1.概述
本課程的視頻教程地址：《Kafka實戰項目之分析與設計》
本課程我通過一個用戶實時上報日志案例作為基礎，帶着大家去分析Kafka這樣一個項目的各個環節，從而對項目的整體設計做比較合理的規划，最終讓大家能夠通過本課程去掌握類似Kafka項目的分析與設計。下面，我給大家介紹本課程包含的課時內容，如下圖所示：
接下來，我們開始第一課時的學習：《項目整體概述》。
2.內容
2.1 項目整體設計
項目整體概述主要講解一個項目產生的背景，以及該項目背后的目的，從而讓大家更好的去把握項目的需求。
本課時所涉及的主要知識點，如下圖所示：
那么，接下來，我就先從背景來給大家簡述一個項目，背景包含一下知識點，如下圖所示:
前面我已經給大家說明了，這是一個實時統計項目，我們可以實時的訪問記錄， 通過實時流式計算后，得到用戶實時的訪問行跡。這個和離線計算有所區別，離線計算任務，不能立馬得到我們想要的結果。
那么，這樣一個項目我們能得到什么好處，舉個例子：
業績部門的同事需要知道當天的用戶實時瀏覽行跡，而針對這一需求，我們可以通過實時計算后，將統計后的結果 通過圖表可視化出來，讓業績部門的同事可以非常清晰的知道，公司的用戶對公司的那些業務模塊趕興趣，需求量比較大， 那么業績部門的同事，可以這一塊重點投入，對那些不是很趕興趣，需求量較小的模塊，業績部門的同事可以投入的成本相對低一些。
以上便是我為大家介紹的項目背景，下面我給大家介紹項目的目的。
項目的目的所包含的內容，如下圖所示：
關於詳細的目的內容，這里我就不多做贅述了。《觀看地址》
2.2 Producer 模塊分析
Producer模塊分析一課給大家介紹數據生產環節，我帶着大家去分析生產數據來源，讓大家掌握數據如何收集到 Kafka 的 Producer 模塊。
其主要知識點包含以下內容，如下所示：
下面，我們先去分析數據來源。我們知道，在日志記錄中一條日志記錄代表用戶的一次活動形跡，下面我我從實時日志記錄中抽取的一條用戶記錄，如下所示：
121.40.174.237 yx12345 [21/July/2015 13:25:45 +0000] chrome appid_5 "http://www.***.cn/sort/channel/2085.html"
那么通過觀察分析這條記錄，我們可以從示例數據中得到那些信息量，這里我給大家總結到一張圖上了，如下圖所示：
在分析了日志記錄的信息量，我們接下來去看看是如何收集到這些數據的，整個收集數據的流程是怎么樣的，下面我用一張圖來給大家，如下圖所示：
從圖中，我們可以看出，數據的產生的源頭是用戶，從圖的左邊開始看起，用戶通過自己手上的終端（有可能是： PC機，手機，pad等設備去訪問公司的網站），而這里訪問的記錄都會被實時的記錄到服務器，我們在部署網站的的節點上添加 Flume的Agent代理，將這些實時記錄集中收集起來，然后我們在Flume的Sink組件處添加輸送的目標地址，這里我們是要將這些 實時的記錄輸送到Kafka集群的，所以在Sink組件處填寫指向Kafka集群的信息，這樣收集的實時記錄就被存儲在Kafka的 Producer端，然后，這部分數據我們就可以在下一個階段，也就是消費階段去消費這些數據。
以上就是整個實時數據的采集過程，由用戶產生，Flume收集並傳輸，最后存放與Kafka集群的Producer端等待被消費。
關於具體細節，這里就不贅述了。《觀看地址》
2.3 Consumer 模塊分析
該課時我給大家介紹數據消費環節，帶着大家從消費的角度去分析消費的數據源，讓大家掌握數據如何在Kafka中被消費。
其主要知識點包含以下內容，如下所示：
那么，下面我先帶着大家去分析消費數據來源，關於消費數據來源的統計的KPI指標，如下圖所示：
