大数据平台与在线系统的融合实践

小明：最近我们公司要上线一个在线的用户行为分析系统，你觉得应该用什么技术来支撑？

小李：我觉得可以考虑使用大数据平台，比如Hadoop或者Spark，它们能处理海量的数据。同时，如果要实现实时分析，可能还需要Kafka或者Flink。

小明：那具体怎么实现呢？有没有示例代码可以参考？

小李：当然有。我们可以先用Python写一个简单的在线数据处理脚本，然后整合到大数据平台中。

小明：好，那我试试看。

小李：下面是一个简单的例子，使用Flask创建一个在线接口，接收数据并存储到HDFS中：

from flask import Flask, request
import subprocess

app = Flask(__name__)

@app.route('/log', methods=['POST'])
def log_data():
data = request.json['data']
# 将数据写入HDFS
command = f"echo '{data}' | hdfs dfs -put - /user/hive/warehouse/logs"
subprocess.run(command, shell=True)
return 'Data received and stored.'

if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

小明：这个代码看起来不错，但我们需要在实际环境中部署，可能还需要一些优化。

小李：没错，后续可以引入Kafka进行消息队列管理，再配合Spark进行实时计算，这样整个系统会更稳定、高效。

小明：明白了，感谢你的指导！

小李：不客气，有问题随时交流。