数据处理管道 描述 只需5个步骤，即可使用Docker Machine和Compose，Kafka，Cassandra和Spark构建功能强大的实时数据处理管道和可视化解决方案。 参见下面的项目架构： 到底发生了什么事？ 我们连接到twitter流API（ ），并开始基于关键字列表侦听事件，这些事件直接转发到Kafka（不解析）。 在中间，有一个spark作业，收集这些事件，将它们转换为Spark SQL上下文（ ），该上下文过滤kafka消息并仅提取感兴趣的字段，在这种情况下为： us

大数据框架的实时股票分析器？ 这是我的有关使用大数据管道进行实时股价可视化的项目。 为了处理大数据，我们需要具有高可用性，高性能和高稳定性的框架。 最新的大数据框架由“ SMACK”组成，即Spark，Mesos，Akka，Cassandra和Kafka。 在我的项目中，我从后端到前端连接了Docker机器中的Zookeeper，Kafka，Cassandra，redis和Nodejs，以实现股价可视化。 所有代码都是Python版本。 什么过程？ 设置docker机器环境 Zookeepe