实时统计

Java实现的舆情实时统计计算服务项目，随着技术的进步，Storm框架的持续更新使得其在数据分析和API接口服务方面发挥重要作用。项目结构包括storm-parent、storm-dao、storm-redis、storm-analysis、storm-web和storm-core，利用MySQL存储爬虫数据，Redis进行数据去重。该服务基于分布式流式计算技术，为用户提供高效的数据分析和实时统计功能。

Kafka 的用户日志实时上报方案，讲真，蛮实用的。你要是平时跟日志、数据打交道多，那这个资源绝对值得一看。用Log4j配合 Kafka Appender，日志就能直接打到Kafka Topic里，响应也快，配置也不复杂。再加上Kafka Streams，一边收日志一边算统计，活跃用户数、热门操作都能搞得清清楚楚，适合做实时仪表盘或者用户行为。

要说大数据日志收集，Kafka简直是必不可少的工具了。这份《05、Kafka 用户日志上报实时统计之应用概述》其实就是围绕如何利用Apache Kafka进行实时日志统计的实战分享。说白了，它教你怎么用 Kafka 在生产环境中搞定用户日志的实时和。 Kafka 本身作为一个分布式流平台，优势就在于大流量、实时数据的能力，适合日志类的数据流。你可以把你的日志数据通过生产者 API 投递到 Kafka 主题上，之后通过 Flink、Spark Streaming 这类工具去实时、统计这些数据，效果蛮好的。 有个小技巧，如果你有多个消费者，Kafka 支持消费者群组模型，这样不仅提高效率，还能保证

Kafka 的用户日志实时统计设计，算是数据流里的“老司机教程”了。整套方案从日志采集、Kafka 集群配置到实时计算和展示，讲得清楚透彻。用的技术也挺主流：Kafka、Fluentd、Spark Streaming、Flink、Grafana这些都有涉及，拿来即用不费劲。 用户日志的流程讲得比较细，从API直传到 Logstash 采集都提到了，挺贴合实际。Kafka 集群怎么配置、分区怎么选、怎么做副本容错也都有例子，省了不少踩坑时间。 实时计算部分说得还蛮实在的，Kafka Streams跟Spark Streaming各自适合什么场景，写得清清楚楚。要做窗口计算、状态管理这类复杂逻辑，

本课程源于实际生产项目，所有代码在现网大数据集群上稳定运行，拒绝使用演示数据。课程详细覆盖了离线分析和实时分析的大多数应用场景，通过三个真实生产案例，深入探讨如何优雅地整合Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Redis、MySQL等关键大数据技术，并实际应用于项目中。

CheaperClicker 是个适合团队项目的小型数据库系统，简洁、实用。它的设计理念类似于 Kahoot，你可以用它来创建数字教室测验系统，学生通过手机实时回答问题，答案会实时展示在主屏幕上。系统的架构也挺简单，利用数据库的SortedSet存储分数，使用哈希来保存答案。这个项目适合用来做一些快速的原型验证，适合想要快速搭建在线答题系统的开发者。 如果你正在为课堂答题系统寻找方案，可以参考它的架构，尤其是实时更新机制，真的蛮实用的。 注意，如果你的用户量比较大，需要考虑进一步优化数据库和事件的效率，避免响应速度变慢。

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Storm的工作流程可以概括为以下四个步骤： 用户将Topology提交到Storm集群。 Nimbus负责将任务分配给Supervisor，并将分配信息写入Zookeeper。 Supervisor从Zookeeper获取分配的任务，并启动Worker进程来处理任务。 Worker进程负责执行具体的任务。

Storm组件包含以下部分：Topology是storm中运行的一个实时应用程序。Nimbus负责资源分配和任务调度。Supervisor负责接受Nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。Worker运行具体处理组件逻辑的进程。Task是worker中每一个spout/bolt的线程。Spout在一个Topology中产生源数据流的组件。Bolt在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件。Tuple是一次消息传递的基本单元。Stream grouping是消息的分组方法。

流领域的明星选手，Apache Flink的实时能力挺出色的。它不是“批+流”，而是真正为流设计的底层架构，响应快、扩展性强，关键是对大数据场景挺友好，像金融风控、实时监控这种用它就挺合适的。 高吞吐、低延迟，是Flink的拿手好戏。它能稳定海量数据流，还支持事件时间窗口，不怕数据乱序。配上exactly-once的容错机制，数据一致性这块你基本不用操心，恢复也快。 API 这块，DataStream和DataSet分工明确。你要写批还是流都有得选。还有像FlinkML做机器学习、Gelly搞图计算的库也都比较全，写起来不绕弯。 和别的系统对接也方便，像Kafka、HBase、HDFS、YAR