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  • 實戰大數據項目大數據實時流統計全套視頻教程

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    實戰大數據項目大數據實時流統計全套視頻教程

     

    導讀

     

    1、本次帶來的實戰項目是基于實時流統計的大數據項目實戰視頻教程,那么這是一個什么項目呢?這是一個關于視頻網站實時數據統計分析的視頻教程,比如:視頻網站上的所有欄目,當用戶去點擊各個欄目時后臺就會生成相應的log日志文件。

    2、我們通過大數據的技術手段對各個欄目產生的這些日志文件實時統計處理或者離線統計處理,最終得到我們相應的計算結果。

     

    實戰大數據項目實時統計課程所統計的數據介紹

     

    1、有用戶點擊時就會有數據的產生,因此我們會統計實戰大數據項目某個時間段某個欄目用戶的訪問點擊量,將數據加以分析提煉,找出數據的價值所在。

    2、除了統計站內的點擊量之外,我們還會統計實戰大數據項目外來的流量,外來的流量是指哪一部分呢?比如外部搜索引擎,因為搜素引擎是互聯網的入口,因此我們要統計搜索引擎給我們帶來的價值。

    3、統計完外部流量和內部流量之后,統計實戰大數據項目各個地區的銷售量和購買量,比如會員購買數量等等,分析各省份產生的數據,挖掘數據的價值。

    4、以上只是本次實戰大數據項目課程重點統計的部分數據,還有其它部分的數據需要統計,在這里就不一一列舉了,接下來的課程里會詳細講解。

    5、以下是大數據實時數據統計流程介紹:

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

     

    實時流實戰課程數據統計處理和展現介紹

     

    1、最終數據統計完成之后是需要通過前臺界面展現出來的,這里的數據展現使用java web技術將數據展現在web界面。

    2、前端頁面使用可視化工具的方式將數據形象的展示出來,比如使用百度的echarts技術,將數據展示位餅圖、柱狀圖、折線圖等圖表。

    3、領導可以通過圖表的方式查看實戰大數據項目中每個省份或者每個欄目的數據展現。

     

    實戰大數據實時流統計項目用到的技術點

     

    1、用戶點擊就會生成日志的功能是比較重要的一個技術點,也是所有數據統計的基石,這一塊需要重點講解和學習實踐。

    2、所有的日志數據都會上傳到hadoop的集群服務器,如果是做離線統計的話最終上傳到hdfs上面,而如果做實時統計的話,會通過使用flume服務的方式將日志信息傳給kafka集群服務。

    3、接下來實戰大數據項目中的技術使用spark streaming與kafka集群服務進行對接,將數據處理存儲到hbase數據庫中。

    4、最后使用主流spring boot技術的java web端去后端讀取數據,將數據使用echarts圖表的形式將數據展現在前臺。

     

    大數據實時流統計項目實戰課程信息

     

    1、課程大?。?.13GB

    2、課程課時:共計34課時

    3、播放格式:(mp4視頻文件)支持百度云網盤在線播放、下載使用視頻播放器播放、課程全部不加密

    4、課程板塊:流統計實戰項目環境構建和數據收集、海量大數據操作處理、大數據可視化展示

    5、以下是大數據實時流統計項目實戰具體課程大綱

     

    流統計實戰項目環境構建和數據收集

     

    1、講解整個視頻網站項目做實時流統計的全部過程和思路,貫穿所用到的所有大數據的知識體系。

    2、講解本套實戰大數據項目的具體代碼開發流程和細致的從零開始的環境構建,如:kafka和flum等環境。

    3、查看和獲取用戶點擊行為的日志log文件,通過大數據收集日志數據。

     

    流統計實戰項目環境構建和數據收集

    圖一:流統計實戰項目環境構建和數據收集課程目錄

     

    海量大數據操作處理

     

    1、講解收集到的日志數據分門別類進行數據清洗、數據統計、數據計算和數據封裝。

    2、講解使用Hbase對數據分批保存、測試和分批累加處理。

    3、經過加工統計清洗操作處理完成的海量數據部署到真實的生產環境運維和監控并且編寫spar腳本運行。

     

    海量大數據操作處理

    圖二:海量大數據操作處理視頻教程目錄

     

    大數據可視化展示

     

    1、講解大數據優化、代碼重構和hbase封裝相應的工具類。

    2、講解springboot構建web應用程序,為數據可視化瀏覽器端展示做準備。

    3、前端使用echarts可視化工具呈現log日志統計的餅圖、柱狀圖、折線圖等圖表。

     

    大數據可視化展示

    圖三:大數據可視化展示視頻課程目錄

     

    大數據實時流統計

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    關于實時流大數據統計方面的相關問題解答

     

    問題一:什么是大數據實時流統計?

    1)所謂實時流,字面意思指即時、不斷的產生數據,像水龍頭中的水一樣源源不斷的生產出數據,往往這種數據都是海量級別,所以被稱作實時流大數據。

    2)實時流數據的特點是:數據產生的快且多,需要及時做處理,否則就會產生大量數據積壓。

     

    問題二:實時流數據的統計流程,如何對實時流數據進行統計?

    1)實時流數據的統計流程一般分為:數據來源與產生、數據的采集與匯總、數據統計與處理以及實時數據的效果報表展現等四大步驟,企業中的大數據實際項目實戰中這四大步驟每一步都不可或缺。

    2)具體的流數據統計方式就比較五花八門了,畢竟數據統計是根業務關聯性較強的,使用storm或者sparkstreaming進行統計分析計算,優勢還會用到機器學習、人工智能等高級算法進行輔助。

     

    問題三:實時流數據存儲方案?hbase大數據存儲

    1)海量實時數據處理多次請求數據庫,對數據庫的壓力可想而知,日志數據又不是特別重要的數據,因此不建議選用關系型數據庫,而非關系型數據庫處理這類數據性能非常優越。

    2)hbase對于統計點擊數量的數據有著得天獨厚的優勢,hbase可以實現對相同key值情況下value值的自動相加求和,同時hbase又是大數據方面最常用的分布式數據庫,基于內存操作,讀寫io操作非???。

     

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