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Sistemi e architetture per Big Data - Progetto Due

Lo scopo del progetto è rispondere ad alcune query riguardanti un dataset relativo a dati provenienti da dispositivi Automatic Identification System(AIS), utilizzando il framework Apache Flink.

Queries

  1. Query uno:

    Calcolare per ogni cella del Mar Mediterraneo Occidentale2, il numero medio di navi militari (SHIPTYPE= 35), navi per trasporto passeggeri (SHIPTYPE = 60-69), navi cargo (SHIPTYPE = 70-79) eothers(tutte le navi che non hanno uno SHIPTYPE che rientri nei casi precedenti) negli ultimi 7 giorni (dievent time) e 1 mese (di event time).

  2. Query due:

    Per il Mar Mediterraneo Occidentale ed Orientale3fornire la classifica delle tre celle pi`u frequentatenelle due fasce orarie di servizio 00:00-11:59 e 12:00-23:59. In una determinata fascia oraria, il grado di frequentazione di una cella viene calcolato come il numero di navi diverse che attraversano la cella nella fascia oraria in esame

Prerequisiti

Il progetto è stato eseguito in un ambiente Windows. Bisogna installare docker:

Architettura

  • Docker per la gestione dei container;

  • Flink: come data stream processing;

  • Kafka: utilizzato per pubblicare, sottoscrivere, ed elaborare flussi di record in tempo reale

Struttura del progetto

All'interno delle cartelle:

Docker

  • docker-compose.yml: per la creazione dei container:

    • zookeeper
    • kafka

  • cartella scripts:

    • start-docker
    • stop-docker

data contiene il dataset csv

results: contiene i risultati

output : contiene i risultati ottenuti con kafka consumer

src

  • main package

    • FlinkMain: esegue data stream processing
    • Producer: legge il file e pubblica i record in un topic di Kafka
    • Consumer: salva i record di un topic in file csv

  • flink package

    • classi sulle query uno e due che determinano la tipologia usata per ottenere il risultato delle due queries

  • kafka package

    • classi per l'interazione con kafka per poter produrre i dati e salvarli su un topic, pubblicare i risultati e consumarli

  • benchmarks

    • classe per effetturare una valutazione sulla latenza e throughput

Istruzioni

  • Per la creazione del file java eseguire:

    mvn clean compile assembly:single

  • Per eseguire l'applicazione è possibile farlo su IntelliJ o attraverso il comando:

    java -cp ./target/SABD-ProjectTwo-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar main.*nomeclasse*

.

Bisogna avviare prima la classe FlinkMain e poi avviare la classe Producer per scrivere i record nel topic.

Framework

  • Apache Flink: localhost:8081