离线大数据平台是一种处理和分析大量离线数据的技术架构。离线数据是指已经存储在计算机或数据库中的数据,而非实时数据。离线大数据平台的意义在于提供一种高效、可扩展的方式来处理和分析大量数据,以便找出有价值的信息和趋势。
离线大数据平台的主要优势包括:
离线大数据平台的应用场景包括:
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3.1.2、重要细节: 字符串的截取 不合法数据的过滤 字符串的解码(就是将%相关的字符串编码转换成可读类型的数据) 错误数据的 Logger 输出 3.1.3 过程描述 传入数据非空判断 去除数据首位空格...3.2.2、重要细节: 开始清洗数据,首先使用 LoggerUtil 将数据解析成 Map 集合 将得到的存放原始数据的 Map 集合封装成事件以用于事件数据合法性的过滤(事件的封装依赖于一个枚举类,...使用事件的 alias 别名来区分匹配事件) 事件的封装要按照平台来区分 平台区分完成后,按照事件类型来区分(例如 en=e_l 等) 事件封装过程中涉及到事件数据完整性的清洗操作 数据输出:创建...的类型为 Text(保存的是 uuid)读取数据时,要验证数据有效性。...3.6.4、IDimensionConverter.java:接口,通过维度对象(每个维度对象中保存着不同的维度数据),得到维度对应的维度 id。
Hadoop离线数据分析平台实战——420订单分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成..., 通过这六个分析指标的数据我们可以指定网站的订单情况。...计算规则 和统计stats_event&stats_view_depth表的数据不太一样, 我们采用每个统计指标写一个hql语句+sqoop语句的方法进行数据的插入操作。...也就是说分别统计订单数量和订单金额,而不是使用一张hive表同时保存多个指标的数据, 而是采用多个表分别保存不同指标的数据或者采用一张表非同时的保存多个指标的数据。...分别统计oid的去重数量作为订单数量,使用去重后的订单的支付金额作为订单金额。 最终数据保存:stats_order。涉及到所有列。
Hadoop离线数据分析平台实战——320会话分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR)...会话个数就是计算u_sd的唯一个数,长度就是每个会话的长度总和。 计算规则 会话个数指的是计算所有u_sd的个数, 会话长度就是计算每个会话的长度, 然后计算这些长度的一个总值。...(注意:处理的数据为所有事件产生的数据) 最终数据保存:stats_user和stats_device_browser。...涉及到的列(除了维度列和created列外):sessions, sessions_length。
Hadoop离线数据分析平台实战——410事件分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成...用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 事件分析我们主要只是分析事件的触发次数, 通过查看事件的触发次数我们可以得到事件转换率或者用户会此类事件的兴趣所在之处以及不喜之处...计算规则 计算event事件中,计算category和action分组后的记录个数,不涉及到任何的去重操作。 最终数据保存:stats_event。涉及到所有列。...代码步骤 hive自定义函数定义 hive中创建hbase对应的外部表 hive脚步编写 sqoop脚步编写 测试 参考:..
Hadoop离线数据分析平台实战——480外链数据展示 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 完成 2. 用户基本信息展示 完成 3. 浏览器信息展示 完成 4....事件数据展示 未完成 8. 订单数据展示 未完成 模块介绍 外链数据展示主要包括两个页面, 分别为用户外链偏好结果展示(活跃用户数)以及跳出率分析图表。...采用js获取后台json数据的方式进行数据的请求, 在前台将json数据转换为highcharts需要的数据格式进行展示。 编码步骤 编写后台接口 编写前端页面 测试
Hadoop离线数据分析平台实战——500事件数据展示 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 完成 2. 用户基本信息展示 完成 3. 浏览器信息展示 完成 4....事件数据展示 未完成 8. 订单数据展示 未完成 模块介绍 事件数据展示主要包括一个页面, 通过我们选择不同event的category来展示对应的流图。...采用js获取后台json数据的方式进行数据的请求, 在前台将json数据转换为highcharts需要的数据格式进行展示。 编码步骤 编写后台接口 编写前端页面 测试
Hadoop离线数据分析平台实战——350公用代码重构 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR)...未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 MR程序公用代码重构 公用代码主要包括: Runner类中的参数处理代码,以及hbase的scan...Mapper类中获取hbase的value中的数据代码公用。...其他辅助作用的代码添加 mapper公用代码 编写TransformerBaseMapper类,在其中填写这个公用代码 更改MR程序中mapper类继承父类为TransformerBaseMapper,...在TransformerBaseRunner类中,添加提取所有hbase列值的方法。 (我会在下一讲中提交的代码中将这些进行全部的修改)。
