项目的数据分析过程在hadoop集群上实现,主要应用hive数据仓库工具,因此,采集并经过预处理后的数据,需 要加载到hive数据仓库中,以进行后续的挖掘分析. ETL:用来描述将数据从来源端经过抽取(extract).交互转换(transform).加载(load)至目的端的过程 6.1创建原始数据表 --在hive仓库中建贴源数据表 drop table if exists shizhan.ods_weblog_origin; create table shizhan.ods_weblog_

文章目录 数据大致内容及格式 统计PV(PageViews) 统计UV(Unique Visitor) 求取TopN 数据大致内容及格式 194.237.142.21 - - [18/Sep/2013:06:49:18 +0000] "GET /wp-content/uploads/2013/07/rstudio-git3.png HTTP/1.1" 304 0 "-" "Mozilla/4.0 (compatible;)" 183.49.46.

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一. 模块开发----数据采集 1． 需求 在网站web流量日志分析这种场景中,对数据采集部分的可靠性.容错能力要求通常不会非常严苛,因此使用通用的flume日志采集框架完全可以满足需求. 2． Flume日志采集系统 2.1． Flume采集 Flume采集系统的搭建相对简单: 1.在服务器上部署agent节点,修改配置文件 2.启动agent节点,将采集到的数据汇聚到指定的HDFS目录中 针对nginx日志生成场景,如果通过flume(1.6)收集,无论是Spooling Directory

四. 模块开发----统计分析 select * from ods_weblog_detail limit 2;+--------------------------+--------------------------------+--------------------------------+-------------------------------+---------------------------+----------------------------+-----------

1.安装并配置zk 2.安装并配置Kafka 3.启动zk 4.启动Kafka 5.创建topic [root@mini3 kafka]# bin/kafka-console-producer. --topic cyf-test 程序代码 package org.apache.spark import java.net.InetSocketAddress import org.apache.spark.HashPartitioner import org.apache.spark.SparkCo

一.hive级联求和的简单例子: create table t_salary_detail(username string,month string,salary int)row format delimited fields terminated by ','; load data local inpath '/export/servers/hivedatas/accumulate/t_salary_detail.dat' into table t_salary_detail; 用户 时间 收

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第四章:点击流分析的奇妙世界:实际的解决方案 到开始实际工作的时候了.哦耶! 在本章中,您将了解到一些最重要的网络分析报告,我将介绍如何对SEO.网站搜索.微件分析等应用酷炫而有效的报告. 然后你将进入分析忍者的下一个段位.您将学习如何应对一些最困难的挑战:作为在网络上留有数据信息的人,那些困扰着我们的生活,. 如果你直接跳到了这一章,我建议至少去浏览一下第3章,因为它是这一章的基础. 章节内容 一.  Web分析入门 二.

环境根据:http://www.cnblogs.com/zzzhfo/p/5925786.html 1.安装AWStats软件包 将软件包解压到httpd服务器中的/usr/lcoal/目录下 [root@www /]# tar zxf awstats-7.3.tar.gz [root@www /]# mv awstats-7.3 /usr/local/awstats 2.为要统计的站点建立配置文件 [root@www /]# cd /usr/local/awstats/tools/ [root

最近有个需求,需要整合所有店铺的数据做一个离线式分析系统,曾经都是按照店铺分库分表来给各自商家通过highchart多维度展示自家的店铺经营 数据,我们知道这是一个以店铺为维度的切分数据,非常适合目前的在线业务,这回老板提需求了,曾经也是一位数据分析师,sql自然就溜溜的,所以就 来了一个以买家维度展示用户画像,从而更好的做数据推送和用户行为分析,因为是离线式分析,目前还没研究spark,impala,drill了. 一:搭建hadoop集群     hadoop的搭建是一个比较繁琐的过程,采用

