

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