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…

1.网上很多关于搭建Hadoop集群的知识,这里不多做叙述,并且本机运行Hadoop程序是不需要hdfs集群的,我们本机运行只做个demo样式,当真的需要运行大数据的时候,才需要真正的集群 2.还有就是词频统计的知识,不论是官方文档,还是网上的知识,基本都能随意百度个几百篇出来 但是我找半天,确实是没有找到对词频的结果进行全局排序的操作,实在是苦于搜索不到,我就自己瞎鼓捣一波,搞了个demo出来,还有决定不找接口了,之前一直说自己忙,没时间写blog,现在想想其实还是接口,因为永远没有那么多闲余…

运行一个Map Reduce job 想查看日志: 点击History ,找不到网页 解决办法如下: 1.其中有一个进程是需要启动的: Hadoop自带了一个历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map.用了多少个Reduce.作业提交时间.作业启动时间.作业完成时间等信息.默认情况下,Hadoop历史服务器是没有启动的,我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器 mr-jobhistory-daemon.sh start history…

首先,假设须要打印日志,不须要用log4j这些东西,直接用System.out.println就可以,这些输出到stdout的日志信息能够在jobtracker网站终于找到. 其次,假设在main函数启动的时候用System.out.println打印的日志,直接在控制台就能够看到. 再其次,jobtracker网站非常重要. http://your_name_node:50030/jobtracker.jsp 注意,在这里看到Map 100%不一定正确,有时候会卡在Map阶段并没有完毕,而此时…

一.Flume简介 Flume是一个分布式的.高可用的海量日志收集.聚合和传输日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方(如:Kafka,HDFS等),便于收集数据.其核心为agent,agent是一个java进程,运行在日志收集节点. agent里面包含3个核心组件:source.channel.sink.  source组件是专用于收集日志的,可以处理各种类型各种格式的日志数据,包括avro.thrift.exec.jms.spooling directory.netcat.seque…

日志数据分析:1.背景1.1 hm论坛日志,数据分为两部分组成,原来是一个大文件,是56GB:以后每天生成一个文件,大约是150-200MB之间:1.2 日志格式是apache common日志格式:每行记录有5部分组成:访问ip.访问时间.访问资源.访问状态.本次流量:27.19.74.143 - - [30/May/2013:17:38:20 +0800] "GET /static/image/common/faq.gif HTTP/1.1" 200 11271.3 分析一些核心指…

一.数据倾斜分析——mapJoin 1.背景 接上一个day的Join算法,我们的解决join的方式是:在reduce端通过pid进行串接,这样的话: --order ,,P0001, ,,P0001, ,,P0002, --product P0001,小米5,, P0002,锤子T1,, 例如订单中的小米5卖的比较好(截止博客时间,已经是米7将出的时候了.),这样的话大部分的数据都流向了P0001的这个reduce上,而P0002 的锤子的reduce确很轻松,这样,就产生了数据倾斜了! 更多…

前面一篇应该算是比较详细的介绍了spark的基础知识,在了解了一些spark的知识之后相必大家对spark应该不算陌生了吧!如果你之前写过MapReduce,现在对spark也很熟悉的话我想你再也不想用MapReduce去写一个应用程序了,不是说MapReduce有多繁琐(相对而言),还有运行的效率等问题.而且用spark写出来的程序比较优雅,这里我指的是scala版的,如果你用java版的spark去写一个应用程序,对比scala版的,想必你肯定会爱上scala这门语言的,哈哈哈(以上纯属个人…

数据分析一般分为两种,一种是在线一种是离线 流程: 一般都是对于日志文件的采集和分析 场景实例(某个电商网站产生的用户访问日志(access.log)进行离线处理与分析的过程) 1.需求: 基于MapReduce的处理方式,最后会统计出某一天不同省份访问该网站的uv与pv(pv就是点击量,uv是独立访客量). 上图比较典型的Nginx负载均衡+KeepAlive高可用集群架构,访问的信息日志就存在每台web服务器上 日志文件内容如下: 1001 211.167.248.22 eecf0780-2…

Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘.开源界…

方案 日志收集的方案有很多,包括各种日志过滤清洗,分析,统计,而且看起来都很高大上.本文只描述一个打入kafka的功能. 流程:app->kafka->logstash->es->kibana 业务应用直接将日志打入kafka,然后由logstash消费,数据进入es. 另一方面,应用在服务器上会打日志文件. 如图: 详细 初步实现 首先,我们来初步实现这个方案,搭建elk略去不谈,其中特别注意各个版本的兼容.这里主要在代码层面讲解如何实现的历程. 要将日志数据写入kafka,我们…

