标签：
今天继续《高可用的Hadoop平台》系列，今天开始进行小规模的实战下，前面的准备工作完成后，基本用于统计数据的平台都拥有了，关于导出统计结果的文章留到后面赘述。今天要和大家分享的案例是一个基于电商网站的用户行为分析，这里分析的指标包含以下指标：
其他指标可以参考上述4个指标进行拓展，下面我们开始今天的分析之旅。
首先，在开发之前我们需要注意哪些问题？我们不能盲目的按照自己的意愿去开发项目，这样到头来得不到产品的认可，我们的工作又得返工。下面结合自身的工作，说说开发的具体流程：
在日志拉取过程，所欲问题和注意事项：如果日志量不大，我们可以直接使用python脚本或shell脚本直接将日志上传到HDFS，若是海量数据，那我们可以使用 flume 进行上传。具体选择那种上传方式取决于实际的业务，可按需选择。
注：若使用脚本上传，需考虑脚本的可读性和可维护性。
在日志预处理过程中需要注意事项：对字段进行翻译，反编译，解析等操作，以确保存入到 hive 表的是有效的有用的信息。
另外，在实际开发中，得和产品充分沟通过后，我们在开工；不然，到最后会引发一些不必要得麻烦。
开发流程图和之前介绍《网站日志统计案例分析与实现》得流程图类似，这里直接拿过来使用，如下图所示：
开发流程我们清楚来，需要统计得指标任务也明确了，接下来，我们开始进行编码阶段。首先，这里我赘述得是安装流程图得过程来的，若是在实际开发过程中，可根据实际情况来定，可以先独立的开发后面的模块，预留接口功能。不作限制，按需开发。
这里由于我本地只能连接到测试的集群上，而集群拉取的测试数据量很少，这里我就直接用 shell 脚本上传了。内容如下所示：
#! /bin/bash # get date param yesterday=$1 hadoop dfs -put /hdfs/logs/day/$1 /hdfs/logs/day/
然后上传脚本使用 crontab 来定时调度。
我们在确定 HDFS 存有数据后，对上传的日志进行清洗（或过滤），抽起对统计指标有用的数据源，并将数据源重定向到 HDFS 目录。，下面给出部分清洗代码，内容如下：
Map类：
/** * */ package cn.hdfs.mapreducer; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import cn.jpush.hdfs.utils.LogParserFactory; /** * @author dengjie * @date 2015年4月1日 * @description TODO */ public class LogMapper extends Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text> { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { final String[] parsed = LogParserFactory.parse(value.toString()); // 过滤掉静态信息 if (parsed[2].startsWith("GET /static/") || parsed[2].startsWith("GET /uc_server")) { return; } // 过掉开头的特定格式字符串 if (parsed[2].startsWith("GET /")) { parsed[2] = parsed[2].substring("GET /".length()); } else if (parsed[2].startsWith("POST /")) { parsed[2] = parsed[2].substring("POST /".length()); } // 过滤结尾的特定格式字符串 if (parsed[2].endsWith(" HTTP/1.1")) { parsed[2] = parsed[2].substring(0, parsed[2].length() - " HTTP/1.1".length()); } String str = ""; for (int i = 0; i < parsed.length; i++) { if (i == (parsed.length - 1)) { str += parsed[i]; } else { str += parsed[i] + ","; } } context.write(key, new Text(str)); } }
Reduce类：
/** * */ package cn.hdfs.mapreducer; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; /** * @author dengjie * @date 2015年4月1日 * @description TODO */ public class LogReducer extends Reducer<LongWritable, Text, Text, NullWritable> { @Override protected void reduce(LongWritable key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { for (Text v : values) { context.write(v, NullWritable.get()); } } }
LogParserFactory类：
/** * */ package cn.hdfs.utils; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import java.util.Locale; /** * @author dengjie * @date 2015年4月1日 * @description TODO */ public class LogParserFactory { public static final SimpleDateFormat FORMAT = new SimpleDateFormat("d/MMM/yyyy:HH:mm:ss", Locale.ENGLISH); public static final SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss"); /** * 解析英文时间字符串 * * @param string * @return * @throws ParseException */ private static Date parseDateFormat(String string) { Date parse = null; try { parse = FORMAT.parse(string); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return parse; } /** * 解析日志的行记录 * * @param line * @return 数组含有5个元素，分别是ip、时间、url、状态、流量 */ public static String[] parse(String line) { String ip = parseIP(line); String time = parseTime(line); String url = parseURL(line); String status = parseStatus(line); String traffic = parseTraffic(line); return new String[] { ip, time, url, status, traffic }; } private static String parseTraffic(String line) { final String trim = line.substring(line.lastIndexOf("\"") + 1).trim(); String traffic = trim.split(" ")[1]; return traffic; } private static String parseStatus(String line) { final String trim = line.substring(line.lastIndexOf("\"") + 1).trim(); String status = trim.split(" ")[0]; return status; } private static String parseURL(String line) { final int first = line.indexOf("\""); final int last = line.lastIndexOf("\""); String url = line.substring(first + 1, last); return url; } private static String parseTime(String line) { final int first = line.indexOf("["); final int last = line.indexOf("+0800]"); String time = line.substring(first + 1, last).trim(); Date date = parseDateFormat(time); return dateformat.format(date); } private static String parseIP(String line) { String ip = line.split("- -")[0].trim(); return ip; } }
