flume+kafka+spark streaming+redis实时统计广告投放的pv,uv,click,cost

### 回答1：
flume、kafka、spark streaming 和 redis 可以结合使用，实现实时统计广告投放的 PV、UV、Click 和 Cost。

具体实现方式如下：

1. Flume 用于采集广告投放的数据，将数据发送到 Kafka 中。

2. Kafka 作为消息队列，接收 Flume 发送的数据，并将数据分发给 Spark Streaming 进行处理。

3. Spark Streaming 从 Kafka 中消费数据，进行实时计算，统计广告投放的 PV、UV、Click 和 Cost。

4. 计算结果可以存储到 Redis 中，以便后续查询和分析。

通过这种方式，可以实现实时的广告投放统计，帮助企业更好地了解广告投放效果，优化广告投放策略，提高广告投放的效果和收益。

### 回答2：
Flume、Kafka、Spark Streaming、Redis作为数据处理与存储工具，可以实现基于实时流数据的广告投放数据统计。在该流程中，Flume可以作为源头采集数据，Kafka则可以作为缓存和转发工具，Spark Streaming负责数据处理和分析，Redis则作为数据存储与查询平台。

在Flume中，可以使用Source来采集数据，例如日志等文件或数据流，同时Flume可以将采集的数据进行转换，如使用XML或JSON等格式进行转换，然后通过Sink进行数据导出和存储。

在Kafka中，可以将Flume采集的数据作为数据源存储到Kafka中，并使用Kafka自带的Producer、Consumer API进行数据的传输和订阅。

在Spark Streaming中，可以使用Spark提供的实时流处理库来进行数据的处理和分析，如结合Spark的SQL、MLlib进行数据挖掘和建模。通常可以将Spark Streaming中的数据缓存到Redis，并通过Redis的键值对查询功能进行数据统计和查询分析。

最后，可以通过Redis来存储数据，使用Redis提供的数据类型来存储pv、uv、click以及cost等数据，并结合Redis提供的计数器和排序功能实现数据的实时统计和查询。

总的来说，以上四个工具可以实现一整套数据处理与存储平台，从数据采集到存储和分析的全过程，实现实时的广告投放数据统计和查询。

### 回答3：
Flume是一种流数据采集工具，可用于收集发往Kafka的各种数据流。Kafka是一种分布式消息系统，能够收集大量数据并保证实时性和持久性。Spark Streaming是一种流处理框架，能够对实时的数据流进行计算和处理。Redis是一种高性能的内存数据库，可用于存储和处理非常庞大的数据集。

在实时统计广告投放的PV（页面访问量），UV（独立访客数），Click（点击数）和Cost（花费）的过程中，我们可以利用以上四种技术组成一个实时数据管道以实现需求。

首先，Flume可以被用来从每个服务器中收集PV和Click数的日志。这些数据流将被直接推送到一个Kafka集群，以保证数据的实时性和可靠性。接着，Spark Streaming将被用来解析和处理Kafka中传来的数据流。它将从Kafka中提取数据，并进行一些预处理，例如对数据进行去重和排序，如果需要，可以求出UV。Spark Streaming还能够对数据流进行实时的计算、聚合和过滤，最后将结果存入Redis中，以便于后续查询。

在此过程中，Redis将会扮演重要的角色。Redis可以用来存储实时的结果，同时也能够作为一个容错存储系统，以保证数据的可靠性。当Spark Streaming成功处理了数据之后，结果将经过一审，存入Redis数据库中，供后续查询使用。

最后，这整个流程是一种无状态的实时数据流处理方式。这意味着，在计算某一个数据点的时候，程序不需要考虑历史数据。而是通过更新进入的流实现。实时的数据流处理方式非常迎合现代数据处理的趋势，尤其是当前机器学习、人工智能不断兴起的背景下，实时数据对于模型训练以及预测特别重要。