Spark企业级实时数据分析项目实战视频课程：从流式数据到性能优化

随着数字化时代的到来，企业对实时数据分析的需求不断增加。本文将介绍一个流式实时数据分析项目的实战内容，涵盖了企业级开发、仿双十一订单实时统计以及性能优化的方方面面。

项目概述

在这个项目中，我们将使用Spark Streaming框架进行实时数据分析，主要包括订单统计、状态更新、高可用性保障以及性能优化等关键步骤。

企业级开发

1. 项目启动与准备

   • 流式数据分析项目的基本需求和环境准备。

2. 实时订单统计

   • 仿双十一订单实时统计，包括Kafka Producer API模拟订单数据发送、Spark Streaming应用开发、实时累加统计各省份销售额等。

3. 状态更新与性能优化

   • SparkStreaming状态统计应用引出容灾恢复、应用代码重构、Streaming Context创建优化、mapWithState函数使用说明等。

性能优化与高可用性

4. 代码优化与高可用性

   • 优化StreamingContext创建，采用非第一次启动应用从检查点目录构建，保障高可用性。

5. 实时应用性能优化

   • 设定分区最大数目、数据本地性等待时间、反压机制、内存GC等方案，提高实时应用性能。

6. Redis数据库应用

   • Redis内存数据库介绍、启动服务及CLI基本使用，实时累加统计销售额并保存至Redis数据库。

电商购物节订单分析

7. 模拟购物节订单分析

   • 订单分析需求说明、Kafka Producer API模拟产生JSON格式订单数据发送、SparkStreaming实时流式应用数据分析等。

8. SparkSQL与实时性能优化

   • 集成SparkSQL，注册临时视图，SQL分析实时数据，以及性能优化的关键步骤。

用户行为分析系统

9. 旅游电商用户行为分析

   • 数据、业务调研深入剖析，项目架构设计，SparkCore实现用户行为分析环境准备等。

10. 数据ETL与HBase操作

    • SparkCore读取数据、解析日志数据、数据ETL过程中的优化、HBase表设计与操作等。

11. 新增用户分析与数据保存

    • 需求调研、基本维度分析、数据保存至MySQL表中等关键步骤。

实时数据ETL与监控扩展

12. 实时数据ETL与HBase

    • 实时数据ETL过程、Spark Streaming读取Kafka Topic数据、不同支付类型订单数据创建不同HBase表等。

13. 性能监控与优化

    • SparkStreaming采用Direct方式读取Kafka Topic数据的自动管理Offsets方法深入剖析、监控工具的使用详解。

结语

通过本课程，读者将深入了解企业级实时数据分析项目的开发流程、性能优化策略以及高可用性保障措施。这个项目将帮助企业更好地应对日益增长的实时数据分析需求，提升数据处理效率与准确性。

