GitHub上最火的项目到底是什么
全球最大的同性交友网站GitHub作为程序员必逛平台，其众多开源项目的关注度一直都比较高。当然有对科技的项目的关注，比如容器编排工具K8s，当然也有程序员民生项目996icu等不一而足。
那么问题来了，作为一个科技宅，足不出户，如何才能实时掌握社交网站上的动态呢？现在我们就用一个小爬虫，加上Azure上的两个大数据工具开始手把手教学指导。
次世代大数据分析工具首先介绍的是Azure Data Explorer（以下简称ADX），次世代的数据日志大数据分析工具。ADX是一项快速、完全托管的数据分析服务，可实时分析从应用程序、网站和 IoT 设备等流式传输的海量数据。进行提问并以迭代方式动态浏览数据，从而改进产品、改善客户体验、监视设备并帮助操作。快速识别数据中的模式、异常和趋势。探索新问题并在几分钟内获得答案。凭借优化后的成本结构，根据需要尽量多地运行查询。
在开始建立这些大数据服务之前，让我们先建立一个Storage Account，并且分配一个容器，这样之后所有Azure Event Hubs收集的数据都会沉淀到Blob Storage里，随后ADX，HDI都可以到里面去读取数据，分析结果。
建立一个Azure Event Hubs
等建完之后，还需要到里面去建一个Azure Event Hubs实体。需要注意的是要打开Capture功能，这样流式数据不但可以通过Azure Event Hubs直接传递到ADX里面，同时也可以沉淀到Blob里，这样之后Spark就能从里面读取数据了
等待实体建立好之后，需要到访问控制里面去新建一个访问策略。并记下连接串，以及密钥。随后是需要在爬虫程序里面填入相关的信息的。
接下来我们打开爬虫的文件，填入需要修改的连接串，以及密钥。其中有两个地方需要修改。一个是你的GitHub的token，用来调用api抓取数据，如果不用这个的话，你的ip可能很快就被封锁。另外一个地方就是Azure Event Hubs的链接地址，以及相对应的token。
回到Azure的Azure Event Hubs的界面上，就能看到有源源不断的数据进入到Azure Event Hubs
再到我们刚在建立的blob容器中也去检查一下，是不是Azure Event Hubs把所有的数据发送了过去。这里你会发现Azure Event Hubs capture的数据格式是比较流行的avro文件，之后我们就可以用spark来分析他们啦。
首先，建立一个ADX集群
接着，在ADX中建立一个数据库，以及表格，使表格和GitHub上传递来的数据匹配。
a) 新建一个数据表
b) 把数据字段做匹配
然后到数据导入的地方，把Azure Event Hubs的相关链接数据填入，就此，数据就能愉快的，持续不断的导入到ADX中了。
现在，我们需要快速的用KQL语句来对最流行的项目做一个查询。发现最近不论watch，还是issue，微软的build大会上发布的全能Terminal最近风靡GitHub，当然还有已经毕业的开源项目K8s，同时发现微软的文档的关注量也不断上升。不过需要注意的是，GitHub 项目排名实时更新，本文结果不能代表最新数据哦，欢迎大家动手实践。
这个部分，我们首先构建一个HDInsight集群，注意选择Spark, 以及在容器那里选择之前创建的那个，以便之后方便读取Azure Event Hubs沉淀下的数据
当集群建立之后，打开jypter notebook，就可以开始使用spark进行大数据计算了
在Jupyter notebook中，首先我们要先配置读取avro文件的模块。
然后就可以把所有的avro文件读入，之后变成Json格式的dataframe。把dataframe中的项目，按照人们对项目的watch，issue等操作，做了一个一个加权统计，就能得出最近最火热的项目了。可以看到，第一名是微软的Terminal项目。
对于爬虫，或者物联网等流式数据来说，Azure Event Hubs是一个很好的接入云端，并且进行数据吞吐，流式数据存储分发的好产品。因为你不需要管理一个Kafaka集群，不用担心如何分区，如何扩容，如何做高可用。另外最方便的一点是可以简单的与其他Azure上的PaaS做集成，比如这个例子当中的ADX，HDInsight，并且所有的数据可以规整到数据存储池里，这样就可以作为其他数据分析工具的数据来源，真正做到一起数据不需要经过抽取，直接现在数据湖里存储暂存。
本例中的两个数据分析工具，先来看看Azure Data Explorer，这个工具听起来似乎很陌生，但是据我所知，微软内部很早就在使用这个数据日志分析工具，之前的名字很特别，叫做Kusto。之前一直作为内部的数据分析工具，很多微软的工程师都用这个来分析Azure平台的运行数据哦，为保障Azure固若金汤的运行立下了汗马功劳。在本例中，大家也许发现ADX运行的特别快，其实比Spark要快不少，主要就得益于他独有的的KQL查询语句，对于非结构的数据，他的查询效率适合结构化的类似的，所以本例中对Json类的非结构文本查询的时候，基本可以做到秒级的查询。这样的话，对实时性高的的业务分析，将会起到很好的效果，比如物联网，实时监控类的场景。
那么另外的一个我们用来分析的工具是HDInsight Spark集群，这是一个Azure上老牌的产品了，那么提供的用户体验就是用户只需要一键建立Spark集群后，就不需要去维护了。那么对于那些熟悉开源Spark的开发人员来说，代码迁移，以及学习成本其实可以认为就是没有的。同时，如果觉得集群效率不够，可以动态的扩展集群，增快计算时间，反之亦然。当然，当你不用计算的时候，就可以把集群关闭，但是那些计算的数据，以及结果会被继续存在Blob存储当中，这一点简直是把云计算的灵活性以及经济型使用到了极致。
所以，整个例子，你只需要用半天时间，就能在Azure上用两种不同的方法，达到同样的目标。没错，Azure就是这样神奇的存在，就像背了一下魔法口诀一样轻盈。
福利赠送：GitHub代码传送门
https://GitHub.com/jurejoy/ADX-Spark
[1] Azure Data Explorer（Azure数据资源管理器）服务详情
https://azure.microsoft.com/zh-cn/services/data-explorer/
[2]Azure HDInsight 服务详情
https://azure.microsoft.com/zh-cn/services/hdinsight/
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