【hadoop】实时计算词频案例

主要框架：Flume+Kafka+Spark

详细：

1. VM Ware虚拟机、CentOS7、jdk-8u311、MySQL
2. Hadoop-2.9.2、Flume-1.9.0、Zookeeper-3.4.6、Kafka_2.11-2.8.1、Spark-2.4.8

     3、IDEA、Scala-2.11.X

 一-技术选型与实现流程

本项目的流程，如下图所示，首先使用 Flume 采集本地文件中的单词内容，并把更新的数据实时推送到 Kafka 消息队列中间件中，然后使用 Spark 从 Kafka 中提取消息进行实时数据计算，并把计算结果存储到 MySQL 数据库中，后续使用 Davinci 等架构访问 MySQL 数据库获取实时计算的结果，并把结果动态地、可视化地呈现在网页上。

1.Flume的配置

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
#
# # Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.filegroups = f1
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /home/hadoop/log.txt
a1.sources.r1.channels = c1
#
# # Describe the sink
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.brokerList = master:9092,slave1:9092,slave2:9092
a1.sinks.k1.topic = word_topic
a1.sinks.k1.producer.acks = 1
#
# # Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 100
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

2. MySQL的前期准备

CREATE TABLE word_count (
  word VARCHAR(255) PRIMARY KEY,
  count INT
);

3. Spark Streaming

连接kafka，写入mysql，

scala代码，ai提示词：

写一个scala代码，功能是从 Kafka 实时消费数据、统计词频并同步到 MySQL。

首先通过 Log4j 配置屏蔽 Spark 和 Kafka 的 INFO 日志，确保控制台仅显示关键信息；接着创建 Spark Streaming 上下文，配置 Kafka 连接参数，从word_topic主题消费数据；对消息内容进行清洗（分割、过滤、小写处理）后，使用滑动窗口（30 秒窗口，5 秒滑动间隔）实时统计词频；然后将统计结果按分区批量写入 MySQL，每个分区复用一个数据库连接，通过事务管理和ON DUPLICATE KEY UPDATE语句确保数据一致性和高效更新；过程中通过println输出关键更新信息，便于监控

 4. Davinci 可视化

可设置自动刷新，写入文本文件的变化可对应图表的变化。

对比效果：