用户行为日志:用户每次访问网站时所有的行为数据(访问.浏览.搜索.点击...)     用户行为轨迹.流量日志   日志数据内容: 1)访问的系统属性: 操作系统.浏览器等等 2)访问特征:点击的url.从哪个url跳转过来的(referer).页面上的停留时间等 3)访问信息:session_id.访问ip(访问城市)等   2013-05-19 13:00:00     http://www.taobao.com/17/?tracker_u=1624169&type=1      B58W4…

下载地址.请联系群主 第1章 初探大数据 本章将介绍为什么要学习大数据.如何学好大数据.如何快速转型大数据岗位.本项目实战课程的内容安排.本项目实战课程的前置内容介绍.开发环境介绍.同时为大家介绍项目中涉及的Hadoop.Hive相关的知识 第2章 Spark及其生态圈概述 Spark作为近几年最火爆的大数据处理技术,是成为大数据工程师必备的技能之一.本章将从如下几个方面对Spark进行一个宏观上的介绍:Spark产生背景.特点.发展史.Databricks官方调查结果.Spark与Hadoop…

第1章 初探大数据 本章将介绍为什么要学习大数据.如何学好大数据.如何快速转型大数据岗位.本项目实战课程的内容安排.本项目实战课程的前置内容介绍.开发环境介绍.同时为大家介绍项目中涉及的Hadoop.Hive相关的知识 第2章 Spark及其生态圈概述 Spark作为近几年最火爆的大数据处理技术,是成为大数据工程师必备的技能之一.本章将从如下几个方面对Spark进行一个宏观上的介绍:Spark产生背景.特点.发展史.Databricks官方调查结果.Spark与Hadoop的对比.Spark开发…

前置要求: 1)Building Spark using Maven requires Maven 3.3.9 or newer and Java 7+ 2)export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"   mvn编译命令: ./build/mvn -Pyarn -Phadoop-2.4 -Dhadoop.version=2.4.0 -DskipTests clean package     前提:需要对maven有…

即席查询普通查询 Load Data1) RDD DataFrame/Dataset2) Local Cloud(HDFS/S3) 将数据加载成RDDval masterLog = sc.textFile("file:///home/hadoop/app/spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-hadoop001.out")val workerLog…

用户:     方便快速从不同的数据源(json.parquet.rdbms),经过混合处理(json join parquet),     再将处理结果以特定的格式(json.parquet)写回到指定的系统(HDFS.S3)上去   Spark SQL 1.2 ==> 外部数据源API   外部数据源的目的 1)开发人员:是否需要把代码合并到spark中????     weibo     --jars   2)用户     读:spark.read.format(format)      …

DataFrame它不是Spark SQL提出的,而是早起在R.Pandas语言就已经有了的.   A Dataset is a distributed collection of data:分布式的数据集 A DataFrame is a Dataset organized into named columns. 以列(列名.列的类型.列值)的形式构成的分布式数据集,按照列赋予不同的名称   student id:int name:string city:string   It is conc…

提交Spark Application到环境中运行spark-submit \--name SQLContextApp \--class com.imooc.spark.SQLContextApp \--master local[2] \/home/hadoop/lib/sql-1.0.jar \/home/hadoop/app/spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0/examples/src/main/resources/people.json 注意:1)To use a…

文本文件进行统计分析:id, name, age, city1001,zhangsan,45,beijing1002,lisi,35,shanghai1003,wangwu,29,tianjin....... table定义:personcolumn定义: id:int name:string age: int city:stringhive:load data sql: query.... Hive: 类似于sql的Hive QL语言, sql==>mapreduce 特点:mapreduce…

MapReduce的局限性: 1)代码繁琐: 2)只能够支持map和reduce方法: 3)执行效率低下: 4)不适合迭代多次.交互式.流式的处理:   框架多样化: 1)批处理(离线):MapReduce.Hive.Pig 2)流式处理(实时): Storm.JStorm 3)交互式计算:Impala   学习.运维成本无形中都提高了很多   ===> Spark   ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~   BDAS:Berkeley…

课程整套CDH相关的软件下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ cdh-5.7.0 生产或者测试环境选择对应CDH版本时,一定要采用尾号是一样的版本   http://hadoop.apache.org/ 对于Apache的顶级项目来说,projectname.apache.org Hadoop: hadoop.apache.org Hive: hive.apache.org Spark: spark.apache.org HBase: hbas…

