原文地址:http://xuqq999.blog.51cto.com/3357083/774714 apache日志分析可以获得很多有用的信息,现在来试试最基本的,获取最多访问的前10个IP地址及访问次数. 既然是统计,那么awk是必不可少的,好用而高效. 命令如下: awk '{a[$1] += 1;} END {for (i in a) printf("%d %s\n", a[i], i);}' 日志文件 | sort -n | tail 首先用awk统计出来一个列表,然后用sor

nginx日志中访问最多的100个ip及访问次数 awk '{print $1}' /opt/software/nginx/logs/access.log| sort | uniq -c | sort -n -k 1 -r | head -n 100

问题描述: 现有海量日志数据保存在一个超大的文件中,该文件无法直接存入内存,要求从 中提取某天访问BD次数最多的IP 分析解读: 由于这个题目只关心某一天访问次数最多的IP,因此可以首先对文件进行一次遍历,把这一天访问的IP的相关信息记录到一个单独的文件中.接下来可以用之前的方法来进行求解.唯一需要确定的是把一个大文件分成多少个小文件比较合适.以IPV4为例子,由于一个IP地址占用32位,因此最多会有2^32=4G种取值情况.如果使用hash(IP)%1024值,那么把海量IP日志分别存储到10

使用python找出nginx访问日志中访问次数最多的10个ip排序生成网页 方法1:linux下使用awk命令 # cat access1.log | awk '{print $1" "$7" "$9}'|sort -n|uniq -c |sort -n -r|head -10 方法2:通过python处理日志 #encoding=utf-8 # 找到日志中的top 10,日志格式如下 #txt = '''100.116.167.9 - - [22/Oct/201

Shell 命令行统计 apache 网站日志访问IP以及IP归属地 我的一个站点用 apache 服务跑着,积攒了很多的日志.我想用 shell 看看有哪些人访问过我的站点,并且他来自哪里. 因为日志太长了,所以我没跑完就放弃了,因为跑起来太慢了... 分析 apache 日志 140.205.16.220 - - [26/Jun/2017:03:49:51 +0800] "GET /content_article_3.html HTTP/1.1" 200 3 日志内容如上,这个很简

问题描述:现有某网站海量日志数据,提取出某日访问该网站次数最多的那个IP. 分析:IP地址是32位的二进制数,所以共有N=2^32=4G个不同的IP地址, 如果将每个IP地址看做是数组的索引的话,那么需要创建一个unsigned count[N]的数组,即可统计出每个IP的访问次数,但是这个数组的大小是4G*4=16G, 远远超过了32位计算机所支持的内存大小,因此不能直接创建这个数组. 采用划分法解决这个问题,假设允许使用的内存是512M,512M内存可以统计128M个不同的IP地址的访问次数

之前在<一种基于自定义代码记录用户访问日志在Sharepoint网站的应用方法!>一文利用本人几年前的开发的UserVisitLogsHelp组件进行了网站用户访问日志记录,可用于网站分析,虽然IIS可以有日志记录的功能(也可通过工具分析),但它的主要缺点是可定制性相对较差,难以满足个性化的需求,只能用于windows平台的站点,有很大的局限性.通过该组件不仅能用于asp.net等windows平台网站,也可以用于PHP.JSP等Linux网站.该组件目前已在Codeplex网站中开源了,具体

一.Nginx.conf主配置文件 Nginx主配置文件conf/nginx.conf是一个纯文本类型的文件,整个配置文件是以区块的形式组织的.一般,每个区块以一对大括号{}来表示开始与结束. 核心模块: user www; # Nginx进程所使用的用户 worker_processes ; # Nginx运行的work进程数量(建议与CPU数量一致或auto) error_log /log/nginx/error.log # Nginx错误日志存放路径 pid /var/run/nginx.