Hadoop离线数据分析平台实战——300活跃会员分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR...活跃用户统计是根据我们在cookie中保存的uuid来进行访问网站用户数量的一个统计, 而活跃会员统计是通过统计登录网站的用户数量(去重)。...计算规则 活跃会员(active_member)计算规则: 计算当天(确定时间维度信息)的pageview事件的数据中memberid的去重个数。...(这里只所以选择pageview事件,是可能会存在一种可能: 某个会员在当天没有进行任何操作,但是他订单支付成功的操作在今天在被触发, 这样在所有数据中就会出现一个java_server平台产生的订单支付成功事件...最终数据保存: stats_user和stats_device_browser。 涉及到的列(除了维度列和created列外):active_members。
Hadoop离线数据分析平台实战——290活跃用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR...计算规则 active_user计算规则:当天所有数据中,uuid的去重个数。 最终数据保存: stats_user和stats_device_browser。...涉及到的列(除了维度列和created列外):active_users。 涉及到其他表有dimension_platform、dimension_date、dimension_browser。...测试 注意:测试的时候指定参数为-d 2017-01-01或者-d 2017-12-31 eclipse参数指定运行 选择Run->Run Configuration..按钮或者选择选择快捷按钮。
Hadoop离线数据分析平台实战——510订单数据展示 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 完成 2. 用户基本信息展示 完成 3. 浏览器信息展示 完成 4....事件数据展示 完成 8....订单数据展示 未完成 模块介绍 订单数据展示主要包括一个页面, 通过选择不同的currency type和payment type来展示不同的数据, 主要包括展示订单数量、订单金额以及成功支付和退款订单的信息...采用js获取后台json数据的方式进行数据的请求, 在前台将json数据转换为highcharts需要的数据格式进行展示。...编码步骤 编写后台接口 编写前端页面 测试 注意:在编码之前,请将模拟数据中的dimension_date中对应的时间调整为昨日和前日的,方便我们进行数据的展示。
1.合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。...另外,当数据库表更新大量数据后,删除并重建索引可以提高查询速度。 2.避免或简化排序 应当简化或避免对大型表进行重复的排序。...为了避免不必要的排序,就要正确地增建索引,合理地合并数据库表(尽管有时可能影响表的规范化,但相对于效率的提高是值得的)。如果排序不可避免,那么应当试图简化它,如缩小排序的列的范围等。...3.消除对大型表行数据的顺序存取 在嵌套查询中,对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。...比如采用顺序存取策略,一个嵌套3层的查询,如果每层都查询1000行,那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。
Hadoop离线数据分析平台实战——400用户浏览深度分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR)...完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 用户浏览深度分析中,通过pv值来表示用户的浏览深度, 分别从两个不同的角度来展示浏览深度...会话是指,每个pv阶段对应的会话个数; 那么用户就是指每个pv阶段的用户个数。 hive的最终数据保存到hdfs的指定目录中,通过sqoop将数据导入到mysql中。...计算规则 计算pageview事件中,当前url的个数作为pv值,不涉及到去重操作。 最终数据保存:stats_view_depth。涉及到的所有列。...代码步骤 hive中创建hbase对应的外部表 hive脚步编写 hive自定义函数定义 sqoop脚步编写 测试 参考:transformer\hive\vd\statsViewDepth.hql
Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 未完成...---- 外链维度信息(不考虑平台platform和日期date), 我们需要统计两个层面的数据,即:all、具体外链。 也就是说需要分别统计这两个维度的活跃用户、总会话以及跳出会话个数。...需要原始数据:referrer url、uuid、u_sd、serverTime、platform这五个维度的字段信息, 所以在当前只有pc端数据和后台服务端数据的情况下,只需要对pageview事件的数据进行统计计算就可以了...编码步骤 由于计算跳出会话的规则和计算活跃用户&总会话的规则不一样,所以这里我们采用两个不同mapreduce程序来计算统计数据。 在mysql中执行文件.....针对map集合中的单个会话集合数据进行按照时间排序 3. 计算跳出会话个数 解决方案: 采用二次排序来避免在reducer阶段的大量内存操作。