從圖中，我們可以看出，由以下KPI指標：
- 業務模塊的訪問量：這里通過記錄中的App Id來統計相關指標。
- 頁面的訪問量：關於PV，這里我們可以使用瀏覽記錄來完成這部分的指標統計。
- 當天時段模塊的訪問量：而時間段的訪問量，可以通過用戶訪問的時間戳，來完成這部分的指標統計。
- 訪問者的客戶端類型：在每條訪問記錄中，都含有對應的訪問瀏覽設備類型，我們提取這部分內容來完成相應的統計指標。
以上便是我給大家分析消費數據的相關信息所設計的內容。
接下來，我帶着大家去看看本課時的另一個比較重要的知識點，那就是關於數據源的消費流程。這里，我用一張圖來給大家描述了整個消費過程，如下圖所示：
我們先從圖的最左邊看起，這個是Kafka的集群，在這個集群中，存放着我們即將要被消費的數據，這里，我們通過KafkaSpout 將Kafka和Storm聯系起來，將Kafka集群中要消費的數據，通過KafkaSpout輸送到Storm集群，然后數據進入到Storm集群后， 通過Storm的實時計算模型，按照業務指標做對應的計算，並將計算之后的結果持久化到DB庫當中去，這里同時采用MySQL和Redis 來做持久化。
以上，便是我給大家描述的如何去消費Kafka集群中數據的流程。《觀看地址》
2.4 項目整體設計
該課時我給大家介紹設計一個項目的整體架構和流程開發，以及 KPI 的設計，讓大家能夠通過本課時去掌握一個項目的設計流程。
其主要知識點包含以下內容，如下所示：
下面，我先給大家去分析本項目的詳細設計流程，這里我繪制了一張圖來描述整個項目設計流程的相關信息，如下圖所示：
從圖的最左邊開始，依次是：
- 數據源：這部分數據在用戶訪問公司網站的時候就會產生對應的記錄，我們只需要在各個網站節點添加對應的Flume的Agent代理即可。
- 數據收集：這里我們使用Flume集群去收集訪問的日志記錄，在收集完數據后，進入到下一階段。
- 數據接入：在該模塊下，使用Kafka來充當一個消息數據的核心中間件，通過Flume的Sink組件，將數據 發送到Kafka集群，這樣在Kafka的生產端就有了數據，這些數據等待去被消費。那么接下來，通過KafkaSpout 將Kafka集群和Storm集群關聯起來，將Kafka集群中的數據，由KafkaSpout輸送到Storm集群，這樣消費端的數據就流向了Storm集群。
- 流式計算：在數據進入到Storm集群后，通過Storm的實時計算模型，將數據按照業務需要完成對應的指標計算，並將統計的 結果持久化到DB庫當中。
- 持久化層：在持久化層，這里選用MySQL和Redis來做持久化存儲，統計結果出來后，進入到下一階段。
- 數據接口層：這里我們可以編寫一個RPC服務，統一的將統計結果共享出去，這里RPC服務所采用的是Thrift，完成數據的共享。
- 可視化層：這里由前端統一查詢Thrift數據共享接口，將統計結果展示出來，完成數據的可視化。
以上，便是我給大家介紹本項目的整個流程設計的相關內容。關於其他的細節內容，這里就不多贅述了。《觀看地址》
3.總結
本課程我們對項目進行了整體分析，並指導大家去分析 Kafka 的 Producer 模塊和 Consumer 模塊，以及幫助大家去設計項目的開發流程等知識，我們應該掌握以下知識點，如下圖所示：
4.結束語
這就是本課程的主要內容，主要就對 Kafka 項目做前期准備，對后續學習 Kafka 項目實戰內容奠定良好的基礎。
如果本教程能幫助到您，希望您能點擊進去觀看一下，謝謝您的支持！
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