技术和架构

数据处理流程

网站流量日志数据分析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。有以下几个大的步骤：

1、数据采集
数据采集概念，目前行业会有两种解释：一是数据从无到有的过程（web服务器打印的日志、自定义采集的日志等）叫做数据采集；另一方面也有把通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的这个过程叫做数据采集。
关于具体含义要结合语境具体分析，明白语境中具体含义即可。

2、数据预处理
通过mapreduce程序对采集到的原始日志数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并且梳理成点击流模型数据。

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数据可视化，一般通过图表进行展示。

系统的架构

相对于传统的BI数据处理，流程几乎差不多，但是因为是处理大数据，所以流程中各环节所使用的技术则跟传统BI完全不同：

数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架Flume
数据预处理：定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群
数据仓库技术：基于hadoop之上的Hive
数据导出：基于hadoop的sqoop数据导入导出工具
数据可视化：定制开发web程序(echarts)
整个过程的流程调度：hadoop生态圈中的azkaban工具

系统的数据分析不是一次性的，而是按照一定的时间频率反复计算，因而整个处理链条中的各个环节需要按照一定的先后依赖关系紧密衔接，即涉及到大量任务单元的管理调度，所以，项目中需要添加一个任务调度模块。

数据展现

数据展现的目的是将分析所得的数据进行可视化，以便运营决策人员能更方便地获取数据，更快更简单地理解数据。
市面上有许多开源的数据可视化软件、工具。比如Echarts.

数据采集

在网站web流量日志分析这种场景中，对数据采集部分的可靠性、容错能力要求通常不会非常严苛，因此使用通用的flume日志采集框架完全可以满足需求。

Nginx日志数据内容样式示例

58.215.204.118 - - [18/Sep/2013:06:51:35 +0000] "GET /wp-includes/js/jquery/jquery.js?ver=1.10.2 HTTP/1.1" 304 0 "http://blog.fens.me/nodejs-socketio-chat/" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:23.0) Gecko/20100101 Firefox/23.0"

1、访客ip地址： 58.215.204.118
2、访客用户信息： - -
3、请求时间：[18/Sep/2013:06:51:35 +0000]
4、请求方式：GET
5、请求的url：/wp-includes/js/jquery/jquery.js?ver=1.10.2
6、请求所用协议：HTTP/1.1
7、响应码：304
8、返回的数据流量：0
9、访客的来源url：http://blog.fens.me/nodejs-socketio-chat/
10、访客所用浏览器：Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:23.0) Gecko/20100101 Firefox/23.0

脚本：

1、nginx_log.sh

#!/bin/bash    
#设置日志文件存放目录  
logs_path="/usr/local/nginx/logs/"  
#设置pid文件  
pid_path="/usr/local/nginx/nginx-1.7.3/logs/nginx.pid"  
#日志文件    
filepath=${logs_path}"access.log"  
# Source function library.    
#重命名日志文件  
mv ${logs_path}access.log ${logs_path}access_$(date -d '-1 day' '+%Y-%m-%d').log  
#向nginx主进程发信号重新打开日志  
kill -USR1 `cat ${pid_path}`  

2、定时执行

0 0 * * *  sh /usr/local/nginx/nginx_log.sh

Flume配置

针对nginx日志生成场景，如果通过flume（1.6）收集，无论是Spooling Directory Source和Exec Source均不能满足动态实时收集的需求，
flume1.7稳定版本中，提供了一个非常好用的TaildirSource，使用这个source，可以监控一个目录，并且使用正则表达式匹配该目录中的文件名进行实时收集。

核心配置：

agent1.sources = source1
agent1.sinks = sink1
agent1.channels = channel1agent1.sources.source1.type = TAILDIR 
agent1.sources.source1.positionFile = /var/log/flume/taildir_position.json
agent1.sources.source1.filegroups = f1
agent1.sources.source1.filegroups.f1 = /usr/local/nginx/logs/access_*.logagent1.sources.source1.interceptors = i1
agent1.sources.source1.interceptors.i1.type = host
agent1.sources.source1.interceptors.i1.hostHeader = hostname#配置sink组件为hdfs
agent1.sinks.sink1.type = hdfs
agent1.sinks.sink1.hdfs.path=hdfs://node-21:9000/weblog/flume-collection/%y-%m-%d/%H-%M_%hostname
#指定文件名前缀
agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = access_log
#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#使用memory类型channel
agent1.channels.channel1.type = memory
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

filegroups:指定filegroups，可以有多个，以空格分隔；（TailSource可以同时监控tail多个目录中的文件）。
positionFile:配置检查点文件的路径，检查点文件会以json格式保存已经tail文件的位置，解决了断点不能续传的缺陷。
filegroups.：配置每个filegroup的文件绝对路径，文件名可以用正则表达式匹配。
通过以上配置，就可以监控文件内容的增加和文件的增加。产生和所配置的文件名正则表达式不匹配的文件，则不会被tail。

