【源码】基于PySpark和Flask的实时流数据处理与Web展示项目

项目简介

此项目基于PySpark和Flask构建，主要用于从Twitter获取实时数据流，对这些数据进行处理和分析，并将处理结果实时展示在Web仪表板上。

项目的主要特性和功能

1. 实时数据获取：可从Twitter获取实时数据流。
2. 数据处理与分析：利用PySpark完成实时数据处理和分析工作。
3. Web展示：通过Flask构建的Web仪表板实时展示处理结果。
4. 动态更新：支持数据的动态更新和实时刷新。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，以下是安装和使用步骤：

1. 环境准备

确保已安装以下工具和库： - Python 3.8.10 - Anaconda 23.3.1 - PySpark 3.3 - Flask - Java 1.8+

2. 安装依赖

在命令行中执行以下命令： shell pip install -r requirements.txt

3. 启动Spark集群

1. 下载并安装Spark，参考Spark官方文档。
2. 启动Spark Master： shell ./sbin/start-master.sh
3. 添加Worker节点： shell ./sbin/start-worker.sh <master-spark-URL>
4. 验证Spark部署： shell ./bin/spark-submit --master spark://xxxx:7077 examples/src/main/python/pi.py 100

4. 启动Flask Web服务器

1. 安装Flask： shell conda install flask
2. 启动Flask应用： shell python dashboard/app.py

5. 运行数据处理脚本

1. 启动PySpark流处理应用： shell python live/stream.py
2. （可选）测试Twitter数据获取： shell python live/tweet.py

6. 访问Web仪表板

打开浏览器，访问 http://localhost:5000 查看实时数据展示。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】