如何基于Spark 2.x构建一个实时新闻大数据分析和可视化系统？请结合Flume和HBase进行说明。

为了构建一个实时新闻大数据分析和可视化系统，首先需要理解整个系统的工作流程和技术要点。Apache Spark 2.x作为系统的核心，提供了处理实时数据流的能力，而Flume和HBase的集成则保证了数据的实时收集和存储。

参考资源链接：[Spark2.x新闻网大数据实时分析可视化系统项目源码](https://wenku.csdn.net/doc/1zigf48pkn?spm=1055.2569.3001.10343)

在实施项目之前，第一步是要搭建好Spark开发环境。确保系统中安装了Java、Scala以及Spark 2.x版本。Flume可以配置为监控日志文件的变动，并实时将新的日志数据推送到一个或多个目的地，比如Kafka、HDFS或者HBase。HBase作为一个分布式NoSQL数据库，用于存储和处理大规模的数据集。

具体的步骤包括：
1. 设置Flume源来收集新闻网站的Web日志数据。
2. 配置Flume的channel和sink，将数据推送到HBase中。
3. 使用Spark Streaming读取HBase中的实时数据流。
4. 利用Spark SQL对流式数据进行处理，执行分析任务。
5. 通过Spark提供的可视化工具或第三方可视化库来展示分析结果。

例如，以下是一个简单的Spark Streaming代码段，用于展示如何从HBase读取实时数据流进行处理：

    import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, TableName}
    import org.apache.hadoop.hbase.client.{Connection, ConnectionFactory, Result, Table}
    import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
    import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
    import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
    import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

    val conf = HBaseConfiguration.create()
    conf.set(

参考资源链接：[Spark2.x新闻网大数据实时分析可视化系统项目源码](https://wenku.csdn.net/doc/1zigf48pkn?spm=1055.2569.3001.10343)