目录 点击流数据模型 概述 点击流模型 网站流量分析 网站流量模型分析 网站流量来源 网站流量多维度细分 网站内容及导航分析 网站转化及漏斗分析 流量常见分析角度和指标分类 指标概述 指标分类 分析角度 流量日志分析网站整体架构模块 步骤 模块开发之数据采集 模块开发之数据预处理 点击流模型PageViews表 点击流模型visit信息表 点击流数据模型 概述 点击流(Click Stream)是指用户在网站上持续访问的轨迹.点击流数据(Click Stream Data)代表了用户浏览网站的整

1.首先说下EKL到底是什么吧? ELK是Elasticsearch(相当于仓库).Logstash(相当于旷工,挖矿即采集数据).Kibana(将采集的数据展示出来)的简称,这三者是核心套件,但并非全部. Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集.分析.存储数据三大功能:是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能,可扩展的分布式系统.它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上. Logstash是一个用来搜集.分析.过滤日志的工具.它支持几乎任何类型的

目录 数据仓库设计 维度建模概述 维度建模的三种模式 本项目中数据仓库的设计 ETL开发 创建ODS层数据表 导入ODS层数据 生成ODS层明细宽表 统计分析开发 流量分析 受访分析 访客visit分析 关键路径转化率分析(漏斗模型) 级联求和 流量日志分析网站整体架构模块的整体步骤为下图 关于数据采集模块和数据预处理的开发在[Hadoop离线基础总结]网站流量日志数据分析系统末尾已经写了,想了解可以点击查看. 数据仓库设计 维度建模概述 维度建模 (dimensional modeling)

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

phpMyVisites是一个网站流量统计系统,它能够提供非常详细的统计报告和高级图形报表.phpMyVisites不是一个Apache log分析工具,它建有自己的log.它的特点包括: 安装部署:提供可视化的安装向导,并且使用简单只要把一段简单的Javascript代码添加到你网站的页面中就能够马上开始收集访问者的信息. 一个简洁,友好的界面可用来展示数据和帮助数据分析. 提供简洁,明了的图形分析报表. 安全:phpMyVisites能够最大限度地阻止入侵和外部攻击. 支持多网站统计 多用户

Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构,最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序.低成本.高可靠.高扩展.高有效.高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统,然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理,在要求实时性的场景下毫无用武之地. 因

背景: 最近线上上了ELK,但是只用了一台Redis在中间作为消息队列,以减轻前端es集群的压力,Redis的集群解决方案暂时没有接触过,并且Redis作为消息队列并不是它的强项:所以最近将Redis换成了专业的消息信息发布订阅系统Kafka, Kafka的更多介绍大家可以看这里:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/39499283  ,关于ELK的知识网上有很多的哦, 此篇博客主要是总结一下目前线上这个平台的实施步骤,ELK是怎么跟Kaf

原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

大数据时代,一大技术特征是对海量数据采集.存储和分析的多组件解决方案.而其中对来自于传感器.APP的SDK和各类互联网应用的原生日志数据的采集存储则是基本中的基本.本系列文章将从0到1,概述一下搭建基于Kafka.Flume.Zookeeper.HDFS.Hive的海量数据分析系统的框架.核心应用和关键模块. 项目源代码存储于GitHub:源码 系统架构概述 本系列文章所介绍的数据分析系统,定位于一种通用的大数据分析系统,可用于电商.互联网和物联网的实际解决方案中.该应用主要解决从多种多样的互联

作者:大数据女神-诺蓝(微信公号:dashujunvshen).本文是36大数据专稿,转载必须标明来源36大数据. 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种

上一篇使用Docker搭建了Hadoop的完全分布式:使用Docker搭建Hadoop集群(伪分布式与完全分布式),本次记录搭建spark集群,使用两者同时来实现之前一直未完成的项目:网站日志流量分析系统(该系统目前用虚拟机实现了离线分析模块,实时分析由于资源问题尚未完成---这次spark集群用于该项目的实时分析) 一.根据架构图搭建基础环境 ①Scala版本:2.13以及JDK版本:1.8.231,scala下载地址:https://www.scala-lang.org/download/(

