继上篇第一阶段清洗数据并导入hive 本篇是剩下的两阶段 2.数据处理: ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (video/article) ·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 (ip) ·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 (traffic) 3.数据可视化:将统计结果倒入MySql数据库中,通过图形化展示的方式展现出来. 2. ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (video/article) package mapreduce; import java.io.

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4449082.html 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:当前页面 网站日志分析项目案例(三)统计分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一.数据情况分析 1.1 数据情况回顾 该论坛数据有两部分: (1)历史数据约56GB,统计到2012-05-29.这也说明,在2012-05-29之前,日志文件都在一个文件里边,采用了

Hadoop生态圈-Azkaban实现文件上传到hdfs并执行MR数据清洗 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 如果你没有Hadoop集群的话也没有关系,我这里给出当时我部署Hadoop集群的笔记:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9154265.html.当然想要了解更多还是请参考官网的部署方案,我部署的环境只是测试开发环境.   一.启动Hadoop集群 1>.启动脚本信息 [yinzhengjie@s101 ~]$ m

周旭龙前辈的Hadoop学习笔记—网站日志分析项目案例简明.经典,业已成为高校大数据相关专业的实验项目.上周博主也完成了这个实验,不同于周前辈使用特殊符号切割字符串得到数据的做法,博主使用了正则表达式来匹配数据.在此将我的思路及代码张贴出来,以供后来者学习借鉴. 一.数据情况分析 1.1.数据格式概览 本次实验数据来自于国内某论坛,数据以行为单位,每行记录由5部分组成,访问者IP.访问时间.访问资源.访问状态.访问流量. 1.2.所需的数据 按照实验教程,我们只需要IP.时间.uri即可,不过本

有一个诸如这样的log日志 去除长度不合法,并且状态码不正确的记录 LogBean package com.nty.elt; /** * author nty * date time 2018-12-14 15:27 */ public class Log { private String remote_addr;// 记录客户端的ip地址 private String remote_user;// 记录客户端用户名称,忽略属性"-" private String time_local

一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Hadoop这个开源产品的出现,打破

本项目分析apache服务器产生的日志,分析pv.独立ip数和跳出率等指标.其实这些指标在第三方系统中都可以检测到,在生产环境中通常用来分析用户交易等核心数据,此处只是用于演示说明日志数据的分析流程. 一.需求分析 我们可以编写执行的shell脚本,将apache每天产生的日志上传到HDFS中,然后经过数据清洗,hive分析,最后将数据从HDFS导入到mysql中,然后设定计划任务每天定期自动执行分析工作. 1.指标说明  ▶ PV(Page View):页面浏览量,用户每1次对网站中的每个网页

Apache Hadoop项目的目前版本(2.0版)含有以下模块: Hadoop通用模块:支持其他Hadoop模块的通用工具集. Hadoop分布式文件系统(HDFS):支持对应用数据高吞吐量访问的分布式文件系统. Hadoop YARN:用于作业调度和集群资源管理的框架. Hadoop MapReduce:基于YARN的大数据并行处理系统. --在本地系统上独立安装Apache Hadoop是非常容易的(只需解压缩并设置某些环境变量,然后就可以开始使用了),但是这只合适于入门和做一些基本的教程

一.网站基本指标(即针对于网站用户行为而产生的日志中进行统计分析) 1. PV:网页浏览量(Page View页面浏览次数,只要进入该网页就产生一条记录,不限IP,统计点每天(较多)/每周/每月/..) 2. UV:独立访客数(Unique Vistor,以Cookie为依据,同一天内一个用户多次访问,只记为一个) 3. VV:访客的访问次数(Visit View,以Session为依据,访客访问网站到关掉该网站所有页面即记为一次访问) 4. IP:独立IP数(即记录不同IP,同一IP访问多次算

一.云的概念 1.云计算的概念 随时 随地 使用任何设备 获得任何服务 2.趋势 )资料开始回归集中处理(存储大量资料) 随时存取 降低遗失风险 减少传输成本 促进团队协作 )网页变为预设开发平台(网页开放性) 网页是开放标准 浏览器的跨平台特性 web application 的普遍性 )高速计算 平行运算(parallel computing) 分散运算(distribute computing) 多核心程序设计 处理大资料的技能 3.云计算的关键特性 )超大规模 )高可靠度 )高扩充性 )