视频课程部分资源截图：

Spark企业级实时数据分析项目实战视频课程目录：
├——0.课程配套讲义、笔记、代码及软件资料
├——1、流式实时数据分析项目实战内容提纲（企业级开发、仿双十一订单实时统计及性能优化）
├——2、Spark Streaming实时状态统计应用引出容灾恢复（高可用）和更新状态性能问题
├——3、Spark Streaming应用代码初步重构及引出实时累加应用高可用性（设置检查点及恢复）
├——4、Streaming Context创建优化（非第一次启动应用从检查点目录构建）及代码演示（高可用性）
├——5、Spark Streaming中mapWithState实时状态更新函数使用说明
├——6、模拟电商购物节订单分析：订单分析需求说明及准备（创建Topic及开发环境）
├——7、模拟电商购物节订单分析：调用Kafka Producer API模拟产生JSON格式订单数据发送Topic中（一）
├——8、模拟电商购物节订单分析：调用Kafka Producer API模拟产生JSON格式订单数据发送Topic中（二）
├——9、模拟电商购物节订单分析：针对SparkStreaming实时流式应用数据分析利用Scala贷出模式编写应用开发模块
├——10、模拟电商购物节订单分析：采用Direct方式获取KAFKA数据并解析JSON格式
├——11、模拟电商购物节订单分析：updateStateByKey实时累加统计各省份销售额（重载函数使用）
├——12、模拟电商购物节订单分析：Redis内存数据库介绍、下载和配置、启动服务及CLI基本使用
├——13、模拟电商购物节订单分析：实时累加统计各省份销售额保存Redis 数据库哈希Hash
├——14、模拟电商购物节订单分析：最近窗口数据Top5省份订单量（集成SparkSQL，注册临时视图，SQL分析）
├——15、模拟电商购物节订单分析：实时应用性能优化（设置分区最大数目、数据本地性等待时间、反压机制、内存GC等）
├——16、某旅游电商用户行为分析系统数据、业务调研深入剖析
├——17、某旅游电商用户行为分析系统项目架构设计（技术架构）-架构三原则
├——18、基于SparkCore实现用户行为分析环境准备
├——19、数据ETL：SparkCore读取数据及解析日志数据
├——20、数据ETL：过滤不合格的数据（解析异常或事件类型不对）和引出广播变量
├——21、数据ETL：使用广播变量优化程序过滤数据
├——22、数据ETL：如何设计HBase表及RowKey组成设计
├——23、数据ETL：实现RowKey拼接及构建Put对象
├——24、数据ETL：定义函数依据传递处理日期参数来创建HBase表（先判断，再删除）
├——25、数据ETL：指定预分区、设置压缩等创建表及测试保存数据至HBase表
├——26、数据ETL：ETL操作时程序代码优化点详细剖析（预分区、广播变量及批量加载数据：跳过WAL和转换HFile）
├——27、新增用户分析：需求调研的说明（不同维度分析）及读取HBase表的不同字段值
├——31、新增用户分析：基本维度分析和浏览器维度分析
├——32、读写HBase表数据引出优化：针对HFile数据文件进行读写操作（提高性能、减轻集群负载）
├——33、优化数据ETL：阅读ImportTsv源码找出HFile数据变换、修改数据转换格式为KeyValue及细节处理
├——34、优化数据ETL：完成数据写入至HFile文件、加载HFiles至HBase表中及本地测试
├——35、提交运行：将数据ETL程序打JAR包，编写Shell脚本，提交运行（查找程序依赖第三方JAR包）
├——36、提交运行：增加属性文件配置，针对本地测试和集群测试读取IP地址解析仿真数据文件进行优化
├——37、使用SparkSQL针对新增用户业务编程分析：将RDD转换为DataFrame
├——38、使用SparkSQL针对新增用户业务编程分析：分别使用DSL和SQL进行指标分析和引出如何保存结果数据至MySQL表中
├——39、综合回顾复习Spark读取HBase数据三种方式（Scan、HFile、HBaseContext）及优缺点剖析
├——40、HBase中快照SnapShot使用及采用TableSnapshotInputFormat读取HBase表中数据（以销售订单表为例，读取HFile文件）
├——41、优化新增用户分析：修改程序读取表的HFiles进行数据分析（创建快照，使用TableSnapshotInputFormat）
├——42、优化新增用户分析：使用foreachPartition方式将分析结果保存至MySQL表中（Key存在更新及不存在插入）一
├——43、优化新增用户分析：使用foreachPartition方式将分析结果保存至MySQL表中（Key存在更新及不存在插入）二
├——44、实时数据ETL：分析需求（实时将数据ETL到不同HBase表中）及准备开发环境（模拟测试数据，创建Topic等）
├——45、实时数据ETL：SparkStreaming读取Kafka Topic数据，解析orderType，自定义分区器将同类型数据重分区到一个分区
├——46、实时数据ETL：不同支付类型订单数据创建不同HBase表（封装插入数据方法）
├——47、实时数据ETL：编写代码数据插入HBase表、联动测试（模拟实时产生数据，实时消费，分区数据，插入表中）
├——48、SparkStreaming采用Direct方式读取Kafka Topic数据的自动管理Offsets方法深入剖析、使用Redis或Zookeeper等管理偏移量
├——49、优化实时数据ETL：从Redis中读取Topic的各个分区消费偏移量信息（使用哈希Hash存储）及编码测试
├——50、优化实时数据ETL：当每批次数据插入HBase表以后，将Topic各个分区数据消费偏移量保存Redis中
├——51、监控扩展：Zookeeper Cluster常见监控工具及zkUI监控工具使用详解
├——52、监控扩展：Kafka Cluster常见监控工具及Kafka Eagle监控工具使用详解