之前已经完成zookeeper集群、Hadoop集群、HBase集群、Flume、Kafka集群、Spark集群的搭建：使用Docker搭建Spark集群（用于实现网站流量实时分析模块），且离线分析模块已经在之前的模块中实现（网站日志流量分析系统之数据清洗处理（离线分析）），这次基于Docker搭建的spark集群，本地编写Scala代码实现网站日志流量实时分析模块，最终提交于spark集群。
一、本机环境
系统：win10 64位
Scala版本：2.13
JDK版本：1.8
IDE工具：IDEA2018
Maven版本：3.6.1
二、实时分析模块实现
之前已经完成zookeeper集群、Hadoop集群、HBase集群、Flume、Kafka集群、Spark集群的搭建：使用Docker搭建Spark集群（用于实现网站流量实时分析模块），且离线分析模块已经在之前的模块中实现（网站日志流量分析系统之数据清洗处理（离线分析）），这次基于Docker搭建的spark集群，本地编写Scala代码实现网站日志流量实时分析模块，最终提交于spark集群。
一、本机环境
系统：win10 64位
Scala版本：2.13
JDK版本：1.8
IDE工具：IDEA2018
Maven版本：3.6.1
二、目前状况
基于之前搭建的Spark集群：使用Docker搭建Spark集群（用于实现网站流量实时分析模块），目前集群运行环境如下：
1、hadoop0、hadoop1、hadoop2容器角色
2、spark0、spark1、spark2容器
3、测试
app应用服务器通过js采集用户信息，发送至日志服务器，日志服务器分发至flume，flume分别落地至HDFS与Kafka，Kafka目前是以console模式消费消息，并未与spark对接
flume写入kafka的同时也落地至HDFS，供以离线分析
二、实时分析模块实现
以上部分，数据已经写入kafka，只需spark消费其中数据，进行清洗，落地至Mysql即可，最终以echarts展现
代码地址：https://github.com/Simple-Coder/log-demo
1、Maven代码
2、实现效果
用户通过点击页面，JS代码采集信息，发送至日志服务器，日志服务器转而发送至Flume，Flume分别落地HDFS（离线分析）与Kafka（实时分析），SparkStreaming消费Kafka消息，对数据进行清洗，HBase用于存放中间数据，最终落地至Mysql（基于Docker容器启动）
至此、架构图内容已经全部实现，最后一步：数据可视化--------网站日志流量分析系统之数据可视化展示