使用Apache Spark构建实时分析Dashboard -大数据-火龙果软件

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使用Apache Spark构建实时分析Dashboard

来源：infoqQ 发布于： 2016-12-9

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本篇文章中我们将学习如何使用Apache Spark streaming，Kafka，Node.js，Socket.IO和Highcharts构建实时分析Dashboard。

问题描述

电子商务门户希望构建一个实时分析仪表盘，对每分钟发货的订单数量做到可视化，从而优化物流的效率。

解决方案

解决方案之前，先快速看看我们将使用的工具：

Apache Spark– 一个通用的大规模数据快速处理引擎。Spark的批处理速度比Hadoop MapReduce快近10倍，而内存中的数据分析速度则快近100倍。更多关于Apache Spark的信息。

Python– Python是一种广泛使用的高级，通用，解释，动态编程语言。更多关于Python的信息。

Kafka– 一个高吞吐量，分布式消息发布订阅系统。更多关于Kafka的信息。

Node.js– 基于事件驱动的I/O服务器端JavaScript环境，运行在V8引擎上。更多关于Node.js的信息。

Socket.io– Socket.IO是一个构建实时Web应用程序的JavaScript库。它支持Web客户端和服务器之间的实时、双向通信。更多关于Socket.io的信息。

Highcharts– 网页上交互式JavaScript图表。更多关于Highcharts的信息。

CloudxLab– 提供一个真实的基于云的环境，用于练习和学习各种工具。你可以通过在线注册立即开始练习。

如何构建数据Pipeline?

下面是数据Pipeline高层架构图

数据Pipeline

实时分析Dashboard

让我们从数据Pipeline中的每个阶段的描述开始，并完成解决方案的构建。

阶段1

当客户购买系统中的物品或订单管理系统中的订单状态变化时，相应的订单ID以及订单状态和时间将被推送到相应的Kafka主题中。

数据集

由于没有真实的在线电子商务门户网站，我们准备用CSV文件的数据集来模拟。让我们看看数据集：

DateTime, OrderId, Status
2016-07-13 14:20:33,xxxxx-xxx,processing
2016-07-13 14:20:34,xxxxx-xxx,shipped
2016-07-13 14:20:35,xxxxx-xxx,delivered

数据集包含三列分别是：“DateTime”、“OrderId”和“Status”。数据集中的每一行表示特定时间时订单的状态。这里我们用“xxxxx-xxx”代表订单ID。我们只对每分钟发货的订单数感兴趣，所以不需要实际的订单ID。

数据集位于项目的 spark-streaming/data/order_data 文件夹中。

推送数据集到Kafka

shell脚本将从这些CSV文件中分别获取每一行并推送到Kafka。推送完一个CSV文件到Kafka之后，需要等待1分钟再推送下一个CSV文件，这样可以模拟实时电子商务门户环境，这个环境中的订单状态是以不同的时间间隔更新的。在现实世界的情况下，当订单状态改变时，相应的订单详细信息会被推送到Kafka。

运行我们的shell脚本将数据推送到Kafka主题中。登录到 CloudxLab Web控制台并运行以下命令。

# Clone the repository

git clone https://github.com/singhabhinav/cloudxlab.git

# Create the order-data topic in Kafka

export PATH=$PATH:/usr/hdp/current/kafka-broker/bin
kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181
--replication-factor 1 --partitions 1 --topic order-data

# Go to Kafka directory

cd cloudxlab/spark-streaming/kafka

# Run the Script for pushing data to Kafka topic
# ip-172-31-13-154.ec2.internal is the hostname of broker.
# Find list of brokers in Ambari (a.cloudxlab.com:8080).
# Use hostname of any one of the brokers
# order-data is the Kafka topic

/bin/bash put_order_data_in_topic.sh ../data/order_data/
ip-172-31-13-154.ec2.internal:6667 order-data

# Script will push CSV files one by one to Kafka topic
after every one minute interval

# Let the script run. Do not close the terminal

阶段2

在第1阶段后，Kafka“order-data”主题中的每个消息都将如下所示

2016-07-13 14:20:33,xxxxx-xxx,processing

阶段3

Spark streaming代码将在60秒的时间窗口中从“order-data”的Kafka主题获取数据并处理，这样就能在该60秒时间窗口中为每种状态的订单计数。处理后，每种状态订单的总计数被推送到“order-one-min-data”的Kafka主题中。

请在Web控制台中运行这些Spark streaming代码

# Login to CloudxLab web console in the second tab

# Create order-one-min-data Kafka topic

export PATH=$PATH:/usr/hdp/current/kafka-broker/bin
kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181
--replication-factor 1 --partitions 1 --topic order-one-min-data

# Go to spark directory

cd cloudxlab/spark-streaming/spark

# Run the Spark Streaming code

spark-submit --jars spark-streaming-kafka-assembly_2.10-1.6.0.jar
spark_streaming_order_status.py localhost:2181 order-data

# Let the script run. Do not close the terminal

阶段4

在这个阶段，Kafka主题“order-one-min-data”中的每个消息都将类似于以下JSON字符串

{
"shipped": 657,
"processing": 987,
"delivered": 1024
}

阶段5

运行Node.js server

现在我们将运行一个node.js服务器来使用“order-one-min-data”Kafka主题的消息，并将其推送到Web浏览器，这样就可以在Web浏览器中显示出每分钟发货的订单数量。

请在Web控制台中运行以下命令以启动node.js服务器

# Login to CloudxLab web console in the third tab

# Go to node directory

cd cloudxlab/spark-streaming/node

# Install dependencies as specified in package.json

npm install

# Run the node server

node index.js

# Let the server run. Do not close the terminal

现在node服务器将运行在端口3001上。如果在启动node服务器时出现“EADDRINUSE”错误，请编辑index.js文件并将端口依次更改为3002...3003...3004等。请使用3001-3010范围内的任意可用端口来运行node服务器。

用浏览器访问

启动node服务器后，请转到 http://YOUR_WEB_CONSOLE:PORT_NUMBER 访问实时分析Dashboard。如果您的Web控制台是f.cloudxlab.com，并且node服务器正在端口3002上运行，请转到 http://f.cloudxlab.com:3002 访问Dashboard。

当我们访问上面的URL时，socket.io-client库被加载到浏览器，它会开启服务器和浏览器之间的双向通信信道。

阶段6

一旦在Kafka的“order-one-min-data”主题中有新消息到达，node进程就会消费它。消费的消息将通过socket.io发送给Web浏览器。

阶段7

一旦web浏览器中的socket.io-client接收到一个新的“message”事件，事件中的数据将会被处理。如果接收的数据中的订单状态是“shipped”，它将会被添加到HighCharts坐标系上并显示在浏览器中。

截图

我们已成功构建实时分析Dashboard。这是一个基本示例，演示如何集成Spark-streaming，Kafka，node.js和socket.io来构建实时分析Dashboard。现在，由于有了这些基础知识，我们就可以使用上述工具构建更复杂的系统。

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