python爬虫等获取实时数据+flume+kafka+spark streaming+mysql+echarts

Python爬虫是一种用于抓取网页数据的程序，它可以通过发送HTTP请求并解析HTML内容来提取所需的数据。通过使用Python库如BeautifulSoup和Scrapy，我们可以编写爬虫来自动化数据收集和提取。

Flume是一个分布式的、可靠的、可扩展的日志收集、聚合和传输系统。它可以从多个源采集实时数据，并将其传输到其他处理系统中，如Hadoop和Spark。

Kafka是一个高吞吐量的分布式数据流平台，它允许以实时方式收集、处理和存储数据流。它被广泛用于大数据和流处理应用中，包括实时推荐、日志处理和事件驱动的架构。

Spark Streaming是Apache Spark的一个子项目，它允许在实时流数据中进行高效的流处理。Spark Streaming可以与Kafka等数据源集成，以实时的方式处理来自不同源的数据，并进行转换、分析和存储。

MySQL是一种关系型数据库管理系统，它被广泛用于存储和管理结构化数据。在上述技术栈中，MySQL可以被用作存储爬虫抓取的数据、Kafka传输的数据和Spark Streaming处理的数据。

ECharts是一种用于数据可视化的JavaScript图表库，它可以将数据转化为图表和图形，使数据更易于理解和分析。

综上所述，以上提到的技术可以结合使用来构建一个完整的实时数据处理和可视化系统。Python爬虫用于抓取实时数据，Flume用于收集和传输数据，Kafka用于数据流处理，Spark Streaming用于实时分析，MySQL用于数据存储，最后使用ECharts将数据可视化。

相关问题

hadoop+spark+hive+hbase+oozie+kafka+flume+flink+es+redash等详细安装部署

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可用于处理大数据集并提供高可靠性，高可用性和高性能。要进行详细的安装部署，需要运行以下步骤：

1. 安装Java：Hadoop基于Java编写，因此需要安装适当的Java版本。

2. 安装Hadoop：以二进制文件的形式下载Hadoop，并将其解压缩到目标位置。编辑Hadoop配置文件，并设置必要的参数，例如本地文件系统和Hadoop所依赖的其他组件。

3. 部署HDFS：使用bin/hdfs script启动HDFS守护进程并格式化NameNode。配置HDFS，并在数据节点上创建数据目录。

4. 部署YARN：使用bin/yarn script启动YARN守护进程，并在ResourceManager节点上运行MR程序的ApplicationMaster服务。重新配置YARN，并设置资源管理器和节点管理器。

5. 安装Spark：以二进制文件的形式下载Spark，并将其解压缩到目标位置。编辑Spark配置文件，并设置必要的参数，例如运行模式，内存设置和调试选项。

6. 安装Hive：以二进制文件的形式下载Hive，并按照说明进行安装。配置Hive，并设置Metastore和HiveServer2。

7. 安装HBase：以二进制文件的形式下载HBase，并按照说明进行安装。配置HBase，并设置区域服务器和HBase主服务器。

8. 安装Oozie：以二进制文件的形式下载Oozie，并按照说明进行安装。编辑Oozie配置文件，并设置必要的参数，例如数据库连接，属性和内存设置。

9. 安装Kafka：以二进制文件的形式下载Kafka，并按照说明进行安装。配置Kafka，并设置必要的参数，例如Zookeeper连接，日志存储位置和日志大小限制。

10. 安装Flume：以二进制文件的形式下载Flume，并按照说明进行安装。配置Flume，并设置必要的参数，例如Flume代理，事件类型和目标。

11. 安装Flink：以二进制文件的形式下载Flink，并按照说明进行安装。配置Flink，并设置必要的参数，例如集群模式，任务管理器，计算管道和作业提交方式。

12. 安装ES：以二进制文件的形式下载Elasticsearch，并按照说明进行安装。配置Elasticsearch，并设置必要的参数，例如节点类型，索引设置和查询配置。

13. 安装Redash：以二进制文件的形式下载Redash，并按照说明进行安装。配置Redash并设置必要的参数，例如数据库连接，权限和查询模式。

以上提到的大数据技术是开源的，所以可以在官网上找到相关二进制文件和详细的安装部署指南。也可以使用一些自动化的部署工具，如Puppet和Ansible来简化整个过程。