1、项目介绍
在当今信息爆炸的时代，理解和把握用户的关注焦点对于媒体行业至关重要。本项目是一个基于Apache Spark构建的热点新闻实时分析平台，该平台利用先进的流处理技术和大数据分析能力，实现实时数据的高效处理和洞察提取。系统架构严谨，不仅涵盖了数据的实时收集、处理和存储，还实现了数据分析结果的直观展示，为决策者提供实时的市场趋势和用户行为洞察。此外，项目附带详细的部署文档和演示视频，便于用户快速上手和深入理解系统的工作原理，非常适合于培训、课程设计和学术研究等领域作为案例学习。
1.1 项目简介
该项目聚焦于构建一个高性能、可扩展的实时新闻分析系统，该系统能够无缝集成多种技术栈，包括Apache Kafka作为消息中间件，Spark Streaming作为实时数据处理引擎，以及MySQL作为持久化存储解决方案。系统的核心价值在于其能够实时分析海量的用户浏览日志，快速识别出热门话题，同时提供详尽的用户行为分析报告。这些分析结果将被可视化呈现，以便于非技术人员也能轻松理解复杂的数据模式和趋势。
1.2 技术栈
- 消息队列：ZooKeeper + Kafka，用于稳定可靠的消息传递和日志数据流。
- 流处理引擎：Spark Streaming，提供低延迟的流数据处理能力。
- 数据库：MySQL，负责存储分析后的数据结果，确保数据的持久性和可查询性。
- 数据可视化：ECharts，结合JavaScript、CSS和HTML，实现数据分析结果的动态图表展示。
- 前端开发：JS、CSS、HTML，用于构建用户界面和交互体验。
1.3 实现功能
- 实时日志捕获与分析：系统能够实时监听并捕获来自Kafka的用户浏览日志，确保数据的时效性和准确性。
- 新闻话题热度排行：实时统计并更新流量最高的前20名新闻话题，帮助用户快速了解当前最热的新闻动态。
- 在线曝光新闻统计：持续跟踪并统计当前线上已曝光的新闻话题，提供全面的新闻覆盖度概览。
- 用户活跃时段分析：分析并统计用户浏览量最高的时段，为优化新闻推送策略提供依据。
- 数据可视化展示：采用ECharts和前端技术（JS, CSS, HTML）将分析结果以图表形式展示，使数据易于解读。
2、部分效果截图
2.1 效果图1 运行效果图
2.2 效果图2 代码目录图
2.2 效果图3 发送数据图
3、更多
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