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安装Docker的详细步骤，可以阅读博主下面这篇技术博客文章：
目录 1.修改文件名 2.修改zoo.cfg配置文件内容 （1）找到#maxClientCnxns=60命令在下面添加 3.进入/tmp目录 （1）创建zookeeper目录 （2）进入zookeeper目录中创建myid文件，添加 \\\' 1 \\\';
1、本机的kafka环境配置，不再赘述 2、添加 pom 文件 3、配置application.yml 4、复写kafka的相关配置类：生产、消费相关配置 5、生产、消费的伪代码 6、测试消息发送 经过测试！
写在前头：公司一直没有搭建一个支持实时查询日志的平台，平常看日志都得去服务器下载，大大降低开发效率，前段时间有大佬同事搭建了一款日志平台，支持sit,uat等各个环境的日志实时查询，大大提高bug定位速度。因对其感兴趣特向大佬请教，学习记录下搭建流程。 选
本专栏案例代码和数据集链接： https://download.csdn.net/download/shangjg03/88477827 Spark 针对 Kafka 的不同版本，提供了两套整合方案：`spark-streaming-kafka-0-8` 和 `spark-streaming-kafka-0-10`，其主要区别如下： 本文使用的 Kafka 版本为 `kafka_2.12-2.2.0`，故采用第二种方式进行整合。
默认情况下，Spark的结构化流支持多种输出方案： File Sink foreach sink 允许对输出的数据进行任意的处理操作，具体如何处理由用户自定义函数决定。对输出的数据一个个进行处理操作。 使用方式主要有二种 方式一： 方式二：这种方式的适用场景是需要和资源打交道的情况（
1. 使用Apache Kafka构建实时数据流 参考文档链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1814030 2. 数据见UserBehavior.csv 数据解释：本次实战用到的数据集是CSV文件，里面是一百零四万条淘宝用户行为数据，该数据来源是阿里云天池公开数据集 根据这一csv文档运用Kafka模拟实时数据流，
一、查看jdk是否安装（如果没有安装，可自行百度安装） 二、安装zookeeper 1、Apache ZooKeeper官网下载安装包 2、通过rz命令将zookeeper安装包上传到linux 3、解压安装包 tar zxvf apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gz 4、在zookeeper的conf目录下修改配置文件名（启动zookeeper的时候会去找zoo.cfg） mv
随着数据的增长和数据处理的复杂性，实时数据处理变得越来越重要。实时数据处理是指在数据产生时或者数据产生后的很短时间内对数据进行处理的技术。这种技术在各个领域都有广泛的应用，如实时推荐、实时监控、实时分析、实时语言翻译等。 在实时数据处理中，St