日志文件,它记录着Windows系统及其各种服务运行的每个细节,对增强Windows的稳定和安全性,起着非常重要的作用.但许多用户不注意对它保护,一些“不速之客”很轻易就将日志文件清空,给系统带来严重的安全隐患. 一.什么是日志文件 日志文件是Windows系统中一个比较特殊的文件,它记录着Windows系统中所发生的一切,如各种系统服务的启动.运行.关闭等信息. Windows日志包括应用程序.安全.系统等几个部分,它的存放路径是“%systemroot%system32config”,应用程…

1.spring boot日志概述 spring boot使用Commons Logging作为内部的日志系统,并且给Java Util Logging,Log4J2以及Logback都提供了默认的配置.如果使用了spring boot的Starters,那么默认会使用Logback用于记录日志. 2.spring boot日志默认配置 我们启动一个空的spring-boot项目看一下控制台的日志 控制台的默认配置 logging.pattern.console=%clr(%d{${LOG_DA…

转载自:http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-log-kpi/ 今天学习了这一篇博客,写得十分好,照着这篇博客敲了一遍. 发现几个问题, 一是这篇博客中采用的hadoop版本过低,如果在hadoop2.x上面跑的话,可能会出现结果文件没有写入任何数据,为了解决这个问题,我试着去参照官网http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core…

上一篇中我们介绍了为什么需要一个日志系统.为什么云原生下的日志系统如此重要以及云原生下日志系统的建设难点,相信DevOps.SRE.运维等同学看了是深有体会的.本篇文章单刀直入,会直接跟大家分享一下如何在云原生的场景下搭建一个灵活.功能强大.可靠.可扩容的日志系统. 需求驱动架构设计 技术架构,是将产品需求转变为技术实现的过程.对于所有的架构师而言,能够将产品需求分析透彻是非常基本也是非常重要的一点.很多系统刚建成没多久就要被推翻,最根本的原因还是没有解决好产品真正的需求. 我所在的日志服务团队…

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS…

原文地址 开源(Open Source)对大数据影响,有二:一方面,在大数据技术变革之路上,开源在众人之力和众人之智推动下,摧枯拉朽,吐故纳新,扮演着非常重要的推动作用:另一方面,开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的生态系统.每一天,都有一大堆"新"框架."新"类库或"新"工具涌现,乱花渐欲"迷"人眼.为了掌控住这些"新玩意",数据分析的达人们不得不"殚精竭虑"地"学而时习之…

一.日志数据分析1.背景1.1 ***论坛日志,数据分为两部分组成,原来是一个大文件,是56GB:以后每天生成一个文件,大约是150-200MB之间: 每行记录有5部分组成:1.访问ip:2.访问时间:3.访问资源:4.访问状态:5.本次流量 1.2 日志格式是apache common日志格式:1.3 分析一些核心指标,供运营决策者使用: 1.3.1 浏览量PV 定义:页面浏览量即为PV(Page View),是指所有用户浏览页面的总和,一个独立用户每打开一个页面就被记录1 次.分析:网站总浏…

1.概述 今天继续<高可用的Hadoop平台>系列,今天开始进行小规模的实战下,前面的准备工作完成后,基本用于统计数据的平台都拥有了,关于导出统计结果的文章留到后面赘述.今天要和大家分享的案例是一个基于电商网站的用户行为分析,这里分析的指标包含以下指标: 统计每日PV 每日注册用户 每日IP 跳出用户 其他指标可以参考上述4个指标进行拓展,下面我们开始今天的分析之旅. 2.流程 首先,在开发之前我们需要注意哪些问题?我们不能盲目的按照自己的意愿去开发项目,这样到头来得不到产品的认可,我们的工作…

一 概述 1.1 为什么需要工作流调度系统 1)一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等 2)各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 3)为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行: 例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示: 1) 通过Hadoop先将原始数据上传到HDFS上(HDFS的操作): 2) 使用MapRe…

Spark在美团的实践 忽略元数据末尾 回到原数据开始处 引言:Spark美团系列终于凑成三部曲了,Spark很强大应用很广泛, 文中Spark交互式开发平台和作业ETL模板的设计都很有启发借鉴意义. 原文链接:http://tech.meituan.com/spark-in-meituan.html 关键词:Spark,Zeppelin,ETL, 用户特征,数据挖掘 美团是数据驱动的互联网服务,用户每天在美团上的点击.浏览.下单支付行为都会产生海量的日志,这些日志数据将被汇总处理.分析.挖掘与…