HDInsight-Hadoop实战(一)站点日志分析 简单介绍 在此演示样例中.你将使用分析站点日志文件的 HDInsight 查询来深入了解客户使用站点的方式.借助此分析.你可查看外部站点一天内对该站点的訪问频率以及用户体验的站点错误总结. 在此教程中,你将学习怎样使用 HDInsight: 连接到包括站点日志文件的 Azure Storage Blob 创建配置单元表以查询这些日志 创建配置单元查询以分析数据 使用 Microsoft Excel 连接到 HDInsight(使用 ODBC…

下了这本<大数据Spark企业级实战版>, 另外还有一本<Spark大数据处理:技术.应用与性能优化(全)> 先看前一篇. 根据书里的前言里面,对于阅读顺序的建议.先看最后的Scala实践三部曲吧. scala学习,我觉得这一段写的很好: object Hello{ def main(args: Array[String]): Unit = { val ret = sum(x=> x*x)(1)(2) println(ret) } def sum(f: Int => I…

基本信息 作者: Spark亚太研究院   王家林 丛书名:决胜大数据时代Spark全系列书籍 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121247446 上架时间:2015-1-6 出版日期:2015 年1月 开本:16 页码:812 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 Life is short, you need Spark! Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台.基于RDD,Spark成功地构建起了一体化.多元化的…

Spark GraphX宝刀出鞘,图文并茂研习图计算秘笈 大数据的概念与应用,正随着智能手机.平板电脑的快速流行而日渐普及,大数据中图的并行化处理一直是一个非常热门的话题.图计算正在被广泛地应用于社交网络.电子商务,地图等领域.对于图计算的两个核心问题:图存储模式和图计算模型,Spark GraphX给出了近乎完美的答案, 而Spark GraphX作为图计算领域的屠龙宝刀,对Pregel  API的支持更是让Spark GraphX如虎添翼.Spark GraphX可以轻而易举的完成基于度分布…

http://www.imooc.com/learn/563 spider_main.py #!/usr/bin/python # coding=utf-8 #from baike_spider import url_manager,html_downloader,html_parser,html_outputer import url_manager,html_downloader,html_parser,html_outputer class SpiderMain(object): "&qu…

一.els.elk 的介绍 1.els,elk els:ElasticSearch,Logstash,Kibana,Beats elk:ElasticSearch,Logstash,Kibana ① ElasticSearch 搜索引擎 ElasticSearch 是一个基于Lucene的搜索引擎,提供索引,搜索功能.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企…

从一个初级程序员到高级程序员的经历 你好!我是谦先生,我是茫茫程序猿中的一猿,平凡又执着. 刚入行的时候说实话,啥都不懂,就懂点皮毛的java,各种被虐狗的感觉.又写js又写css又写后台...慢慢被虐出来了-开始掌握一些好多前端框架比如jqury.jquery ui.easyui.datagrid.zTree.extjs.boostrap.echart...各种各样的(XoX),后端也因为外包的项目各种各样,主流的框架如struts2.hibernate.mybatis.spring都要熟悉使…

本文只展示核心代码,完整代码见文末链接. Web Log Analysis 提取需要的log信息,包括time, traffic, ip, web address 进一步解析第一步获得的log信息,如把ip转换为对应的省份,从网址中提取出访问内容和内容ID,最后将信息转换为parquet格式. (1)按日期和内容(video)的ID进行分组,并根据访问次数进行倒序排序. (2)按日期,内容(video)的ID和省份进行分组,并根据访问次数排名取前3. 最后将(1)和(2)数据写入MySQL. 注…

来源: 慕课网 Spark SQL慕课网日志分析_大数据实战 目标: spark系列软件的伪分布式的安装.配置.编译 spark的使用 系统: mac 10.13.3 /ubuntu 16.06,两个系统都测试过 软件: hadoop,hive,spark,scala,maven hadoop伪分布式.spark伪分布式 详细: software 存放安装的软件包 app 所有软件的安装目录 data 课程中所有使用的测试数据目录 source 软件源码目录,spark 1)下载hadoop a…

