针对于web日志做分析是学习spark常用练习项目.此文介绍web日志正则匹配相关小提示.  实例测试 从网上找了一个access日志案列 218.19.140.242 - - [10/Dec/2010:09:31:17 +0800] "GET /query/trendxml/district/todayreturn/month/2009-12-14/2010-12-09/haizhu_tianhe.xml HTTP/1.1" 200 1933 "-" "

本文只展示核心代码,完整代码见文末链接. Web Log Analysis 提取需要的log信息,包括time, traffic, ip, web address 进一步解析第一步获得的log信息,如把ip转换为对应的省份,从网址中提取出访问内容和内容ID,最后将信息转换为parquet格式. (1)按日期和内容(video)的ID进行分组,并根据访问次数进行倒序排序. (2)按日期,内容(video)的ID和省份进行分组,并根据访问次数排名取前3. 最后将(1)和(2)数据写入MySQL. 注

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

一.前言:本文是个实践博客,演示如何结合使用自定义库和 HDInsight 上的 Spark 来分析日志数据. 我们使用的自定义库是一个名为 iislogparser.py的 Python 库. 每步的输入和对应的输出 纠正了原文中一个因版本引起的小问题 前提:你先在Azure HDinsight上有一个Apache Spark集群,(似乎现在只能是2.*版本的spark了) 二.将原始数据另存为 RDD 在本部分中,将使用与 HDInsight 中的 Apache Spark 群集关联的 Ju

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

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.

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

<pre name="code" class="html">下面是日志的样子 55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043 正则的例子 %{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration} 配置文件里是怎么写得? input { file { path => "/var/log/http.

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

自从开始学习spark计算框架以来,我们老师教的是local模式下用eclipse运行spark程序,然后我在运行spark程序时,发现控制台的日志颜色总是显示为黑色,哇,作为程序猿总有一种强迫症,发现老师软件下的日志是红色的而我软件下的日志是黑色的.这种情况下就不能安心写spark代码.于是历时一个多月,我终于解决了这个问题. 首先,我在百度的过程中,网上说的是改log4j的jar包,还有在eclipse里面下各种各样的插件,这些我都试过了,发现最好的情况只有一部分的颜色能变,其余还是有一些为

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

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

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

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

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