基于SpringBoot+Spark+Echarts对课程网站用户行为实时分析系统源码+详细文档+全部数据资料 高分项目.zip

# Website_course_hits_statistics 基于Spark Streaming对课程网站用户行为实时分析，用Spring Boot构建Web项目，使用charts构建动态数据可视化 ### 项目实战 - 需求说明 - 互联网访问日志概述 - 功能开发及本地运行 - 生产环境运行 ### 需求说明 - 今天到现在为止实战课程的访问量 - 今天到现在为止从收索引擎引流过来的实战课程的访问量 ### 为什么要记录用户访问行为日志 - 网站页面的访问量 - 网站的黏性 - 推荐 ### 用户行为日志内容  ### 用户行为日志分析的意义 - 网站的眼睛 - 网站的神经 - 网站的大脑 ### 使用python脚本实时产生数据 - Python实时日志产生器 Linux crontab  网站：https://tool.lu/crontab/  每一分钟执行一次的crontab表达式：*/1 * * * * $ crontab -e  */1 * * * * /home/hadoop/data/project/log_generator.sh  ### 打通Flume&Kafka&Spark Streaming线路 对接python日志生产器输出的日志到Flume streaming_project.conf 选型：access.log ==> 控制台输出  exec  memory  logger steaming_project.conf exec-memory-logger.sources = exec-source exec-memory-logger.sinks = logger-sink exec-memory-logger.channels = memory-channel exec-memory-logger.sources.exec-source.type = exec exec-memory-logger.sources.exec-source.command = tail -F /home/hadoop/data/project/logs/access.log exec-memory-logger.sources.exec-source.shell = /bin/bash -c exec-memory-logger.channels.memory-channel.type = memory exec-memory-logger.sinks.logger-sink.type = logger exec-memory-logger.sources.exec-source.channels = memory-channel exec-memory-logger.sinks.logger-sink.channel = memory-channel 启动 flume-ng agent \ --name exec-memory-logger \ --conf $FLUME_HOME/conf \ --conf-file /home/hadoop/data/project/streaming_project.conf / -Dflume.root.logger = INFO,console 日志 ==> Flume ==> Kafka  启动zk：./zkServer.sh start  启动Kafka Server：kafka-server-start.sh -daemon /home/hadoop/app/kafka_2.11-0.9.0.0/config/server.properties  修改Flume配置文件使得flume sink数据到kafka streaming_project2.conf exec-memory-kafka.sources = exec-source exec-memory-kafka.sinks = kafka-sink exec-memory-kafka.channels = memory-channel exec-memory-kafka.sources.exec-source.type = exec exec-memory-kafka.sources.exec-source.command = tail -F /home/hadoop/data/project/logs/access.log exec-memory-kafka.sources.exec-source.shell = /bin/bash -c exec-memory-kafka.channels.memory-channel.type = memory exec-memory-kafka.sinks.kafka-sink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink exec-memory-kafka.sinks.kafka-sink.topic = streamingtopic exec-memory-kafka.sinks.kafka-sink.brokerList = hadoop-5:9092 exec-memory-kafka.sinks.kafka-sink.requiredAcks = 1 exec-memory-kafka.sinks.kafka-sink.BatchSize = 5 exec-memory-kafka.sources.exec-source.channels = memory-channel exec-memory-kafka.sinks.kafka-sink.channel = memory-channel flume-ng agent \ --name exec-memory-kafka \ --conf $FLUME_HOME/conf \ --conf-file /home/hadoop/data/project/streaming_project2.conf \ -Dflume.root.logger = INFO,console kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop-5:2181 --topic streamingtopic ### 打通Flume&Kafka&Spark Streaming线路 - 在Spark应用程序接收到数据并完成记录数统计 ### 