使用Hadoop统计日志数据

标签：Hadoop   MapReduce   日志数据统计   

用户行为日志：

• 用户每次访问网站时所有的行为数据
  • 访问、浏览、搜索、点击...
• 用户行为轨迹、流量日志（用户行为日志的其他名称）

为什么要记录用户访问行为日志：

• 进行网站页面的访问量的统计
• 分析网站的黏性
• 训练推荐系统

用户行为日志生成渠道：

• web服务器记录的web访问日志
• ajax记录的访问日志以及其他相关的日志

用户行为日志大致内容：

• 访问时间
• 访问者所使用的客户端（UserAgent）
• 访问者的IP地址
• 访问者账号
• 某个页面的停留时间
• 访问的时间与地点
• 跳转的链接地址（referer）
• 访问信息，例如：session_id
• 模块AppID

用户行为日志分析的意义：

• 网站的眼睛，能够看到用户的主要来源、喜好网站上的哪些内容，以及用户的忠诚度等
• 网站的神经，通过分析用户行为日志，我们能对网站的布局、功能进一步的优化，以提高用户的体验等
• 网站的大脑，通过分析结果，进行推广预算的划分，以及重点优化用户群体的倾向点等

离线数据处理架构

离线数据处理流程：

• 数据采集
  • 例如可以使用Flume进行数据的采集：将web日志写入到HDFS
• 数据清洗
  • 可以使用Spark、Hive、MapReduce等框架进行数据的清洗，清洗完之后的数据可以存放在HDFS或者Hive、Spark SQL里
• 数据处理
  • 按照我们的需求进行相应业务的统计和分析
• 数据处理结果入库
  • 结果可以存放到RDBMS、NoSQL数据库
• 数据的可视化展示
  • 通过图形化展示的方式展现出来：饼图、柱状图、地图、折线图等等
  • 工具：ECharts、HUE、Zeppelin

流程示意图：

项目需求

需求:

• 统计网站访问日志中每个浏览器的访问次数

日志片段如下：

183.162.52.7 - - [10/Nov/2016:00:01:02 +0800] "POST /api3/getadv HTTP/1.1" 200 813 "www.xxx.com" "-" cid=0&timestamp=1478707261865&uid=2871142&marking=androidbanner&secrect=a6e8e14701ffe9f6063934780d9e2e6d&token=f51e97d1cb1a9caac669ea8acc162b96 "mukewang/5.0.0 (Android 5.1.1; Xiaomi Redmi 3 Build/LMY47V),Network 2G/3G" "-" 10.100.134.244:80 200 0.027 0.027
10.100.0.1 - - [10/Nov/2016:00:01:02 +0800] "HEAD / HTTP/1.1" 301 0 "117.121.101.40" "-" - "curl/7.19.7 (x86_64-redhat-linux-gnu) libcurl/7.19.7 NSS/3.16.2.3 Basic ECC zlib/1.2.3 libidn/1.18 libssh2/1.4.2" "-" - - - 0.000

功能实现之UserAgent解析类测试

首先我们需要根据日志信息抽取出浏览器信息，针对不同的浏览器进行统计操作。虽然可以自己实现这个功能，但是懒得再造轮子了，所以我在GitHub找到了一个小工具可以完成这个功能，GitHub地址如下：

https://github.com/LeeKemp/UserAgentParser

通过git clone或者浏览器下载到本地后，使用命令行进入到其主目录下，然后通过maven命令对其进行打包并安装到本地仓库里：

$ mvn clean package -DskipTest
$ mvn clean install -DskipTest

安装完成后，在工程中添加依赖以及插件：

<!-- 添加UserAgent解析的依赖 -->
<dependency>
  <groupId>com.kumkee</groupId>
  <artifactId>UserAgentParser</artifactId>
  <version>0.0.1</version>
</dependency>

  <!-- mvn assembly:assembly -->
  <build>
    <plugins>
      <plugin>
        <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <archive>
            <manifest>
              <mainClass></mainClass>
            </manifest>
          </archive>
          <descriptorRefs>
            <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
          </descriptorRefs>
        </configuration>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>

然后我们编写一个测试用例来测试一下这个解析类，因为之前并没有使用过这个工具，所以对于一个未使用过的工具，要养成在工程中使用之前对其进行测试的好习惯：

package org.zero01.project;

import com.kumkee.userAgent.UserAgent;
import com.kumkee.userAgent.UserAgentParser;

/**
 * @program: hadoop-train
 * @description: UserAgent解析测试类
 * @author: 01
 * @create: 2018-04-01 22:43
 **/
public class UserAgentTest {

    public static void main(String[] args) {
        String source = "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.71 Safari/537.36";
        UserAgentParser userAgentParser = new UserAgentParser();
        UserAgent agent = userAgentParser.parse(source);

