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车流量监控项目1
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2022-08-03
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接着通过Flume监控指定的文件夹,转移到HDFS里面去,实际大多数是放在Hive中因为Hive还有计算的能力,还有另外一条流程,实时数据,通常都是从分布式消息
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• 数据从哪里来?
– 我们知道数据来源,比如网站,APP或者工业设备(比如卡口拍摄设备),实现实时
数据采集,它首先有非常重要的一点就是所谓的埋点,也就是说,埋点,在网站的哪
个页面哪些操作发生时,前端的代码比如javascript或者app android/ios,就通过网
络请求Ajax; socket向后端的服务器发送日志数据。
如果是卡口信息,那么每次拍摄的信息都会传输到服务器端。
– 首先就是说网站或者页面设置埋点,那么就是你要跟前端的开发人员约定好,在哪些
页面哪些操作发生的时候,网站的话就通过ajax引擎,APP的话就通过Socket网络请
求,向后端的服务器发送指定格式的日志数据。卡口数据的话,是和厂商定制数据格
式的,数据以指定的格式向服务器发送实时的数据。
– 接着通过Flume监控指定的文件夹,转移到HDFS里面去,实际大多数是放在Hive中
因为Hive还有计算的能力,还有另外一条流程,实时数据,通常都是从分布式消息队
列集群中读取的,比如Kafka,实时的log,实时的写入消息队列中,然后再由我们后
端实时数据处理程序(storm、spark streaming),实时从kafka中读取数据,log日
志(架构图)
• 数据从哪里来?
– 数据除了从Fulme中来,也有可能直接使用kafka 的producer角色往kafka中直接生
产数据。
– 接下来就是大数据实时计算系统,比如说用storm、spark streaming开发的,可以
实时的从kafka中拉取数据,然后对实时的数据进行处理和计算,这里可以有非常复
杂的业务逻辑,甚至调用复杂的机器学习,数据挖掘,智能推荐的算法!然后实现实
时的车辆调度,实时推荐等等。
数据采集不是我们的重点,我们的重点是用spark streaming开发实时计
算的模块程序,从kafka里面去拉数据,拉数据以后来进行实时计算,比
如后面会讲广告流量的实时统计
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