大数据实时处理与离线分析架构：日活与交易监控

"该文档是关于大数据处理在日活跃用户分析和实时监控场景下的应用，主要探讨了离线处理和实时处理架构，并列举了多个具体业务需求，包括活跃用户、新增用户、交易额、订单数的实时统计以及购物券功能的风险预警和用户购买明细分析。在实现这些需求的过程中，提到了构建基于Spring Boot的项目结构。" 在这个文档中，我们可以提炼出以下几个关键知识点： 1. **大数据处理架构**： - **离线处理**：离线分析通常采用Hive、Map/Reduce或SparkSql等工具，适用于对前一天数据进行报表生成和后分析，对时效性要求不高，但能处理复杂业务逻辑和大量数据。 - **实时处理**：对于实时性要求高的场景，如用户行为监控，需要实时处理架构，例如流处理框架（如Spark Streaming或Flink），以快速响应并提供交互性。 2. **业务需求**： - **活跃用户**：通过日志记录追踪当日登录的用户，生成活跃用户数和分时趋势图，同时与前一天数据进行对比。 - **新增用户**：同样需要统计每日新增用户数和分时趋势，以便了解用户增长情况。 - **交易额和订单数**：实时监控每日交易总额和订单数量，绘制分时趋势图，用于商业决策和运营分析。 - **风险预警**：购物券功能可能存在的风险需要提前预警，这涉及到异常检测和数据分析。 - **用户购买明细分析**：提供灵活的查询和分析功能，以便深入了解用户购买行为。 3. **项目实施**： - **项目结构**：创建一个名为“gmall”的父工程，使用Spring Boot的父项目“spring-boot-starter-parent”作为依赖，确保子模块的版本管理和构建一致性。 - **Flume的省略**：由于数仓项目已使用Flume，所以在新的实现中不再包含这一层，可能意味着数据采集由其他方式代替或者集成在其他组件中。 4. **技术栈**： - **Spring Boot**：作为微服务开发的框架，用于构建应用程序和服务，简化配置和部署。 - **Spark**：Spark SQL用于离线分析，Spark Streaming用于实时处理，提供了高效率和易用性。 这份文档涵盖了大数据在日活跃用户分析中的应用，离线和实时处理架构的选择，具体的业务需求实现，以及项目构建和技术选型的细节。对于理解和实践大数据实时分析系统有重要的参考价值。