数据采集和DataFlow 对于数据采集主要分为三类,即结构化数据库采集,日志和文件采集,网页采集.对于结构化数据库,采用Sqoop是合适的,可以实现结构化数据库中数据并行批量入库到hdfs存储.对于网页采集,前端可以采用Nutch,全文检索采用lucense,而实际数据存储最好是入库到Hbase数据库.对于日志文件的采集,现在最常用的仍然是flume或chukwa,但是我们要看到如果对于日志文件数据需要进行各种计算处理再入库的时候,往往flume并不容易处理,这也是为何可以采用Pig来做进一步

文章 http://blog.csdn.net/lili72/article/details/41130743 lili72 数据平台: 一.  hadoop平台:Hbase.hive,storm,spark                         1) 部署hadoop到多台机器,调整配置參数,保证正常执行.可能出现作业挂死现象.                         2) 部署hiveclient,元数据库mysql等的配置,hiveclient是不參与集群的.mysql也

摘要:本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中,逐渐引入Spark,并且以Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程. 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作

转载自http://www.csdn.net/article/2015-06-08/2824889 http://www.zhihu.com/question/26568496 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL

本人一直在做NET开发,接触这行有6年了吧.毕业也快四年了(6年是因为大学就开始在一家小公司做门户网站,哈哈哈),之前一直秉承着学要精,就一直一门心思的在做NET(也是懒吧).最近的工作一直都和大数据清洗相关,想着要学学真正的大数据懒,不然都不好意思说自己是做数据清洗的. 目前关于hadoop的学习资料已经非常多了,写出来只当作是自己学习经历的笔记,如果顺便还能帮助下后面的学习者,那当然是再好不过了.所以 目前起的是我(小强)的学习之路. 以下是我现在的学习步骤,所以学到哪写到哪,不是系统学习的

修改配置文件 cd /etc/sysconfig/network-scripts  #进入网络配置目录 dir ifcfg*                         #找到网卡配置文件 ifcfg-eno16777736  ifcfg-lo vi ifcfg-eno16777736 配置文件内容 TYPE=Ethernet BOOTPROTO=static                              #改成static,针对NAT NAME=eno16777736 UUID

1. 计数器应用 2. 数据清洗(ETL) 在运行核心业务MapReduce程序之前,往往要先对数据进行清洗,清理掉不符合用户要求的数据.清理的过程往往只需要运行Mapper程序,不需要运行Reduce程序. LogMapper.java @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] fi

学习hadoop,首先我们要知道hadoop是什么? 说到底Hadoop只是一项分布式系统的工具,我们在学习的时候要理解分布式系统设计中的原则以及方法,只有这样才能以不变应万变.再一个就是一定要动手,有什么案例,有什么项目一定要亲自动手去敲. 学习的时候不要害怕遇到问题,问题是最好的老师.其实学习的过程就是逐渐解决问题的过程,当你遇到的问题越来越少的时候,就说明已经学的差不多了. 下面说一下hadoop的学习路线. 1.我们要掌握Linux的安装及基本操作.Python安装及编程基础.java基

当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作为较早关注和引入Spark的移动互联网大数据综合服务公司,TalkingData也积极地参与到国内Spark社区的各种活 动,并多次在Meetup中分享公司的Sp

http://www.infoq.com/cn/news/2014/09/admaster-hadoop 卢亿雷是现任AdMaster技术副总裁,曾在联想研究院.百度基础架构部.Carbonite China工作,关注高可靠.高可用.高扩展.高性能系统服务,以及Hadoop/HBase/Storm/Spark等离线.流式及实时分布式计算技术.他对分布式存储和分布式计算.超大集群.大数据分析等有深刻理解及实践经验,对Lustre.HDFS.HBase.Map/Reduce.Storm.Spark等

1.数据采集 对于数据采集主要分为三类,即结构化数据库采集,日志和文件采集,网页采集. 对于结构化数据库,采用Sqoop是合适的,可以实现结构化数据库中数据并行批量入库到hdfs存储.对于网页采集,前端可以采用Nutch,全文检索采用lucense,而实际数据存储最好是入库到Hbase数据库.对于日志文件的采集,现在最常用的仍然是flume或chukwa,但是我们要看到如果对于日志文件数据需要进行各种计算处理再入库的时候,往往flume并不容易处理,这也是为何可以采用Pig来做进一步复杂的dat