一.项目概述 本项目主要用于互联网电商企业中,使用Spark技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 本项目使用了Spark技术生态栈中最常用的三个技术框架,Spark Core.Spark SQL和

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6

一.模拟生成数据 package com.bw.test; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.UUID; import com.bw.util.DateUtils; import com.bw.util.StringUtils; import org.apache.spark.api.java.J

一.user_visit_action(Hive表) 1.1 表的结构 date:日期,代表这个用户点击行为是在哪一天发生的user_id:代表这个点击行为是哪一个用户执行的session_id :唯一标识了某个用户的一个访问sessionpage_id :点击了某些商品/品类,也可能是搜索了某个关键词,然后进入了某个页面,页面的idaction_time :这个点击行为发生的时间点search_keyword :如果用户执行的是一个搜索行为,比如说在网站/app中,搜索了某个关键词,然后会跳转

一.对用户访问session进行分析 1.可以根据使用者指定的某些条件,筛选出指定的一些用户(有特定年龄.职业.城市): 2.对这些用户在指定日期范围内发起的session,进行聚合统计,比如,统计出访问时长在0~3s的session占总session数量的比例: 3.按时间比例,比如一天有24个小时,其中12:00~13:00的session数量占当天总session数量的50%,当天总session数量是10000个,那么当天总共要抽取1000个session,ok,12:00~13:00的

一.概述 数据设计,往往包含两个环节: 第一个:就是我们的上游数据,就是数据调研环节看到的项目基于的基础数据,是否要针对其开发一些Hive ETL,对数据进行进一步的处理和转换,从而让我们能够更加方便的和快速的去计算和执行spark作业: 第二个:就是要设计spark作业要保存结果数据的业务表的结构,从而让J2EE平台可以使用业务表中的数据,来为使用者展示任务执行结果. 二.MySQL表设计 2.1 session_aggr_stat表 存储第一个功能,session聚合统计的结果 CREATE

一.概述 JSON的全称是”JavaScript Object Notation”,意思是JavaScript对象表示法,它是一种基于文本,独立于语言的轻量级数据交换格式.XML也是一种数据交换格式,为什么没 有选择XML呢?因为XML虽然可以作为跨平台的数据交换格式,但是在JS(JavaScript的简写)中处理XML非常不方便,同时XML标记比数据 多,增加了交换产生的流量,而JSON没有附加的任何标记,在JS中可作为对象处理,所以我们更倾向于选择JSON来交换数据.这篇文章主要从以下几个方

一.创建Maven项目 创建项目,名称为LogAnalysis 二.常用工具类 2.1 配置管理组建 ConfigurationManager.java import java.io.InputStream; import java.util.Properties; /** * 配置管理组件 * * 1.配置管理组件可以复杂,也可以很简单,对于简单的配置管理组件来说,只要开发一个类,可以在第一次访问它的 * 时候,就从对应的properties文件中,读取配置项,并提供外界获取某个配置key对应

1.按条件筛选session 搜索过某些关键词的用户.访问时间在某个时间段内的用户.年龄在某个范围内的用户.职业在某个范围内的用户.所在某个城市的用户,发起的session.找到对应的这些用户的session,也就是我们所说的第一步,按条件筛选session. 这个功能,就最大的作用就是灵活.也就是说,可以让使用者,对感兴趣的和关系的用户群体,进行后续各种复杂业务逻辑的统计和分析,那么拿到的结果数据,就是只是针对特殊用户群体的分析结果:而不是对所有用户进行分析的泛泛的分析结果.比如说,现在某个企

Zookeeper集群搭建 http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8619184.html Hadoop集群搭建 http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8634335.html http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8639918.html Hbase集群搭建 http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8668880.html Hive的搭建 http://

一.CentOS7集群搭建 1.1 准备3台centos7的虚拟机 IP及主机名规划如下: 192.168.123.110 spark1192.168.123.111 spark2192.168.123.112 spark3 1.2 修改IP地址 [root@bigdata ~]# vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 1.3 修改主机映射 [root@bigdata ~]# vi /etc/hosts 1.4 修改主机名 三台机器分别把主机

body { margin: 0 auto; font: 13px / 1 Helvetica, Arial, sans-serif; color: rgba(68, 68, 68, 1); padding: 5px } h1, h2, h3, h4 { color: rgba(17, 17, 17, 1); font-weight: 400 } h1, h2, h3, h4, h5, p { margin-bottom: 16px; padding: 0 } h1 { font-size: 2

五. 电商用户画像环境搭建 众所周知,Hive的执行任务是将hql语句转化为MapReduce来计算的,Hive的整体解决方案很不错,但是从查询提交到结果返回需要相当长的时间,查询耗时太长.这个主要原因就是由于Hive原生是基于MapReduce的,那么如果我们不生成MapReduce Job,而是生成Spark Job,就可以充分利用Spark的快速执行能力来缩短HiveHQL的响应时间. 本项目采用SparkSql与hive进行整合(spark on hive),通过SparkSql读取hi

四. 如何构建电商用户画像 4.1 构建电商用户画像技术和流程 构建一个用户画像,包括数据源端数据收集.数据预处理.行为建模.构建用户画像 有些标签是可以直接获取到的,有些标签需要通过数据挖掘分析到! 4.2 源数据分析 用户数据分为2类:动态信息数据.静态信息数据 静态信息数据来源: 用户填写的个人资料,或者由此通过一定的算法,计算出来的数据 如果有不确定的,可以建立模型来判断,比如用户的性别注册没有填写,可以建立模型,根据用户的行为来判断用户性别是什么,或者它的概率 动态信息数据来源: 用户

六.  电商用户画像数据仓库建立 7.1  数据仓库准备工作 为什么要对数据仓库分层?星型模型 雪花模型 User----->web界面展示指标表 l    用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据: l     如果不分层的话,如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大 l     通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个

7.电商用户画像开发 7.1用户画像--数据开发的步骤 u 数据开发前置依赖 -需求确定 pv uv topn -建模确定表结构 create table t1(pv int,uv int,topn string) -实现方案确定 u 数据开发过程 -表落地 -写sql语句实现业务逻辑 -部署代码 -数据测试 -试运行与上线 在接下来的客户基本属性表开发中演示开发的流程. 7.2 用户画像开发--客户基本属性表 --用户画像-客户基本属性模型表 create database if not ex

对于大多数互联网公司,基于日志分析的WEB入侵检测分析是不可或缺的. 那么今天我就给大家讲一讲如何用graylog的extractor来实现这一功能. 首先要找一些能够识别的带有攻击行为的关键字作为匹配的规则. 由于我不是专门搞安全的,所以在网上找了一些软waf的规则脚本. 剩下来的工作就可以交给Graylog的extractor实现了. 这次介绍一下extractor的Copy input用法. (1)waf规则脚本如下: \.\./ select.+(from|limit) (?:(unio

kubectl-trace 是一个kubectl 的插件,我们可以使用基于bpftrace 的编程能力,来分析系统的性能问题, 强大,灵活,后边安装试用下 参考架构 参考资料 https://github.com/iovisor/kubectl-trace