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

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

使用Nginx和Logstash以及kafka来实现网站日志采集的详细步骤和过程 先列出来总体启动流程: (1)启动zookeeper集群(hadoop01.hadoop02和hadoop03这3台机器): zookeeper/bin/zkServer.sh start (2)启动hadoop02机器上的nginx: nginx/sbin/nginx )启动kafka集群(hadoop01.hadoop02和hadoop03这3台机器): kafka/bin/kafka-server-start

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

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

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

网站日志实时分析工具GoAccess使用 系统环境CentOS release 5.5 (Final) GoAccess是一款开源的网站日志实时分析工具. GoAccess 的工作方式就是读取和解析 Apache/Nginx/Lighttpd 的访问日志文件 access log,然后以更友好的方式把统计信息显示出来.统计的内容包括:访问概况.动态页面请求.静态页面请求(如图片.样式表.脚本等).访客排名,访客使用的操作系统,访客使用的浏览器,来路域名,404 错误,搜索爬虫,搜索关键词等等.

一.Flume的介绍: Flume由Cloudera公司开发,是一种提供高可用.高可靠.分布式海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于采集数据:同时,flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方的能力,如果能用一句话概括Flume,那么Flume是实时采集日志的数据采集引擎. 二.Flume的体系结构: Flume的体系结构分成三个部分:数据源.Flume.目的地 数据源种类有很多:可以来自directory.http.kafka等,flume

日志服务支持通过Logtail采集Kubernetes集群日志,并支持CRD(CustomResourceDefinition)进行采集配置管理.本文主要介绍如何安装并使用Logtail采集Kubernetes集群日志. 采集流程 安装alibaba-log-controller Helm包. 创建采集配置. 根据您的需求选择使用控制台或CRD(CustomResourceDefinition)创建采集配置,本文以控制台为例. 图 1. 采集流程 视频教程:http://cloud.video.

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

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

有关python实现apahce网站日志分析的方法. 应用到:shell与python数据交互.数据抓取,编码转换 #coding:utf-8 #!/usr/bin/python'''程序说明:apache access.log日志分析 分析访问网站IP 来源情况 日期:2014-01-06 17:01 author:gyh9711 程序说明:应用到:shell与python数据交互.数据抓取,编码转换'''import osimport jsonimport httplibimport cod

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

今天接到一个活,需要统计人员的工号信息,由于种种原因不能直接连数据库 [无奈].[无奈].[无奈].采取迂回方案,写个工具自动登录网站,采集用户信息. 这也不是第一次采集ASP.NET网站,以前采集的时候就知道,这种网站采集比较麻烦,尤其是WebForm的ASP.NET 网站,那叫一个费劲. 喜欢现在流行的Restful模式的网站,数据接口采集那才叫舒服. 闲话少说,开干 工作量不大,HTTP纯手写 先准备下一个GET/POST预备使用 public static string Get(stri

CMDB02/单例模式.资产采集参考命令.日志处理 目录 CMDB02/单例模式.资产采集参考命令.日志处理 1. 单例模式 1.1 多例模式 1.2 单例模式 1.2.1 单例模式/错误 1.2.2 单例模式 new/正确 1.2.3 单例模式之文件导入/正确,在源码中的应用 1.3 单例模式补充 2. 日志 3. 获取资产信息的命令 4. 数据封装 5.表关系 总结: 1. 单例模式 1.1 多例模式 代码示例 class Foo(object): def __init__(self,nam

网站日志统计相关术语 PV(Page View):页面浏览量或点击量,衡量用户访问的网页数量 UV(Unique Visitor):独立设备的访问次数,根据客户端发送的 Cookie 区分 IP(Internet Protocol):公网 IP 的访问次数 假设公司有一座大厦,大厦有100人,每个人有一台电脑和一部手机,上网都是通过 NAT 转换出口,每个人点击网站 2 次, 请问对应的PV , UV , IP分别是多少? PV: 400 UV: 200 IP: 1 SOA (Service-O

注:/usr/local/src 是源码包路径,可以自己更改 服务器中安装依赖 yum -y install gcc perl pcre-devel openssl openssl-devel 上传 LuaJIT-2.0.4.tar.gz 并安装 LuaJIT tar -zxvf LuaJIT-2.0.4.tar.gz -C /usr/local/src/ cd /usr/local/src/LuaJIT-2.0.4/ make && make install PREFIX=/usr/lo

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