41、实时数据处理与深度学习：Spark与H2O的结合应用

实时数据处理与深度学习：Spark与H2O的结合应用

1. 实时数据处理与统计分析

在实时数据处理场景中，我们经常需要分析来自访问日志文件的点击流数据。为了实现这一目标，通常会构建一个包含多个组件的应用系统。

1.1 系统组件概述

该应用系统主要由以下几个部分组成：
- 日志模拟器 ：模拟网站上的用户活动。
- 日志分析器 ：使用Spark Streaming应用来分析日志数据并生成统计信息。
- Kafka主题 ：用于在各个组件之间交换消息。
- Web统计仪表盘 ：消费统计信息，并通过WebSockets将统计信息发送到客户端浏览器，使用D3.js库在实时图表中显示统计信息。

1.2 代码实现细节

以下是部分代码示例，展示了如何将统计信息发送到Kafka主题：

partition.foreach {
  case (s, map) =>
    producer.send(
      statsTopic.get,
      s.toString, 
      s.toString + ":(" + map.foldLeft(new Array[String](0)) { 
        case (x, y) => { x :+ y._1 + "->" + y._2 } }.
           mkString(",")+")")