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文档简介

1、文 2017 年 4 月 21 日1348Spark+Kafka 构建实时分析Dashboard 案例步骤一：实验环境准备开发团队：厦门大学数据库 联系人：林子雨老师 z：归厦门大学数据库所有，用于商业用途；，其他本介绍大数据课程实验案例“Spark+Kafka 构建实时分析Dashboard 案例”的第一个步骤，实验环境准备工作，有些的安装在相应的章节还会介绍。Spark+Kafka 构建实时分析Dashboard 案例步骤一：实验环境准备Linux 系统命令使用、了解如何安装 库。熟悉Linux 基本操作、Pycharm 的安装、Spark 安装，Kafka 安装，PyCharm安装。任务

2、1.Spark 安装2.Kafka 安装3. 安装4. 依赖库5.PyCharm 安装Ubuntu: 16.04实验系统和要求训练技能预备知识Spark 的安装可以参考 Spark 系列，地址为 Spark2.1.0 入门：Spark 的安装和使用；kafka 的安装可以参考博客Kafka 的安装和简单实例测试；Kafka 安装Spark 安装系统和的安装Spark: 2.1.0Scala: 2.11.8kafka: 0.8.2.2: 3.x(3.0 以上版本) Flask: 0.12.1Flask-SocketIO: 2.8.6kafka-： 1.3.3Ubuntu16.04 系统自带 2.

3、7 和 3.5，本案例直接使用Ubuntu16.04 自带3.5；本案例主要使用了两个 库，Flask 和Flask-SocketIO，这两个库安装非常简单，如下：1.pip3 install flask2.pip3 install flask-socketio3.pip3 install kafka-Pycharm 是一款 开发IDE，可以极大方便工程管理以及程序开发。前往PyCharm 官网免费的Community 版本，然后执行如下命令tar -zxvfmunity-2016.3.2.tar.gzmvmunity-2016.3.2 /pycharmPyCharm 安装S依赖库安装执行上述

4、命令之后，即可开启Pycharm。这里先给出本案例 工程的目录结构，后续的操作可以根据这个目录进行操作。 工程目录结构工程目录结构cd /pycharm./bin/pycharm.sh1.data 目录存放的是用户日志数据；2.scripts 目录存放的是Kafka 生产者和消费者；3.sic/js 目录存放的是前端所需要的 js 框架；4.templates 目录存放的是html 页面；5.app.py 为 web 服务器，接收 Spark Streaming 处理后的结果，并推送实时数据给浏览器；6.External Libraries 是本项目所依赖的 库，是PyCharm 自动生成。至此，本案例需要的开发环境就介绍完毕，顺带说一句，Spark 自带 Scala，因此如果是开发 Spark 应用程序，则没必

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