Main函数：
/** * */ package cn.hdfs.main; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; 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.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.Tool; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; import cn.jpush.hdfs.mapreducer.LogMapper; import cn.jpush.hdfs.mapreducer.LogReducer; import cn.jpush.hdfs.utils.ConfigUtils; /** * @author dengjie * @date 2015年4月1日 * @description 将清洗后的日志重新存放指定的hdfs上 */ public class LogCleanMR extends Configured implements Tool { @SuppressWarnings("deprecation") public int run(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://cluster1"); conf.set("dfs.nameservices", "cluster1"); conf.set("dfs.ha.namenodes.cluster1", "nna,nns"); conf.set("dfs.namenode.rpc-address.cluster1.nna", "10.211.55.26:9000"); conf.set("dfs.namenode.rpc-address.cluster1.nns", "10.211.55.27:9000"); conf.set("dfs.client.failover.proxy.provider.cluster1", "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"); final Job job = new Job(conf, LogCleanMR.class.getSimpleName()); job.setJarByClass(LogCleanMR.class); job.setMapperClass(LogMapper.class); job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class); job.setMapOutputValueClass(Text.class); job.setReducerClass(LogReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(NullWritable.class); FileInputFormat.setInputPaths(job, args[0]); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); int status = job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1; return status; } public static void main(String[] args) throws Exception { SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy_MM_dd"); args = new String[] { ConfigUtils.HDFS.LOGDFS_PATH, String.format("/hdfs/logs/redirect/day/%s", sdf.format(new Date())) }; int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new LogCleanMR(), args); System.exit(res); } }
清洗工作到这里就已经完成了，下面开始统计指标任务的开发。
在这里，由于 Java API 代码设计到实际的业务逻辑，我就直接使用 Hive SQL 来演示了统计结果了，若干有同学需要使用 Java API 来开发 Hive 应用，可参考《高可用Hadoop平台－集成Hive HAProxy》这篇博客，里面有讲到如何使用 Java API 来操作 Hive。下面我们使用 Hive SQL 来进行统计。内容如下：
建表：
CREATE EXTERNAL TABLE portal(ip string, atime string, url string,status int,traffic int)PARTITIONED BY (logdate string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,‘ LOCATION ‘/hdfs/logdfs/portal‘
创建分区：
ALTER TABLE portal ADD PARTITION(logdate=‘2015_01_02‘)
加载数据：
LOCATION ‘/hdfs/logdfs/portal/2015_01_02‘
注：LOCATION 关键字后面的路径是指定清洗后的的hdfs路径
下面创建临时统计表，各表如下所示：
创建每日PV表：
CREATE TABLE pv_2015_01_02 AS SELECT COUNT(1) AS PV FROM logdfs WHERE logdate=‘2015_01_02‘;
创建注册用户表：
CREATE TABLE reguser_2015_01_02 AS SELECT COUNT(1) AS REGUSER FROM logdfs WHERE logdate=‘2015_01_02‘ AND INSTR(url,‘signup‘)>0;
创建IP表：
CREATE TABLE ip_2015_01_02 AS SELECT COUNT(1) AS IP FROM (SELECT DISTINCT ip from logdfs WHERE logdate=‘2015_01_02‘) tmp
创建跳出用户表：
CREATE TABLE jumper_2015_01_02 AS SELECT COUNT(1) AS jumper FROM (SELECT COUNT(ip) AS times FROM logdfs WHERE logdate=‘2015_01_02‘ GROUP BY ip HAVING times=1) e;
最后我们将所有的结果汇总到一张 Hive 表，命令如下所示：
CREATE TABLE logdfs_2015_01_02 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,‘ AS SELECT ‘2015_01_02‘, a.pv, b.reguser, c.ip, d.jumper FROM pv_2015_01_02 a JOIN reguser_2015_01_02 b ON 1=1 JOIN ip_2015_01_02 c ON 1=1 JOIN jumper_2015_01_02 d ON 1=1 ;
关于 JOIN ... ON 用法不熟悉的同学，可以参考《Hive基本操作》这篇文章。
这样，我们对使用 Hive 基于 HDFS 平台进行数据分析统计的流程就完成了，这里也许会发现一个问题，操作 Hive SQL 命令出错率是很高的，后面带我将业务从 Java API 分离出来后，我会将操作 Hive 的 Java API 贴在这篇博客的后面。至于如何将统计的结果导出，后面会花一篇博客来赘述导出的流程。
这篇博客就和大家分享到这里，如果实际研究过程中有什么疑问，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！
标签：
原文地址：http://www.cnblogs.com/smartloli/p/4383839.html
