用户行为分析（spark）: 基于spark流处理，模拟数据，统计数据，分析数据。大致架构：python脚本产生模拟数据（数据源），flume采集数据并且缓存到kafka中存储，接着spark消费并处理kafka中的数据，将结果存放至hbase（底层是hdfs）中。最后将数据进行可视化编程，javaweb项目，使用了springboot框架和echarts。

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# 用户行为分析（spark）

#### 介绍
基于spark流处理，模拟数据，统计数据，分析数据。最后将数据进行可视化编程，javaweb项目，使用了springboot框架和echarts。

#### 软件架构
大致架构：python脚本产生模拟数据（数据源），flume采集数据并且缓存到kafka中存储，接着spark消费并处理kafka中的数据，将结果存放至hbase（底层是hdfs）中。

基于spark流处理，模拟数据，统计数据，分析数据。大致架构：python脚本产生模拟数据（数据源），flume采集数据并且缓存到kafka中存储，接着spark消费并处理kafka中的数据，将结果存放至hbase（底层是hdfs）中。最后将数据进行可视化编程，javaweb项目，使用了springboot框架和echarts。

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