        String browser = agent.getBrowser();
        String engine = agent.getEngine();
        String engineVersion = agent.getEngineVersion();
        String os = agent.getOs();
        String platform = agent.getPlatform();
        boolean isMobile = agent.isMobile();

        System.out.println("浏览器：" + browser);
        System.out.println("引擎：" + engine);
        System.out.println("引擎版本：" + engineVersion);
        System.out.println("操作系统：" + os);
        System.out.println("平台：" + platform);
        System.out.println("是否是移动设备：" + isMobile);
    }
}

控制台输出结果如下：

浏览器：Chrome
引擎：Webkit
引擎版本：537.36
操作系统：Windows 7
平台：Windows
是否是移动设备：false

从打印结果可以看到，UserAgent的相关信息都正常获取到了，我们就可以在工程中进行使用这个工具了。

使用MapReduce完成需求统计

创建一个类，编写代码如下：

package org.zero01.hadoop.project;

import com.kumkee.userAgent.UserAgent;
import com.kumkee.userAgent.UserAgentParser;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

/**
 * @program: hadoop-train
 * @description: 使用MapReduce来完成统计浏览器的访问次数
 * @author: 01
 * @create: 2018-04-02 14:20
 **/
public class LogApp {

    /**
     * Map: 读取输入的文件内容
     */
    public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {

        LongWritable one = new LongWritable(1);
        private UserAgentParser userAgentParser;

        protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
            userAgentParser = new UserAgentParser();
        }

        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            // 接收到的每一行日志信息
            String line = value.toString();

            String source = line.substring(getCharacterPosition(line, "\"", 7) + 1);
            UserAgent agent = userAgentParser.parse(source);
            String browser = agent.getBrowser();

            // 通过上下文把map的处理结果输出
            context.write(new Text(browser), one);
        }

        protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
            userAgentParser = null;
        }
    }

    /**
     * Reduce: 归并操作
     */
    public static class MyReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {

        protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            long sum = 0;
            for (LongWritable value : values) {
                // 求key出现的次数总和
                sum += value.get();
            }
            // 将最终的统计结果输出
            context.write(key, new LongWritable(sum));
        }
    }

    /**
     * 获取指定字符串中指定标识的字符串出现的索引位置
     *
     * @param value
     * @param operator
     * @param index
     * @return
     */
    private static int getCharacterPosition(String value, String operator, int index) {
        Matcher slashMatcher = Pattern.compile(operator).matcher(value);
        int mIdex = 0;
        while (slashMatcher.find()) {
            mIdex++;

            if (mIdex == index) {
                break;
            }
        }
        return slashMatcher.start();
    }

    /**
     * 定义Driver：封装了MapReduce作业的所有信息
     */
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration configuration = new Configuration();

        // 准备清理已存在的输出目录
        Path outputPath = new Path(args[1]);
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(configuration);
        if (fileSystem.exists(outputPath)) {
            fileSystem.delete(outputPath, true);
            System.out.println("output file exists, but is has deleted");
        }

        // 创建Job，通过参数设置Job的名称
        Job job = Job.getInstance(configuration, "LogApp");

        // 设置Job的处理类
        job.setJarByClass(LogApp.class);

        // 设置作业处理的输入路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));

        // 设置map相关参数
        job.setMapperClass(LogApp.MyMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);

        // 设置reduce相关参数
        job.setReducerClass(LogApp.MyReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

        // 设置作业处理完成后的输出路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

在工程目录下打开控制台，输入如下命令进行打包：

mvn assembly:assembly

打包成功：

将这个jar包上传到服务器上：

[root@localhost ~]# rz
[root@localhost ~]# ls |grep hadoop-train-1.0-jar-with-dependencies.jar 
hadoop-train-1.0-jar-with-dependencies.jar
[root@localhost ~]#

把事先准备好的日志文件上传到HDFS文件系统中：

[root@localhost ~]# hdfs dfs -put ./10000_access.log /
[root@localhost ~]# hdfs dfs -ls /10000_access.log
-rw-r--r--   1 root supergroup    2769741 2018-04-02 22:33 /10000_access.log
[root@localhost ~]#

执行如下命令

[root@localhost ~]# hadoop jar ./hadoop-train-1.0-jar-with-dependencies.jar org.zero01.hadoop.project.LogApp /10000_access.log /browserout

执行成功：

查看处理结果：

[root@localhost ~]# hdfs dfs -ls /browserout
Found 2 items
-rw-r--r--   1 root supergroup          0 2018-04-02 22:42 /browserout/_SUCCESS
-rw-r--r--   1 root supergroup         56 2018-04-02 22:42 /browserout/part-r-00000
[root@localhost ~]# hdfs dfs -text /browserout/part-r-00000
Chrome  2775
Firefox 327
MSIE    78
Safari  115
Unknown 6705
[root@localhost ~]# 

使用Hadoop统计日志数据

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原文地址：http://blog.51cto.com/zero01/2093820