基于Hadoop生态的端到端大数据平台

构建基于 Hadoop 生态的端到端大数据处理与可视化平台。具体需完成：
1、数据采集需开发多线程爬虫框架（Python），配置自动重试与反爬策略，实现20+异构数据源（含API/JSON/CSV）的定时抓取，经序列化后实时写入Kafka集群（；实时计算组基于Spark Streaming构建流处理管道，完成实时数据清洗、窗口聚合（Tumbling Window）及状态管理，处理结果通过JDBC连接池写入MySQL，需求：MySQL写入硬性要求高性能写入，流处理核心规范需要规范，容错设计，死信队列：失败记录写入Kafka；
2、离线数仓组使用Spark SQL构建Hive分层模型： ODS层（兼容多源异构数据（JSON/CSV/Parquet） DWD层（退化维度，将常用维度属性嵌入事实表，脏数据清洗，空值填充，数据脱敏）， DWS层（预聚合主题指标） ADS层（生成业务指标），指标体系建设，业务指标，存储优化，兼容多源异构数据，要求数据一致性，性能标准，可维护性；
3、ETL开发组编写Spark ETL调度作业，每日增量同步Hive DWS/ADS层数据至MySQL分析库，采用分区字段+时间戳双重增量识别机制，支持CDC变更数据捕获模式，启用Spark动态分区覆盖，要求精准增量识别，数据变更追踪，动态分区，并发度，幂等性；
4、可视化组采用Flask+ECharts开发响应式大屏，小组协助使用git仓库。核心要求： 读取分析数据驱动5个动态刷新图表，并读取离线数据展示1个综合分析视图，确保大屏适配多种终端。全流程采用 Hadoop 生态技术 (Kafka, Spark, Hive, MySQL，flask)，确保系统可扩展性，并实现实时数据动态刷新与离线综合分析展示。

•基于 Spark Streaming 构建实时数据管道，实现流式清洗、窗口聚合与高容错写入。
•基于 Hive 搭建 ODS-DWD-DWS-ADS 分层数仓，完成数据整合、指标预计算与数据脱敏。
•开发 Spark ETL 作业实现增量数据同步，确保流程幂等性与高性能。
•基于 Flask + ECharts 开发可视化大屏，支持多终端实时监控与离线分析。