本案例以《Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例介绍》为基础，且在之前已有一个2017年的版本《Spark大数据分析案例之平均心率检测》，但由于该版所使用的Kafka、Spark版本较旧，现着手推出以Spark3.2.0、Kafka2.6.0为基础的实时分析Dashboard案例（即2022版）。
该案例涉及模拟数据生成，数据预处理、消息队列发送和接收消息、数据实时处理、数据实时推送和实时展示等数据处理全流程，所涉及的各种典型操作涵盖Linux、Spark、Kafka、JAVA、MySQL、Ajax、Html、Css、Js、Maven等系统和软件的安装和使用方法。通过本案例，将有助于综合运用大数据课程知识以及各种工具软件，实现数据全流程操作。
如果你的计算机上已经安装了Hadoop，本步骤可以略过。如果没有安装Hadoop，请访问Hadoop3.1.3安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop3.1.3/Ubuntu18.04(16.04),依照教程学习安装即可。注意，在这个Hadoop安装教程中，就包含了Ubuntu环境安装、Java的安装，所以，按照这个教程，就可以完成Ubuntu、JDK和Hadoop这三者的安装。
如果你的计算机上已经安装了Spark与Maven，本步骤可以略过。如果没有安装，请访问
Spark2.1.0入门：Spark的安装与使用，依照本教程学习安装即可。
1. 上述教程所安装版本为Spark2.1.0非本次案例所用版本，我们只需将Spark2.1.0换成Spark3.2.0即可，只需替换压缩包，安装方法不变。Spark3.2.0压缩包可以点击这里到百度云盘下载（提取码：ziyu）
2. Spark3.2.0自带Scala2.12，所以无需再安装Scala，Maven的安装位于上述教程的最后部分，请各位记得往下翻。
如果你的计算机上已经安装了Kafka2.6.0，本步骤可以略过。如果安装的版本较老，请先删除旧版本sudo rm -rf /usr/local/kafka #你的Kafka路径，然后访问Kafka的安装和简单案例测试。注意上述教程所安装的Kafka版本非本案例所用版本，请访问Kafka2.6.0官方下载页面。
如果你的计算机上已经安装了MySQL，本步骤可以略过。如果没有安装，请访问Ubuntu安装MySQL及常用操作，注意，Ubuntu 18.04安装MySQL时，可能不需要你设置密码，，所以在登录数据库时会出现Mysql:ERROR 1698 (28000): Access denied for user ，点击此处查看解决方法。（ps：请记住你设置的密码）
点击这里从百度网盘下载spark-homework压缩包，这是本案例的代码。下载后输入下列命令。
我们将工程目录打包至/usr/local/spark/sparkcode下，方便操作，以下是工程目录
1. common目录存放的是整个项目所公有的类。其中程序文件夹中包含beans, config, db和utils。Beans中存放实体类，config中存放相关配置的类，db中配置数据库的连接等，utils中存放产生Json的工具类等。
2. config目录存放的是整个项目的配置参数，比如kafka生产者的地址和端口号、数据库的配置，如账户名，密码等。Web浏览器访问的地址和端口号等。
4. streaming目录存放的是对kafka数据操作并写入数据库的相关文件；
5. web目录存放的含有对http响应的相关处理和资源文件。如js,css,html文件。
本案例采用的数据集是由应用程序producer随机产生的。该数据集表示的正常人的心跳速率。下面列出产生的数据格式定义：
这个案例实时检测平均心率，因此针对每条记录，我们只需要获取name和rate即可，然后发送给Kafka，接下来Spark Streaming再接收进行处理，将其写入MySQL数据库。Web通过间隔若干时间查询某个时间段内的心跳，并对其进行可视化。
上述代码很简单，首先通过随机产生RecordBean实体，然后通过Json工具进行序列化，接着每隔sleep秒发送给kafka。
MetricsResource.java文件负责连接数据库并从数据库中读取数据，该文件内容如下：
上述文件通过定义字符串类型的sql的查询语句，从数据库中读取相关的数据。
上述代码中function定义了一个数据结构用来存放从MySQL中读取的数据、实时更新数据并展示。
通过streaming操作kafka获取数据后，将数据写入MySQL数据库。我们可以使用如下代码创建数据库和表。
注意：此处的user一般为root，密码为你登录MySQL用户root的密码，我这里设置的时“123456”，请更改为你自己的密码，其他地方无需变化。
此处由于需要下载maven的包，所需时间较长，切记不可退出，在等待的时候，不妨站起身来活动一下筋骨^^
开启spark streaming 服务并且它会从kafka主题中处理数据到MySQL。重新开启一个终端，前面的终端千万不要关闭。
开启kafka producer，并且它会将事件写入kafka主题中。重新开启一个终端，前面的终端千万不要关闭。
开启web服务器，如此可以观察dashboard。重新开启一个终端，前面的终端千万不要关闭。输入以下代码
最后在浏览器中输入进行浏览结果。三种颜色分别代表三个人，他们在不同时刻的平均心率。
问题解析：在网页读取数据库内容时，是用Ubuntu系统的时间去与数据库中的时间进行配对，在工程代码中我们使用的是GMT+8，即国区时间，但是安装Ubuntu18.04时，系统自动使用美区时间，导致系统时间与数据库时间不匹配。