项目背景 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 当然即使是机器规模不大,一个系统通常也会涉及到多种语言的开发,拿我们公司来说,底层是通过c++开发的,而也业务应用层是通过Python开发的,并且即使是C++也分了很多级别应用,python这边同样也是有多个应用,那么问题来了,每次系统出问题了,如何能够迅速查问题? 好一点的情况可能是python应用层查日志发现是系统底层处理异常了,

前言 本文可能不会详细记录每一步实现的过程,但一定程度上可以引领小伙伴走向更开阔的视野,串联每个环节,呈现予你不一样的效果. 业务规模 8个平台 100+台服务器 10+个集群分组 微服务600+ 用户N+ 面临问题 随着分布式微服务容器技术的发展,传统监控系统面临许多问题: 容器如何监控 微服务如何监控 集群性能如何进行分析计算 如何管理agent端大量配置脚本 这些都是传统监控所要面临的棘手问题,那么如何解决当前遇到的问题,GPE横空出世,后面会重点分析. 系统监控 目标群体:系统日志.服务

目录 elk简介 官方帮助 rsyslog rsyslog日志采集介绍与使用 综合实验 案例一: 单机ELK部署 案例二. JAVA环境配置,部署 filebeat+Elasticsearch apache日志收集配置 nginx日志收集配置 mysql slow 慢日志收集配置 tomcat日志收集 elk简介 ELK是三个开源软件的缩写,分别表示:Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件.新增了一个FileBeat,它是一个轻量级的日志收集处理工

之前已经完成zookeeper集群.Hadoop集群.HBase集群.Flume.Kafka集群.Spark集群的搭建:使用Docker搭建Spark集群(用于实现网站流量实时分析模块),且离线分析模块已经在之前的模块中实现(网站日志流量分析系统之数据清洗处理(离线分析)),这次基于Docker搭建的spark集群,本地编写Scala代码实现网站日志流量实时分析模块,最终提交于spark集群. 一.本机环境 系统:win10 64位 Scala版本:2.13 JDK版本:1.8 IDE工具:ID

Go实现日志收集系统1 项目背景 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 当然即使是机器规模不大,一个系统通常也会涉及到多种语言的开发,拿我们公司来说,底层是通过c++开发的,而也业务应用层是通过Python开发的,并且即使是C++也分了很多级别应用,python这边同样也是有多个应用,那么问题来了,每次系统出问题了,如何能够迅速查问题? 好一点的情况可能是python应用层查日志发

[前言] 自腾讯与京东建立了战略合作关系之后,笔者网上购物就首选京东了.某天在家里访问京东首页的时候突然吃惊地发现浏览器突然跳到了第三方网站再回到京东,心里第一个反应就是中木马了. 竟然有这样的事,一定要把木马大卸八块. [原因排查] 首先在重现的情况下抓包,京东官网确实返回了一段Java让浏览器跳转到了yiqifa.com. 下图是应用层的抓包. 服务器返回的代码导致跳转,基本可以排除本地木马,推测是网络或者服务器的问题.根据笔者的经验,这种情况很大可能是链路上的流量劫持攻击.当然也不能排除京

Awstats是一个免费非常简洁而且强大有个性的网站日志分析工具. 功能: 一:访问量,访问次数,页面浏览量,点击数,数据流量等 二:精确到每月.每日.每小时的数据 三:访问者国家 四:访问者IP 五:Robots/Spiders的统计 六:访客持续时间 七:对不同Files type 的统计信息 八:Pages-URL的统计 九:访客操作系统浏览器等信息 十:其它信息(搜索关键字等等)   1.安装httpd [root@www /]# tar zxvf httpd-.tar.gz -C /u

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.