【源码】基于Spark2.x和Flume的实时新闻分析系统

项目简介

本项目是基于Spark2.x和Flume的实时新闻分析系统，通过大数据处理技术捕获用户浏览日志信息，实时分析新闻话题的流量，统计新闻话题的曝光量，找出用户浏览量最高的时段，并实现新闻数据的实时分析和可视化。

项目的主要特性和功能

1. 实时日志捕获：利用Flume捕获用户浏览日志信息，并将其序列化为HBase的数据格式。
2. 实时流量分析：借助Spark实时分析前20名流量最高的新闻话题。
3. 新闻话题曝光统计：实时统计当前线上已曝光的新闻话题。
4. 用户浏览时段分析：统计用户浏览量最高的时段。
5. WebSocket服务：提供WebSocket服务端，定期向客户端发送新闻数据，实现实时数据推送。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Java开发环境（JDK 8或更高版本）。
• 安装Apache Spark 2.x。
• 安装Apache Flume。
• 安装HBase。

配置Flume

• 根据项目需求配置Flume的source、channel和sink。
• 配置Flume与HBase的集成，使用KfkAsyncHbaseEventSerializer或SimpleHbaseEventSerializer序列化Flume事件。

配置Spark

• 配置Spark Streaming以接收Flume的日志数据。
• 编写Spark作业，实现对新闻数据的实时分析。

启动服务

• 启动HBase服务。
• 启动Flume服务，开始捕获日志数据。
• 启动Spark Streaming作业，开始实时分析数据。
• 启动WebSocket服务，实现数据实时推送。

数据可视化

• 使用前端技术（如Vue.js）开发可视化界面，展示实时分析结果。
• 通过WebSocket连接获取实时数据，并在界面上动态更新。

通过以上步骤，可成功部署并运行本实时新闻分析系统，实现新闻数据的实时捕获、分析和可视化。

下载地址

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