Hadoop离线数据分析平台实战——440DataApi后台架构搭建 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 未完成 2. 用户基本信息展示 未完成 3. 浏览器信息展示 未完成 4....事件数据展示 未完成 8....订单数据展示 未完成 后台程序结构总体介绍 我们采用提供两个相关的rest api来提供所有的数据的访问, rest api返回的结果为json数据格式， 通过定义不同的bucket和metric...如果针对从数据库中获取的数据需要进行计算，那么在service获取mysql的数据之后，会进行处理操作。...xxxDimensionDao: 处理具体Dimension相关的和数据的dao类。
2、大数据推荐系统架构 一般中型的网站(10W的PV以上)，每天会产生1G以上Web日志文件。大型或超大型的网站，可能每小时就会产生10G的数据量。 具体来说，比如某电子商务网站，在线团购业务。...下面是推荐系统离线模式和实时模式的推荐架构。两种架构经常是相互辅助使用。 ?...2.1 离线模式过程 数据来源 在页面预埋一段js程序，为页面上想要监听的标签绑定事件，只要用户点击或移动到标签，即可触发ajax请求到后台servlet程序，用log4j记录下事件信息，从而在web服务器...agent里面包含3个核心的组件：source—->channel—–>sink,类似生产者、仓库、消费者的架构。...数据汇聚 原始日志通过flume汇聚到kafka集群。一部分数据发送给storm实时处理，另一部分发送给hdfs做离线处理。
3、细节实现 数据清洗： 3.1、LoggerUtil.java 3.1.1、主要作用：将字符串数据解析成 HashMap 键值对集合。...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...，输出 Key 的类型为总维度（进行用户分析的组合维度），输出 Value 的类型为 Text（保存的是 uuid）读取数据时，要验证数据有效性。
导读：搜索离线数据处理是一个典型的海量数据批次/实时计算结合的场景，阿里搜索中台团队立足内部技术结合开源大数据存储和计算系统，针对自身业务和技术特点构建了搜索离线平台，提供复杂业务场景下单日批次处理千亿级数据...背景 什么是搜索离线？ 一个典型的商品搜索架构如下图所示，本文将要重点介绍的就是下图中的离线数据处理系统（Offline System）。 何谓离线？...另一方面随着大数据计算、存储技术的发展，尤其是流计算引擎的飞速发展，离线系统技术架构上的进一步演进也具备了绝佳的土壤。...离线平台技术架构 上一节我们简要介绍了离线系统的发展历史，也简要提到技术架构的演进，下面将会把离线平台的技术架构展开介绍，主要分为平台流程以及计算和存储架构等几个方面。...存储与计算 ★ 基于Hbase的存储架构 搜索离线大约在2012年即引入了Hbase作为数据的存储引擎，有力的支持了搜索业务从淘宝主搜到离线平台的整个发展历程，历经多次双11考验，稳定性和性能都得到明确的验证
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。...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)...(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。
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——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...最终数据保存：stats_event。涉及到所有列。 涉及到其他表有dimension_platform、dimension_date、dimension_event。
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)...Mapper类中获取hbase的value中的数据代码公用。
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...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。
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。
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)...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。 涉及到其他表有dimension_platform、dimension_date、dimension_kpi。
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——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...跳出会话，不仅仅只需要inbound进入的页面数据，而且还需要后续的普通页面。...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——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——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——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。...在本次项目中，由于我们使用hbase作为我们分析数据的原始数据存储表，所以对于hbase我们也需要进行一些调优操作。 除了参数调优之外，和其他一般的java程序一样，还需要进行一些jvm调优。...)，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。...，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...(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 模块介绍 Hourly分析指的是按照小时分析数据， 在本次项目中，只分析活跃用户、...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。
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