项目描述 一 项目简介 在远程服务器上的数据库中有两张表,user 和order,现需要对表中的数据做分析,将分析后的结果再存到mysql中.两张表的结构如下图所示 现需要分析每一天user和,oder的新增数量. 在远程的日志服务器上存放有用户浏览网站所留下的apache日志数据,现在需要对日志文件进行ETL处理,并分析用户的行为. 日志文件的格式如下 221.204.14.33 - - [11/Jul/2014:01:23:22 +0800] "GET /static/image/commo…

https://tech.meituan.com/2016/03/31/spark-in-meituan.html 本文已发表在<程序员>杂志2016年4月期. 前言 美团是数据驱动的互联网服务,用户每天在美团上的点击.浏览.下单支付行为都会产生海量的日志,这些日志数据将被汇总处理.分析.挖掘与学习,为美团的各种推荐.搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持.大数据处理渗透到了美团各业务线的各种应用场景,选择合适.高效的数据处理引擎能够大大提高数据生产的效率,进而间接或直接提升相关团队的工作效…

目录 1. 美团离线计算平台架构都有哪些框架? 2. 为什么要使用Spark架构? 3. spark推广过程中需要注意哪些方面? 前言 美团是数据驱动的互联网服务,用户每天在美团上的点击.浏览.下单支付行为都会产生海量的日志,这些日志数据将被汇总处理.分析.挖掘与学习,为美团的各种推荐.搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持.大数据处理渗透到了美团各业务线的各种应用场景,选择合适.高效的数据处理引擎能够大大提高数据生产的效率,进而间接或直接提升相关团队的工作效率. 美团最初的数据处理以Hive…

官方文档:http://gearman.org/getting-started/ 安装方法和示例都有,可以详细看一下. Gearman是一个分发任务的程序框架,可以用在各种场合,与Hadoop相比,Gearman更偏向于任务分发功能.它的任务分布非常简单,简单得可以只需要用脚本即可完成.Gearman最初用于LiveJournal的图片resize功能,由于图片resize需要消耗大量计算资源,因此需要调度到后端多台服务器执行,完成任务之后返回前端再呈现到界面. Gearman可以做什么 异步处…

官网:  http://gearman.org/ 一篇文章: 利用Gearman实现异步任务处理 一.问题分析 问题:在性能测试过程中,发现用户管理平台在进行图片上传时,性能不佳. 分析:经过代码分析得知,主要的瓶颈是图片上传后,还需要根据图片组件所在页面模块容器进行一系列处理:图片生成缩略图,裁剪图片,加水印等,这些处理在高并发的情况下,会消耗大量cpu资源,导致系统响应速度非常慢. 旧的处理方式: 次控端调用前台接口进行上传图片后,前台程序先上传图片,接着,进行图片压缩等处理,然后再返回结果…

大事件:  Hadoop新一代(2.x)计算平台YARN 一代hadoop存在的问题: 1.Jobtracker单点,容易导致崩溃,节点较多时造成性能瓶颈 2.作业分配基于槽位(slot),分配粒度太粗 3.Jobtracker和Tasktracker多次来回斱能启动作业,导致小作业不能及时完成 4.计算框架单一,Map-Reduce擅长日志分析,但即有大量的机器学习算法需要反复循环迭代,还有像图计算,可能涉及数据不多,但即要在内存产生大量中间数据和超大计算量,这些都不适合使用M-R框架,但H…

监控平台当前使用storm对日志进行流式分析计算,用于支撑监控数据清洗,后来逐渐在storm上搭建起数据在线关联,数据离线关联,明细数据清洗,日志搜索等功能,本章节对各功能进行简要概述. 对storm不熟悉的话,建议先阅读相关文献:http://ifeve.com/getting-started-with-stom-index/ 1. 正常业务数据清洗 该功能是mng系统最基本功能,也是最早搭建起来的,其目的是从日志中清洗出具有业务监控含义的数据,当前监控平台绝大多数数据均是通过该功能进行数据清…

本文为转载,原文见以下链接:https://mp.weixin.qq.com/s/4AMzq87V6eW3YPgE0mCdSw 1 基础篇 01 面向对象 → 什么是面向对象 面向对象.面向过程 面向对象的三大基本特征和五大基本原则 → 平台无关性 Java 如何实现的平台无关 JVM 还支持哪些语言(Kotlin.Groovy.JRuby.Jython.Scala) → 值传递 值传递.引用传递 为什么说 Java 中只有值传递 → 封装.继承.多态 什么是多态.方法重写与重载 Java 的继…

一.基础篇JVMJVM内存结构堆.栈.方法区.直接内存.堆和栈区别Java内存模型内存可见性.重排序.顺序一致性.volatile.锁.final垃圾回收内存分配策略.垃圾收集器(G1).GC算法.GC参数.对象存活的判定 JVM参数及调优Java对象模型oop-klass.对象头HotSpot即时编译器.编译优化类加载机制classLoader.类加载过程.双亲委派(破坏双亲委派).模块化(jboss modules.osgi.jigsaw)虚拟机性能监控与故障处理工具jps, jstack,…