প্রকল্প সম্পর্কে
# রিয়েল-টাইম ক্লিকস্ট্রিম অ্যানালিটিক্স ড্যাশবোর্ড
আপাচ কাফকা, পাইথন, প্যান্ডাস এবং ম্যাটপলটলিব ব্যবহার করে তৈরি একটি রিয়েল-টাইম ওয়েবসাইট ট্রাফিক অ্যানালিটিক্স ড্যাশবোর্ড। সিস্টেমটি ক্লিকস্ট্রিম ট্রাফিক ডেটা সিমুলেট করে, কাফকা দিয়ে স্ট্রিম করে এবং লাইভ অ্যানালিটিক্স ভিজুয়ালাইজেশন রেন্ডার করে।
## প্রধান ফিচার
- রিয়েল-টাইম ক্লিকস্ট্রিম ডেটা স্ট্রিমিং পাইপলাইন
- কাফকা প্রোডিউসার এবং কনজিউমার আর্কিটেকচার
- অ্যানিমেটেড গ্রাফ সহ লাইভ ম্যাটপলটলিব-ভিত্তিক ড্যাশবোর্ড
- দেশভিত্তিক ট্রাফিক বন্টন ট্র্যাকিং
- সময়ের সাথে ইউনিক ভিজিটর বৃদ্ধি
- কাফকা ইনফ্রাস্ট্রাকচারের জন্য ডকার কম্পোজ সেটআপ
## প্রযুক্তি
পাইথন, আপাচ কাফকা, ডকার, প্যান্ডাস, ম্যাটপলটলিব, নুম্পি
## প্রজেক্ট কাঠামো
```
kafka-project/
├── consumer.py # কাফকা কনজিউমার + ম্যাটপলটলিব ড্যাশবোর্ড
├── producer.py # ক্লিকস্ট্রিম ইভেন্ট পাঠানোর কাফকা প্রোডিউসার
├── generate_data.py # সিনথেটিক ক্লিকস্ট্রিম ডেটা জেনারেটর
├── docker-compose.yml # কাফকা স্ট্যাক কনফিগারেশন
└── README.md
```
## এটি কিভাবে কাজ করে
1. `generate_data.py` সিনথেটিক ক্লিকস্ট্রিম রেকর্ড (ব্যবহারকারী সেশন, পেজ ভিউ, দেশ কোড, সময়সীমা) তৈরি করে।
2. `producer.py` সেই রেকর্ড পড়ে এবং কাফকা টপিকে (`clickstream-topic`) প্রকাশ করে।
3. `consumer.py` কাফকা থেকে মেসেজ কনজিউম করে এবং প্রতি ১০০ মেসেজে একটি লাইভ ম্যাটপলটলিব চিত্র আপডেট করে, যেখানে দেশ বন্টন বার চার্ট এবং ইউনিক-ব্যবহারকারী বৃদ্ধি লাইন চার্ট হিসেবে দেখায়।
4. ডকার কনটেইনারের মাধ্যমে ডকার কম্পোজ দিয়ে কাফকা চালানো হয়।
## প্রজেক্ট চালু করা
1. কাফকা সার্ভিস শুরু করুন:
```bash
docker compose up -d
```
2. টপিক তৈরি করুন:
```bash
docker exec -it kafka /opt/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --topic clickstream-topic --bootstrap-server localhost:9092
```
3. ডেটাসেট তৈরি করুন:
```bash
python generate_data.py
```
4. প্রোডিউসার চালু করুন:
```bash
python producer.py
```
5. একটি দ্বিতীয় টার্মিনাল খুলুন এবং কনজিউমার ড্যাশবোর্ড চালু করুন:
```bash
python consumer.py
```
কনজিউমার মেসেজ আসার সময় ম্যাটপলটলিব উইন্ডো রিয়েল-টাইমে আপডেট হবে।
## পরিকল্পিত উন্নয়ন
- ওয়েব-ভিত্তিক ড্যাশবোর্ড (যেমন: Streamlit বা Dash)
- আপাচ স্পার্ক স্ট্রিমিং ইন্টিগ্রেশন
- ঐতিহাসিক বিশ্লেষণের জন্য স্থায়ী ডেটাবেস সংরক্ষণ
- সেশন-স্তরের অ্যানালিটিক্স
- ব্যবহারকারী আচরণ পূর্ববাণী মডেল
Comments
0 Rating appears after 10 ratings
Sign in to join the discussion.