收集和分析日志是应用开发中至关重要的一环,互联网大规模.分布式的特性决定了日志的源头越来越分散, 产生的速度越来越快,传统的手段和工具显得日益力不从心.在规模化场景下,grep.awk 无法快速发挥作用,我们需要一种高效.灵活的日志分析方式,可以给故障处理,问题定位提供更好的支持. 基于全文搜索引擎 Lucene 构建的 ELKstack 平台,是目前比较流行的日志收集方解决方案. ELK系统的部署按照官方文档操作即可,相关资料也很多,这篇文章更多的关注三个组件的设计和实现,帮助大家了解这个流行

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

本文描述了一个系统,功能是评价和抽象地理围栏(Geo-fencing),以及监控和分析核心地理围栏中业务的表现. 技术栈:Spring-JQuery-百度地图WEB SDK 存储:Hive-Elasticsearch-MySQL-Redis 什么是地理围栏? LBS系统中,地理围栏指的是虚拟边界围成的部分. tips:这只是一个demo,支撑实习生的本科毕设,不代表生产环境,而且数据已经做了脱密处理,为了安全还是隐去了所有数据. 功能描述 1.地理围栏的圈选 (1)热力图 热力图展示的是,北京市

转载自:http://www.cnblogs.com/Auyuer/p/8086975.html MoonLight可视化订单需求区域分析系统实现功能: 在现实生活中,计算机和互联网迅速发展,人们越来越趋向于网络,于是我们就有了各种各样的系统,来帮助我们更好地生活.比如对于打车来说,我们也可以通过网上叫车,那么我们就会产生大量的用户订单,特别是对于一些固定时间.固定地点,叫车用户的订单量会非常大,那么我们同样也要很好的管理这些订单.那么我们便要采取某些策略来统计分析,比如我们可以使用区域化的管理

MoonLight可视化订单需求区域分析系统实现功能: 在现实生活中,计算机和互联网迅速发展,人们越来越趋向于网络,于是我们就有了各种各样的系统,来帮助我们更好地生活.比如对于打车来说,我们也可以通过网上叫车,那么我们就会产生大量的用户订单,特别是对于一些固定时间.固定地点,叫车用户的订单量会非常大,那么我们同样也要很好的管理这些订单.那么我们便要采取某些策略来统计分析,比如我们可以使用区域化的管理方式,根据ES中的数据进行圈选定位,将所圈选出的部分订单再进行处理统计信息.那么为了能够更好地看到

本文基于<Spark 最佳实践>第6章 Spark 流式计算. 我们知道网站用户访问流量是不间断的,基于网站的访问日志,即 Web log 分析是典型的流式实时计算应用场景.比如百度统计,它可以做流量分析.来源分析.网站分析.转化分析.另外还有特定场景分析,比如安全分析,用来识别 CC 攻击. SQL 注入分析.脱库等.这里我们简单实现一个类似于百度分析的系统. 代码见 https://github.com/libaoquan95/WebLogAnalyse 1.模拟生成 web log 记录

0. 引言 介绍下 Python 用 Beautiful Soup 周期性爬取 xxx 网站获取新闻流: 图 1 项目介绍 1. 开发环境 Python: 3.6.3 BeautifulSoup:   4.2.0 , 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库* ( BeautifulSoup 的中文官方文档:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/ ) 2. 介绍 首先需要知道什么是 HTML ( Hyp

点击流日志每天都10T,在业务应用服务器上,需要准实时上传至(Hadoop HDFS)上 1需求说明 点击流日志每天都10T,在业务应用服务器上,需要准实时上传至(Hadoop HDFS)上 2需求分析 一般上传文件都是在凌晨24点操作,由于很多种类的业务数据都要在晚上进行传输,为了减轻服务器的压力,避开高峰期. 如果需要伪实时的上传,则采用定时上传的方式 3技术分析 HDFS SHELL:  hadoop fs  –put   xxxx.log  /data    还可以使用 Java Api

StreamDM:基于Spark Streaming.支持在线学习的流式分析算法引擎 streamDM:Data Mining for Spark Streaming,华为诺亚方舟实验室开源了业界第一个基于 Spark Streaming 的算法引擎StreamDM. 大数据分析按照模型是否在线学习可以分为: 离线学习(Offline Learning): 在线学习(Online Learning)两大方式, 对应的数据处理模式分别为: 批处理(Batch Mode)分析: 流处理(Stream