我们面临的问题有以下两点:1)数据量太大,无法在短时间内解决:2)内存不够,没办法装下那么多的数据.而对应的办法其实也就是分成1)针对时间,合适的算法+合适的数据结构来提高处理效率:2)针对空间,就是分而治之,将大数据量拆分成多个比较小的数据片,然后对其各个数据片进行处理,最后再处理各个数据片的结果.原文中也给出一个问题,"从3亿个ip中访问次数最多的IP",就试着来解决一下吧.1)首先,生成3亿条数据,为了产生更多的重复ip,前面两节就不变了,只随机生成后面的2节. private

1.内存不受限 一个IP有32bit(4Byte),1GB=10亿,那么在4GB内存的情况下,可以存10亿个IP.用HashMap,边存入IP边维护一个最大次数,这样遍历一遍就可以求出,时间复杂度为O(n). 2.内存受限 假设我们有1TB的数据,但内存只有4GB,不能将数据全部读入内存做运算. 从输入流中读取1TB的数据,将IP地址按模1000运算,相同的模值IP写到同一个文件中.这样就会产生1000个小文件,每个文件大约1GB,且保证了相同的IP一定在同一个文件中. 对这1000个文件中的每

算法思想:分而治之+Hash 1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况,所以不能完全加载到内存中处理: 2.可以考虑采用分而治之的思想,按照IP地址的Hash(IP) % 1024的值,把海量IP日志分别存储到1024个小文件中,这样,每个小文件最多包含4MB个IP地址: 这样的话,通过计算IP的Hash值,相同IP肯定会放到一个文件中,当然不同的IP的Hash值也可能相同,就存在一个小文件中. 3.对于每一个小文件,可以构建一个IP为key,出现的次数为value的Hash Map,同时记录

/* 1,hash散列 2,找到每个块出现次数最多的(默认出现均匀)—–>可以用字典树 3,在每个块出现最多的数据中挑选出最大的为结果 */ 问题一: 怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个 算法思想: 方案1:先做hash,然后求模映射为小文件,求出每个小文件中重复次数最多的一个,并记录重复次数. 然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求(如下). 问题二: 网站日志中记录了用户的IP,找出访问次数最多的IP. 算法思想: IP地址最多有2^32=4G种取值可能,所以不能完全加载到

统计查看文件以及筛选日志 1.*.log 日志文件中 统计独立ip的个数: awk '{print $1}' test.log | sort | uniq | wc -l 2.#查询访问最多的前10个ip awk 3.#查看某段时间的 grep "2017:0[3-6]" test.log 4.访问次数最多的IP netstat -ntu | tail -n + | awk | sort | uniq -c| sort -n -r | head -n tail -n +3 :去掉前两行

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

登录日志的访问日志的 统计    MapReduce <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-common --><dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>2.9.1</ver

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:当前页面 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4458219.html 网站日志分析项目案例(三)统计分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一.项目背景与数据情况 1.1 项目来源 本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖.回帖,如图1所示. 图1 项目来源网

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

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:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4458219.html 网站日志分析项目案例(三)统计分析:当前页面 一.借助Hive进行统计 1.1 准备工作:建立分区表 为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表.这里我们选择分区表,以日期作

一.说在前面的话 上一篇,楼主介绍了使用flume集群来模拟网站产生的日志数据收集到hdfs.但我们所采集的日志数据是不规则的,同时也包含了许多无用的日志.当需要分析一些核心指标来满足系统业务决策的时候,对日志的数据清洗在所难免,楼主本篇将介绍如何使用mapreduce程序对日志数据进行清洗,将清洗后的结构化数据存储到hive,并进行相关指标的提取. 先明白几个概念: 1)PV(Page View).页面浏览量即为PV,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.计算方

前不久在网站上看到了网站日志访问记录组件UserVisitLogsHelp开源了! 这篇博客感觉还不错,就把源码download了下来,学习一下,发现里面的代码书写和设计并不是很好,于是自己改了改.自己在测试中也发现了一点小问题,同时也记录出来. 该组件实现原理很简单:主要利用IHttpModule接口并在Web.config中的HttpModule节点添加此组件的配置,考虑到性能和可移植性,数据库采用开源Sqlite,方便维护和数据采集.这里数据采集需要一个相应的配置类,结构如下: FileS

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