關(guān)鍵七步，用Apache Spark構(gòu)建實時分析Dashboard

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問題描述

電子商務(wù)門戶希望構(gòu)建一個實時分析儀表盤，對每分鐘發(fā)貨的訂單數(shù)量做到可視化，從而優(yōu)化物流的效率。

解決方案

解決方案之前，先快速看看我們將使用的工具：

Apache Spark – 一個通用的大規(guī)模數(shù)據(jù)快速處理引擎。Spark的批處理速度比Hadoop MapReduce快近10倍，而內(nèi)存中的數(shù)據(jù)分析速度則快近100倍。更多關(guān)于Apache Spark的信息。

Python – Python是一種廣泛使用的高級，通用，解釋，動態(tài)編程語言。 更多關(guān)于Python的信息。

Kafka – 一個高吞吐量，分布式消息發(fā)布訂閱系統(tǒng)。 更多關(guān)于Kafka的信息。

Node.js – 基于事件驅(qū)動的I/O服務(wù)器端JavaScript環(huán)境，運行在V8引擎上。 更多關(guān)于Node.js的信息。

Socket.io – Socket.IO是一個構(gòu)建實時Web應(yīng)用程序的JavaScript庫。它支持Web客戶端和服務(wù)器之間的實時、雙向通信。

Highcharts – 網(wǎng)頁上交互式JavaScript圖表。 更多關(guān)于Highcharts的信息。

CloudxLab – 提供一個真實的基于云的環(huán)境，用于練習和學習各種工具。你可以通過在線注冊立即開始練習。

如何構(gòu)建數(shù)據(jù)Pipeline?

下面是數(shù)據(jù)Pipeline高層架構(gòu)圖

我們的實時分析Dashboard將如下所示

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讓我們從數(shù)據(jù)Pipeline中的每個階段的描述開始，并完成解決方案的構(gòu)建。

階段1

當客戶購買系統(tǒng)中的物品或訂單管理系統(tǒng)中的訂單狀態(tài)變化時，相應(yīng)的訂單ID以及訂單狀態(tài)和時間將被推送到相應(yīng)的Kafka主題中。

數(shù)據(jù)集

由于沒有真實的在線電子商務(wù)門戶網(wǎng)站，我們準備用CSV文件的數(shù)據(jù)集來模擬。讓我們看看數(shù)據(jù)集：

數(shù)據(jù)集包含三列分別是：“DateTime”、“OrderId”和“Status”。數(shù)據(jù)集中的每一行表示特定時間時訂單的狀態(tài)。這里我們用“xxxxx-xxx”代表訂單ID。我們只對每分鐘發(fā)貨的訂單數(shù)感興趣，所以不需要實際的訂單ID。

可以從CloudxLab GitHub倉庫克隆完整的解決方案的源代碼和數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)集位于項目的spark-streaming/data/order_data文件夾中。

推送數(shù)據(jù)集到Kafka

shell腳本將從這些CSV文件中分別獲取每一行并推送到Kafka。推送完一個CSV文件到Kafka之后，需要等待1分鐘再推送下一個CSV文件，這樣可以模擬實時電子商務(wù)門戶環(huán)境，這個環(huán)境中的訂單狀態(tài)是以不同的時間間隔更新的。在現(xiàn)實世界的情況下，當訂單狀態(tài)改變時，相應(yīng)的訂單詳細信息會被推送到Kafka。

運行我們的shell腳本將數(shù)據(jù)推送到Kafka主題中。登錄到CloudxLab Web控制臺并運行以下命令。

階段2

在第1階段后，Kafka“order-data”主題中的每個消息都將如下所示

階段3

Spark streaming代碼將在60秒的時間窗口中從“order-data”的Kafka主題獲取數(shù)據(jù)并處理，這樣就能在該60秒時間窗口中為每種狀態(tài)的訂單計數(shù)。處理后，每種狀態(tài)訂單的總計數(shù)被推送到“order-one-min-data”的Kafka主題中。

請在Web控制臺中運行這些Spark streaming代碼

階段4

在這個階段，Kafka主題“order-one-min-data”中的每個消息都將類似于以下JSON字符串

階段5

運行Node.js server

現(xiàn)在我們將運行一個node.js服務(wù)器來使用“order-one-min-data”Kafka主題的消息，并將其推送到Web瀏覽器，這樣就可以在Web瀏覽器中顯示出每分鐘發(fā)貨的訂單數(shù)量。

請在Web控制臺中運行以下命令以啟動node.js服務(wù)器

現(xiàn)在node服務(wù)器將運行在端口3001上。如果在啟動node服務(wù)器時出現(xiàn)“EADDRINUSE”錯誤，請編輯index.js文件并將端口依次更改為3002…3003…3004等。請使用3001-3010范圍內(nèi)的任意可用端口來運行node服務(wù)器。

用瀏覽器訪問

啟動node服務(wù)器后，請轉(zhuǎn)到http://YOUR_WEB_CONSOLE:PORT_NUMBER訪問實時分析Dashboard。如果您的Web控制臺是f.cloudxlab.com，并且node服務(wù)器正在端口3002上運行，請轉(zhuǎn)到http://f.cloudxlab.com:3002訪問Dashboard。

當我們訪問上面的URL時，socket.io-client庫被加載到瀏覽器，它會開啟服務(wù)器和瀏覽器之間的雙向通信信道。

階段6

一旦在Kafka的“order-one-min-data”主題中有新消息到達，node進程就會消費它。消費的消息將通過socket.io發(fā)送給Web瀏覽器。

階段7

一旦web瀏覽器中的socket.io-client接收到一個新的“message”事件，事件中的數(shù)據(jù)將會被處理。如果接收的數(shù)據(jù)中的訂單狀態(tài)是“shipped”，它將會被添加到HighCharts坐標系上并顯示在瀏覽器中。

我們還錄制了一個關(guān)于如何運行上述所有的命令并構(gòu)建實時分析Dashboard的視頻。

我們已成功構(gòu)建實時分析Dashboard。這是一個基本示例，演示如何集成Spark-streaming，Kafka，node.js和socket.io來構(gòu)建實時分析Dashboard?，F(xiàn)在，由于有了這些基礎(chǔ)知識，我們就可以使用上述工具構(gòu)建更復(fù)雜的系統(tǒng)。

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