Desarrollaremos una plataforma de análisis de datos que permita cargar, procesar y visualizar conjuntos de datos utilizando tecnologías clave de Scala como Apache Spark y Play Framework. El objetivo es combinar la capacidad de procesamiento distribuido de Spark con la construcción de interfaces web dinámicas usando Play Framework.
Backend con Apache Spark y Akka:
API RESTful con Play Framework:
Interfaz de Usuario Frontend:
Persistencia de Datos:
Seguridad y Gestión de Sesiones:
Despliegue y Escalabilidad:
El proyecto estará organizado en varios módulos:
Backend con Apache Spark y Akka
API RESTful con Play Framework
Frontend con Play Framework
Persistencia de Datos
Seguridad y Gestión de Sesiones
Despliegue y Escalabilidad
// Ejemplo de procesamiento de datos con Apache Spark y Akka
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import akka.actor._
object ProcesamientoDatos {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("ProcesamientoDatos")
.master("local[*]") // Cambiar a modo cluster para producción
.getOrCreate()
val sc = spark.sparkContext
// Ejemplo de procesamiento con Spark
val datosRDD = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
val resultado = datosRDD.map(_ * 2).collect()
println(s"Resultado del procesamiento: ${resultado.mkString(", ")}")
// Ejemplo de gestión de concurrencia con Akka
val system = ActorSystem("SistemaActores")
val miActor = system.actorOf(Props[MiActor], "miActor")
miActor ! "saludar"
miActor ! "Hola actor, ¿cómo estás?"
Thread.sleep(1000) // Espera para ver los resultados
system.terminate()
spark.stop()
}
}
class MiActor extends Actor {
def receive: Receive = {
case "saludar" => println("Hola desde el actor!")
case mensaje: String => println(s"Mensaje recibido: $mensaje")
case _ => println("Mensaje no reconocido")
}
}
// Controlador para la API RESTful en Play Framework
package controllers
import javax.inject._
import play.api._
import play.api.mvc._
@Singleton
class DatosController @Inject()(cc: ControllerComponents) extends AbstractController(cc) {
def cargarDatos = Action {
// Lógica para cargar datos y procesar con Apache Spark
// Puede incluir lectura de archivos, conexión a base de datos, etc.
Ok("Datos cargados exitosamente.")
}
def ejecutarAnalisis = Action {
// Lógica para ejecutar análisis de datos utilizando Spark
// Puede incluir operaciones de map, reduce, filtros, etc.
Ok("Análisis de datos ejecutado.")
}
def obtenerResultados = Action {
// Lógica para obtener resultados de análisis y devolver como respuesta JSON
val resultados = Seq("resultado1", "resultado2", "resultado3")
Ok(Json.toJson(resultados))
}
}
<!-- Vista para la interfaz de usuario en Play Framework -->
@(resultados: Seq[String])
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Visualización de Resultados</title>
</head>
<body>
<h1>Resultados del Análisis de Datos</h1>
<ul>
@for(resultado <- resultados) {
<li>@resultado</li>
}
</ul>
</body>
</html>
build.sbt, como Spark, Akka y Play Framework.Este esquema te proporciona un punto de partida para desarrollar una plataforma de análisis de datos completa en Scala, integrando varias tecnologías clave y abarcando tanto el procesamiento de datos como la interfaz de usuario web.
