小王：嘿，老李，我们公司最近想搭建一个大数据分析平台，你觉得应该怎么做呢？
老李：嗯，首先我们需要明确几个关键点。比如，你希望这个平台能处理多大规模的数据？需要支持哪些类型的数据源？
小王：我们公司每天会产生大量的交易数据和用户行为数据，大概在TB级别。数据源主要是MySQL数据库和日志文件。
老李：那我们可以选择Hadoop作为存储和计算的基础架构，使用Hive进行SQL查询，Flume收集日志，Kafka作为消息队列来处理实时数据流。接下来是关于数据处理的流程设计。
小王：好的，那具体的数据处理流程应该怎样设计呢？
老李：首先，Flume可以从MySQL数据库和日志文件中收集数据，并通过Kafka发送到Spark Streaming进行初步处理。然后，使用Spark SQL将处理后的数据存储到Hive中，供后续分析使用。
小王：听起来不错，那么具体怎么用代码实现这些步骤呢？
老李：让我们来看一下Spark Streaming和Spark SQL的部分代码实现。
// 使用Scala编写Spark Streaming代码
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming._
val conf = new SparkConf().setAppName("DataStreaming")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
val kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](
ssc, kafkaParams, topicsSet)
val parsedData = kafkaStream.map(_._2)
parsedData.foreachRDD(rdd => {
rdd.saveAsTextFile("/tmp/streaming-data")
})
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
]]>
老李：这部分代码实现了从Kafka接收数据并保存到HDFS的功能。接下来是Spark SQL部分。
// 使用Scala编写Spark SQL代码
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder.appName("DataAnalysis").getOrCreate()
val data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("/tmp/streaming-data")
data.createOrReplaceTempView("data_table")
val result = spark.sql("SELECT * FROM data_table WHERE transaction_amount > 100")
result.show()
]]>
老李：这段代码用于读取HDFS上的数据并执行SQL查询，筛选出交易金额大于100的记录。