数据清洗操作：从原始日志中取出我们所需要的字段信息就可以了 数据清洗结果类似如下： ClickLog(98.63.29.168,20190216025202,128,500,-) ClickLog(55.143.132.29,20190216025202,112,200,-) ClickLog(46.124.167.55,20190216025202,146,404,-) ClickLog(72.30.167.168,20190216025202,131,200,-) ClickLog(55.156.187.63,20190216025202,128,500,-) ClickLog(63.132.98.168,20190216025202,131,500,https://search.yahoo.com/search?p=Spark Streaming实战) ClickLog(98.29.63.46,20190216025202,131,200,-) ClickLog(98.10.63.168,20190216025202,131,500,-) ClickLog(132.156.10.30,20190216025501,145,500,-) ClickLog(72.46.30.168,20190216025501,112,200,-) 到数据清洗完为止，日志中只包含了实战课程的日志 ### 功能：统计今天到现在为止实战课程的访问量 功能1：今天到现在为止 实战课程 的访问量   yyyyMMdd courseid 使用数据库来进行存储我们的统计结果   Spark Steaming把统计结果写入到数据库里面   可视化前端：yyyyMMdd  courseid  把数据库里面的统计结果展示出来 选择什么数据库作为统计结果的存储呢？   RDBMS：MySQL、Oracle...     day  course_id  click_count     20181111  1  10     20181111  1  10     下一个批次数据进来以后：     20181111 + 1 ==> click_count + 下一个批次的统计结果==>写入到数据库中   NoSQL：HBase、Redis...     HBase：一个API就能搞定，非常方便      20181111 + 1 ==> click_count + 下一个批次的统计结果     选择HBase的一个原因所在   前提：启动HDFS、zookeeper、HBase   HBase表设计     创建表      create 'course_clickcount', 'info'     Rowkey设计      day_courseid 如何使用Scala来操作HBase ### 功能：统计今天到现在为止从搜索引擎引流过来的实战课程的访问量 HBase表设计 create 'course_search_clickcount', 'info' rowkey设计：也是根据我们的业务需求来的 20181111 + search ＋1 ### 将项目运行在服务器环境中 - 编译打包 - 运行 项目打包：mvn clean package -DskipTests 报错：[ERROR] /Users/rocky/source/work/sparktrain/src/main/scala/com/imooc/spark/project/dao/CourseClickCountDAO.scala:4:error:object HBaseUtils is not a member of package com.imooc.spark.project.utils spark-submit --master local[5] \ --class com.imooc.spark.project.spark.ImoocStatStreamingApp \ /home/hadoop/lib/sparktrain-1.0.jar \ 192.168.124.135:2181 test streamingtopic 1 报错： Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/streaming/kafka/KafkaUtils$ 去官网上查阅 解决： spark-submit --master local[5] \ --class com.imooc.spark.project.spark.ImoocStatStreamingApp \ --packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-8_2.11:2.2.0 \ /home/hadoop/lib/sparktrain-1.0.jar \ 192.168.124.135:2181 test streamingtopic 1 报错： ERROR Executor: Exception in task 4.0 in stage 3.0 (TID 4) java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/hbase/client/HBaseAdmin 解决： spark-submit --master local[5] \ --jars $(echo /home/hadoop/app/hbase-1.2.0-cdh5.7.0/lib/*.jar | tr ' ' ',') \ --class com.imooc.spark.project.spark.ImoocStatStreamingApp \ --packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-8_2.11:2.2.0 \ /home/hadoop/lib/sparktrain-1.0.jar \ 192.168.124.135:2181 test streamingtopic 1 提交作业时，注意事项： 1）--packages的使用 2）--jars的使用 ### 可视化 - 为社么需要可视化 - Spring Boot构建Web项目 - 使用charts构建静态数据可视化 - 使用charts构建动态数据可视化 - 阿里云DataV数据可视化 Spring Boot整合Echarts动态获取HBase的数据 1）动态的传递进去当天的时间   a）在代码中写死   b）怎么查询昨天的、前天？     在页面中放一个时间插件(jQuery插件)