Hadoop离线数据分析平台实战——520项目总结 到这里本次项目也就介绍完了,不过在项目最后简单的介绍一些数字以及项目优化、扩展等情况 通过本次课程的学习,希望同学们对离线数据分析这一块有一个初步的了解..., 希望同学们在学习完本课程后,对如何在工作中使用离线数据分析有一个初步的了解。...在本次课程中,我主要目标是放到了如何产生用户浏览数据以及如何解析数据, 对应解析后的数据结果展示,讲解的不是特别的详细, 所以希望同学们在学习之余,自己想想如何能够更好的显示解析后的数据, 最后祝同学们能够有一个好的开始...Hive程序: 指定使用多个reducer、设置hive执行mr时候的内存参数、调整HQL语句结构等 数据展示: 对应api的产生可以通过添加cache的方式减少查询数据的次数等。...数据解析: 利用hadoop的本身优势,可以动态的添加datanode节点,增大数据的执行能力。
Hadoop离线数据分析平台实战——490用户浏览深度数据展示 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 完成 2. 用户基本信息展示 完成 3. 浏览器信息展示 完成 4....事件数据展示 未完成 8. 订单数据展示 未完成 模块介绍 用户浏览深度数据展示主要包含一个页面, 在这个页面中通过分别显示用户角度的浏览深度和会话角度的浏览深度来进行数据展示。...采用js获取后台json数据的方式进行数据的请求, 在前台将json数据转换为highcharts需要的数据格式进行展示。 编码步骤 编写后台接口 编写前端页面 测试
Hadoop离线数据分析平台实战——470地域信息数据展示 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 完成 2. 用户基本信息展示 完成 3. 浏览器信息展示 完成 4....事件数据展示 未完成 8. 订单数据展示 未完成 模块介绍 地域信息数据展示包括两个界面, 分别为活跃用户地域分布以及跳出率分析。...采用js获取后台json数据的方式进行数据的请求, 在前台将json数据转换为highcharts需要的数据格式进行展示。 编码步骤 编写后台接口 编写前端页面 测试
Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析...), 而reducer阶段包含mapper数据的获取、数据合并(sort&merge)、reduce处理以及写出操作。...),而reducer阶段包含mapper输出数据的获取、数据合并(sort&merge)、reduce处理以及写出操作。...5. mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent: reduce复制map数据的时候指定的内存堆大小百分比,默认为0.70,适当的增加该值可以减少map数据的磁盘溢出...,在mapper节点上执行的时候是每处理一条数据后就从hbase中获取下一条数据,通过设置cache值可以一次获取多条数据,减少网络数据传输。
Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析...会话个数以及会话长度这三个指标的数据。...我们通过修改现有的job来达到完成hourly分析数据统计的目标。 分别通过在active user和sessions这两个job中添加数据可以达到我们的分析要求。...最终数据保存:stats_hourly表中,每个小时的数据保存到对应列中。 涉及到其他表有dimension_platform、dimension_date、dimension_kpi。...编码步骤 修改Active user的mapreduce代码,添加统计hourly active user的代码。
Hadoop离线数据分析平台实战——360地域信息分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR)...---- 地域维度信息(不考虑平台platform和日期date), 我们需要统计三个层面的数据, 即:国家级别、省份级别、城市级别。...也就是说需要分别统计这三个维度的活跃用户、总会话以及跳出会话个数。 日期维度只按天计算数据,不进行按月和按周计算。 平台维度计算一个all维度和一个具体的平台维度。...需要原始数据:国家、省份、城市、uuid、serverTime、platform这六个维度的字段信息(或者加一个ip地址), 所以在当前只有pc端数据和后台服务端数据的情况下, 只需要对pageview...事件的数据进行统计计算就可以了。
Hadoop离线数据分析平台实战——390DimensionConverter相关服务设计 DimensionConverter类作用&问题 DimensionConverter主要是对维度信息进行操作..., 包括维度id的获取、维度信息的保存等操作,通过该接口提供的服务, 我们可以很方便的将操作维度表的方法进行模块化设计。...问题:当设计成为多个reducer的时候,每个reducer的输出是在不同的jvm中的, 所以就会有不同的实例对象进行操作维度表, 可能会导致数据库数据异常,针对这种情况, 故我们需要将DimensionConverter...解决方案 由于我们采用的是hadoop集群,故我们可以直接采用master-slave结构, 我们自定创建一个hadoop的rpc服务, 然后在各个需要进行该操作的reducer端创建该服务的远程代理对象..., 通过这种方式将操作维度表的操作放到一个对象中去。
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