全国职业院校技能大赛-大数据应用赛项-采集

1、在主节点使用Flume采集/data_log目录下实时日志文件中的数据,将数据存入到Kafka的Topic中(Topic名称分别为ChangeRecord、ProduceRecord和EnvironmentData,分区数为4),将Flume采集ChangeRecord主题的配置截图粘贴至客户端桌面【Release\任务D提交结果.docx】中对应的任务序号下;

该题采用flume监听实时日志文件中的数据变化,采集到对应的kafka的topic中

首先需要修改kafka的配置,使其能远程访问,配置文件地址:$KAFKA_HOME/config/server.properties

key value 中文含义
listeners PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 负责绑定网卡
advertised.listeners PLAINTEXT://your.hostname:9092 负责发布外网地址,这个地址会发布到zookeeper中。
# The address the socket server listens on. It will get the value returned from
# java.net.InetAddress.getCanonicalHostName() if not configured.
#   FORMAT:
#     listeners = listener_name://host_name:port
#   EXAMPLE:
#     listeners = PLAINTEXT://your.host.name:9092
# 表示内网所有网卡都绑定9092
listeners=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
 
# Hostname and port the broker will advertise to producers and consumers. If not set,
# it uses the value for "listeners" if configured.  Otherwise, it will use the value
# returned from java.net.InetAddress.getCanonicalHostName().
# 表示外网的访问地址,此处应该修改为直连ip
advertised.listeners=PLAINTEXT://your.hostname:9092

可在配置文件中修改默认分区,此配置是在topic生成之前分区的,如果主题已创建,可使用kafka-topics.sh --alter --bootstrap-server bigdata1:9092 --topic xxxx --partitions 4修改分区

num.partitions=4

接下来我们启动实时脚本,如没有运行权限,可用chmod命令设置权限

该脚本每次启动都会生成3个新文件,并向每个文件末尾追加一行数据

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### 关于2023年全国职业院校技能大赛GZ033大数据应用开发任务F的解析 目前提供的引用资料并未直接提及“2023年全国职业院校技能大赛GZ033大数据应用开发任务F”的具体内容。然而,通过类比其他赛项的要求以及常见的大数据竞赛标准,可以推测该任务可能涉及以下几个方面: #### 1. 数据采集与预处理 此部分通常要求参赛者能够完成数据源的选择、爬取或导入操作,并对其进行清洗和转换以便后续分析。这一步骤强调对真实世界复杂数据的理解能力以及工具使用的熟练度。 例如,在Python中实现简单的网页抓取可以通过如下方式完成: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://example.com' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') data = soup.find_all('div', class_='content') # 假设目标数据位于特定class下 print([item.text.strip() for item in data]) ``` #### 2. 数据存储与管理 针对大规模的数据集,合理选用数据库类型(如关系型MySQL/PostgreSQL或者NoSQL MongoDB/HBase),并设计高效的表结构来满足查询性能的需求显得尤为重要[^1]。 假设采用MongoDB作为非结构化文档存储解决方案,则初始化连接过程可表示为: ```javascript const { MongoClient } = require('mongodb'); async function main(){ const uri = "your_mongodb_connection_string"; const client = new MongoClient(uri); try { await client.connect(); console.log("Connected correctly to server"); const database = client.db('test_database'); const collection = database.collection('documents'); // Perform actions on the collection object } finally { await client.close(); } } main().catch(console.error); ``` #### 3. 数据挖掘与机器学习建模 利用统计学方法探索隐藏模式或是训练预测模型是比赛中的核心环节之一。这里不仅考验算法理论基础,还关注工程实践技巧比如特征工程优化等。 下面展示了一个基于Scikit-Learn库构建随机森林分类器的例子: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42) rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=None, min_samples_split=2, bootstrap=True) rf_clf.fit(X_train, y_train) predictions = rf_clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) print(f'Accuracy: {accuracy}') ``` #### 4. 可视化呈现结果 最后阶段往往需要借助图表等形式直观表达发现规律给评审团看。Matplotlib、Seaborn甚至是D3.js都是不错的选择用于制作高质量图形作品。 以下是绘制折线图的一个基本实例: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8,6)) plt.plot(x_values, y_values, label='Trend Line', color='blue') plt.title('Sample Trend Analysis') plt.xlabel('Time Periods') plt.ylabel('Value Measurements') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` 尽管以上内容并非完全对应具体题目说明文件里的条款描述,但它代表了一般情况下此类赛事所考察的知识范畴和技术要点[^2]。
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