大数据分析离线综合案例：网站点击流数据分析-职坐标

大数据分析离线综合案例：网站点击流数据分析

沉沙 2018-10-12 来源：阅读 1540 评论 0

摘要：本篇教程介绍了大数据分析离线综合案例：网站点击流数据分析，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

本篇教程介绍了大数据分析离线综合案例：网站点击流数据分析，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

一、网站点击流数据分析项目业务背景

　　1.什么是点击流数据

　　　　1.web访问日志

即指用户访问网站时的所有访问、浏览、点击行为数据。比如点击了哪一个链接，在哪个网页停留时间最多，采用了哪个搜索项、总体浏览时间等。
而所有这些信息都可被保存在网站日志中。通过分析这些数据，可以获知许多对网站运营至关重要的信息。采集的数据越全面，分析就能越精准。

日志的生成渠道：
1）是网站的web服务器所记录的web访问日志；
2）是通过在页面嵌入自定义的js代码来获取用户的所有访问行为（比如鼠标悬停的位置，点击的页面组件等），
　　然后通过ajax请求到后台记录日志；这种方式所能采集的信息最全面；
3）通过在页面上埋点1像素的图片，将相关页面访问信息请求到后台记录日志；

日志数据内容详述：
在实际操作中，有以下几个方面的数据可以被采集：
1)访客的系统属性特征。比如所采用的操作系统、浏览器、域名和访问速度等。
2)访问特征。包括停留时间、点击的URL等。
3)来源特征。包括网络内容信息类型、内容分类和来访URL等。
产品特征。包括所访问的产品编号、产品类别、产品颜色、产品价格、产品利润、

　　日志示例：

GET /log.gif?t=item.010001&m=UA-J2011-1&pin=-&uid=1679790178&sid=1679790178|12&v=je=1$sc=24-bit$sr=1600x900$ul=zh-cn$cs=GBK$dt=【云南白药套装】云南白药牙膏 180g×3 （留兰香型）【行情报价价格评测】-京东$hn=item.jd.com$fl=16.0 r0$os=win$br=chrome$bv=39.0.2171.95$wb=1437269412$xb=1449548587$yb=1456186252$zb=12$cb=4$usc=direct$ucp=-$umd=none$uct=-$ct=1456186505411$lt=0$tad=-$sku=1326523$cid1=1316$cid2=1384$cid3=1405$brand=20583$pinid=-&ref=&rm=1456186505411 HTTP/1.1

　　　　2.点击流数据模型
　　点击流概念

　　点击流这个概念更注重用户浏览网站的整个流程，网站日志中记录的用户点击就像是图上的“点”，而点击流更像是将这些“点”串起来形成的“线”。也可以把“点”认为是网站的Page，而“线”则是访问网站的Session。所以点击流数据是由网站日志中整理得到的，它可以比网站日志包含更多的信息，从而使基于点击流数据统计得到的结果更加丰富和高效。
　　点击流模型生成

　　点击流数据在具体操作上是由散点状的点击日志数据梳理所得，从而，点击数据在数据建模时应该存在两张模型表（Pageviews和visits）：

　　

　　

　　2.点击流数据分析意义

　　　　参见文首链接

　　3.流量分析常见指标　
　　　　1)基础分析（PV,IP,UV）
　　　　2)来源分析
　　　　3)受访分析
　　　　4)访客分析
　　　　5)转化路径分析

　　//完整指标参考文首链接
二、整体技术流程及架构

　　1.处理流程　　　

　　该项目是一个纯粹的数据分析项目，其整体流程基本上就是依据数据的处理流程进行，依此有以下几个大的步骤：

　　1) 数据采集

　　　　首先，通过页面嵌入JS代码的方式获取用户访问行为，并发送到web服务的后台记录日志

　　　　然后，将各服务器上生成的点击流日志通过实时或批量的方式汇聚到HDFS文件系统中

　　　　当然，一个综合分析系统，数据源可能不仅包含点击流数据，还有数据库中的业务数据（如用户信息、商品信息、订单信息等）及对分析有益的外部数据。

　　2) 数据预处理

　　　　通过mapreduce程序对采集到的点击流数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等

　　3) 数据入库

　　　　将预处理之后的数据导入到HIVE仓库中相应的库和表中

　　4) 数据分析

　　　　项目的核心内容，即根据需求开发ETL分析语句，得出各种统计结果

　　5) 数据展现

　　　　将分析所得数据进行可视化

　　2.项目结构

　　　　
三、模块开发——数据采集

　　数据采集的需求广义上来说分为两大部分。

　　1）是在页面采集用户的访问行为，具体开发工作：

　　　　1、开发页面埋点js，采集用户访问行为

　　　　2、后台接受页面js请求记录日志

　　　　此部分工作也可以归属为“数据源”，其开发工作通常由web开发团队负责

　　2）是从web服务器上汇聚日志到HDFS，是数据分析系统的数据采集，此部分工作由数据分析平台建设团队负责，具体的技术实现有很多方式：

　　² Shell脚本

　　　　优点：轻量级，开发简单

　　　　缺点：对日志采集过程中的容错处理不便控制

　　² Java采集程序

　　　　优点：可对采集过程实现精细控制

　　　　缺点：开发工作量大

　　² Flume日志采集框架

　　　　成熟的开源日志采集系统，且本身就是hadoop生态体系中的一员，与hadoop体系中的各种框架组件具有天生的亲和力，可扩展性强

　　数据采集技术选型

　　　　flume

　　　　采集规则：

agent1.sources = source1
agent1.sinks = sink1
agent1.channels = channel1

# Describe/configure spooldir source1
#agent1.sources.source1.type = spooldir
#agent1.sources.source1.spoolDir = /var/logs/nginx/
#agent1.sources.source1.fileHeader = false