一.环境搭建 1. <OD大数据实战>Hadoop伪分布式环境搭建 2. <OD大数据实战>Hive环境搭建 3. <OD大数据实战>Sqoop入门实例 4. <OD大数据实战>Flume入门实例 5. <OD大数据实战>Kafka入门实例 6. <OD大数据实战>Oozie环境搭建 7. <OD大数据实战>HBase环境搭建 二.数据分析平台架构 https://www.processon.com/diagraming/…

(贴一篇之前工作期间整理的elk学习笔记) ELK官网 https://www.elastic.co   ELK日志分析系统 学习笔记 概念:ELK = elasticsearch + logstash + kibana 编程语言分别是 Java.JRuby.Ruby 概括的说,logstash 采集和结构化日志,输入elasticsearch创建索引,kibana查询elasticsearch这个搜索引擎 来完成数据的分析展示. ELK 介绍:https://yq.aliyun.com/art…

基于 Flink 1.9 讲解的专栏,涉及入门.概念.原理.实战.性能调优.系统案例的讲解. 专栏介绍 扫码下面专栏二维码可以订阅该专栏 首发地址:http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/15/flink-in-action/ 专栏地址:https://gitbook.cn/gitchat/column/5dad4a20669f843a1a37cb4f 专栏亮点 全网首个使用最新版本 Flink 1.9 进行内容讲解(该版本更新很大,架构功能都有更新),领跑于目…

一.多线程基础回顾 先导知识在基础随笔篇:http://www.cnblogs.com/jiangbei/p/6664555.html 以下此部分以补充为主 1.概念 进程:进行中的程序,内存中有独立的内存空间 线程:进程中的多个顺序控制流 2.Java中实现线程的两种方式 参考上文(继承thread类与实现runnable接口) 3.同步synchronized的用法 参考上文(同一时间只能有一个线程执行) 4.lock 外部的锁类,参考:https://www.cnblogs.com/dol…

掌握Android从底层开发到框架整合技术到上层App开发及HTML5的全部技术: 一次彻底的Android架构.思想和实战技术的洗礼: 彻底掌握Andorid HAL.Android Runtime.Android Framework.Android Native Service.Android Binder.Android App.Android Testing.HTML5技术的源泉和精髓等核心技术,不仅仅是技术和代码本身,更重要的是背后的设计思想和商业哲学. 一.课程特色 l  贯通And…

一．Mysql Binlog格式介绍       Mysql binlog日志有三种格式,分别为Statement,MiXED,以及ROW! 1.Statement:每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中. 优点:不需要记录每一行的变化,减少了binlog日志量,节约了IO,提高性能.(相比row能节约多少性能与日志量,这个取决于应用的SQL情况,正常同一条记录修改或者插入row格式所产生的日志量还小于Statement产生的日志量,但是考虑到如果带条件的update操作,以及整表删除…

一．Mysql Binlog格式介绍       Mysql binlog日志有三种格式,分别为Statement,MiXED,以及ROW! 1.Statement:每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中. 优点:不需要记录每一行的变化,减少了binlog日志量,节约了IO,提高性能.(相比row能节约多少性能 与日志量,这个取决于应用的SQL情况,正常同一条记录修改或者插入row格式所产生的日志量还小于Statement产生的日志量,但是考虑到如果带条 件的update操作,以及整表…

ELK 日志分析实例一.ELK-web日志分析二.ELK-MySQL 慢查询日志分析三.ELK-SSH登陆日志分析四.ELK-vsftpd 日志分析 一.ELK-web日志分析 通过logstash grok正则将web日志过滤出来,输出到Elasticsearch 搜索引擎里,通过Kibana前端展示. 1.1.创建logstash grok 过滤规则 #cat ./logstahs/patterns/nginx NGINXACCESS %{IPORHOST:remote_addr} – –…

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea…

早些时候 Erda Show 针对微服务监控.日志等内容做了专场分享,很多同学听完后意犹未尽,想了解更多关于日志分析的内容.Erda 团队做日志分析也有一段时间了,所以这次打算和大家详细分享一下我们在做的一些事情,希望对大家有所帮助. 日志分析平台其实是 Erda 微服务治理子平台下面的一个功能模块,那么今天我将从三个方面来展开分享: 日志分析平台出现的必要性: 日志分析平台架构设计: Erda 目前是怎么做的.做了哪些工作以及未来的发展方向. 日志分析平台的必要性 "微服务"这一概念…