# Describe/configure tail -F source1
#使用exec作为数据源source组件
agent1.sources.source1.type = exec
#使用tail -F命令实时收集新产生的日志数据
agent1.sources.source1.command = tail -F /var/logs/nginx/access_log
agent1.sources.source1.channels = channel1

#configure host for source
#配置一个拦截器插件
agent1.sources.source1.interceptors = i1
agent1.sources.source1.interceptors.i1.type = host
#使用拦截器插件获取agent所在服务器的主机名
agent1.sources.source1.interceptors.i1.hostHeader = hostname

#配置sink组件为hdfs
agent1.sinks.sink1.type = hdfs
#a1.sinks.k1.channel = c1
#agent1.sinks.sink1.hdfs.path=hdfs://hdp-node-01:9000/we/flume-collection/%y-%m-%d/%H%M%S
#指定文件sink到hdfs上的路径
agent1.sinks.sink1.hdfs.path=
hdfs://hdp-node-01:9000/we/flume-collection/%y-%m-%d/%H-%M_%hostname
#指定文件名前缀
agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = access_log
agent1.sinks.sink1.hdfs.maxOpenFiles = 5000
#指定每批下沉数据的记录条数
agent1.sinks.sink1.hdfs.batchSize= 100
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream
agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat =Text
#指定下沉文件按1G大小滚动
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 1024*1024*1024
#指定下沉文件按1000000条数滚动
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 1000000
#指定下沉文件按30分钟滚动
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 30
#agent1.sinks.sink1.hdfs.round = true
#agent1.sinks.sink1.hdfs.roundValue = 10
#agent1.sinks.sink1.hdfs.roundUnit = minute
agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true

# Use a channel which buffers events in memory
#使用memory类型channel
agent1.channels.channel1.type = memory
agent1.channels.channel1.keep-alive = 120
agent1.channels.channel1.capacity = 500000
agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 600

# Bind the source and sink to the channel
agent1.sources.source1.channels = channel1
agent1.sinks.sink1.channel = channel1

　　//实际进行适当调整

　　调整启动命令，启动即可：

在部署了flume的nginx服务器上，启动flume的agent，命令如下：
bin/flume-ng agent --conf ./conf -f ./conf/we.properties.2 -n agent

　　//正确匹配配置文件名称与agent名称等.
四、模块开发之数据预处理

　　过滤“不合规”数据

　　格式转换和规整

　　根据后续的统计需求，过滤分离出各种不同主题(不同栏目path)的基础数据

　　核心mapreduce代码：

package cn.itcast.bigdata.hive.mr.pre;

import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import cn.itcast.bigdata.hive.mrbean.WeBean;
import cn.itcast.bigdata.hive.mrbean.WeParser;

/**
* 处理原始日志，过滤出真实pv请求
* 转换时间格式
* 对缺失字段填充默认值
* 对记录标记valid和invalid
*
* @author
*
*/

public class WePreProcess {

    static class WePreProcessMapper extends Mapper {
        //用来存储网站url分类数据
        Set pages = new HashSet();
        Text k = new Text();
        NullWritable v = NullWritable.get();

        /**
         * 从外部加载网站url分类数据
         */
        @Override
        protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
            pages.add("/about");
            pages.add("/black-ip-list/");
            pages.add("/cassandra-clustor/");
            pages.add("/finance-rhive-repurchase/");
            pages.add("/hadoop-family-roadmap/");
            pages.add("/hadoop-hive-intro/");
            pages.add("/hadoop-zookeeper-intro/");
            pages.add("/hadoop-mahout-roadmap/");

        }

        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

            String line = value.toString();
            WeBean weBean = WeParser.parser(line);
            // 过滤js/图片/css等静态资源
            WeParser.filtStaticResource(weBean, pages);
            /* if (!weBean.isValid()) return; */
            k.set(weBean.toString());
            context.write(k, v);
        }

    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        job.setJarByClass(WePreProcess.class);

        job.setMapperClass(WePreProcessMapper.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

//         FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
//         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("c:/we/input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("c:/we/output"));

        job.setNumReduceTasks(0);

        job.waitForCompletion(true);

    }

}

　　　运行mr进行过滤处理：

hadoop jar we.jar  cn.itcast.bigdata.hive.mr.WePreProcess /we/input /we/preout