脚本：

#!/bin/bash#
# ===========================================================================
# 程序名称:     
# 功能描述:     移动文件到预处理工作目录
# 输入参数:     运行日期
# 目标路径:     /data/weblog/preprocess/input
# 数据源  :     flume采集数据所存放的路径： /weblog/flume-collection
# 代码审核:     
# 修改人名:
# 修改日期:
# 修改原因:
# 修改列表: 
# ===========================================================================#set java env
export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.7.0_51
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH#set hadoop env
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH#flume采集生成的日志文件存放的目录
log_flume_dir=/weblog/flume-collection#预处理程序的工作目录
log_pre_input=/data/weblog/preprocess/input#获取时间信息
day_01=`date -d'-1 day' +%Y-%m-%d`
syear=`date --date=$day_01 +%Y`
smonth=`date --date=$day_01 +%m`
sday=`date --date=$day_01 +%d`#读取日志文件的目录，判断是否有需要上传的文件
files=`hadoop fs -ls $log_flume_dir | grep $day_01 | wc -l`
if [ $files -gt 0 ]; then
hadoop fs -mv ${log_flume_dir}/${day_01} ${log_pre_input}
echo "success moved ${log_flume_dir}/${day_01} to ${log_pre_input} ....."
fi

数据预处理

目的

过滤“不合规”数据，清洗无意义的数据。
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。

初步处理

首先进行对数据的初步分析 , 将有用的url筛选出来 , 因此重写了Writable的初始化方法即setup方法 , 用于对日志文件进行过滤。

其次 , 我们在对数据进行遍历操作时 , 我们编写了一个WebLogParser类用于处理日志数据 , 里面对日期的格式进行了转换 , 并且对js/图片/css等静态资源进行了过滤。

最终实现文件的读取转换 , 即获得了初步数据处理。

开发mr程序

1、WebLogBean用于存储javabean类型的数据

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Locale;import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;/*** 对接外部数据的层，表结构定义最好跟外部数据源保持一致* 术语： 贴源表* @author**/
public class WebLogBean implements Writable {private boolean valid = true;// 判断数据是否合法private String remote_addr;// 记录客户端的ip地址private String remote_user;// 记录客户端用户名称,忽略属性"-"private String time_local;// 记录访问时间与时区private String request;// 记录请求的url与http协议private String status;// 记录请求状态；成功是200private String body_bytes_sent;// 记录发送给客户端文件主体内容大小private String http_referer;// 用来记录从那个页面链接访问过来的private String http_user_agent;// 记录客户浏览器的相关信息public void set(boolean valid,String remote_addr, String remote_user, String time_local, String request, String status, String body_bytes_sent, String http_referer, String http_user_agent) {this.valid = valid;this.remote_addr = remote_addr;this.remote_user = remote_user;this.time_local = time_local;this.request = request;this.status = status;this.body_bytes_sent = body_bytes_sent;this.http_referer = http_referer;this.http_user_agent = http_user_agent;}public String getRemote_addr() {return remote_addr;}public void setRemote_addr(String remote_addr) {this.remote_addr = remote_addr;}public String getRemote_user() {return remote_user;}public void setRemote_user(String remote_user) {this.remote_user = remote_user;}public String getTime_local() {return this.time_local;}public void setTime_local(String time_local) {this.time_local = time_local;}public String getRequest() {return request;}public void setRequest(String request) {this.request = request;}public String getStatus() {return status;}public void setStatus(String status) {this.status = status;}public String getBody_bytes_sent() {return body_bytes_sent;}public void setBody_bytes_sent(String body_bytes_sent) {this.body_bytes_sent = body_bytes_sent;}public String getHttp_referer() {return http_referer;}public void setHttp_referer(String http_referer) {this.http_referer = http_referer;}public String getHttp_user_agent() {return http_user_agent;}public void setHttp_user_agent(String http_user_agent) {this.http_user_agent = http_user_agent;}public boolean isValid() {return valid;}public void setValid(boolean valid) {this.valid = valid;}@Overridepublic String toString() {StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.append(this.valid);sb.append("\001").append(this.getRemote_addr());sb.append("\001").append(this.getRemote_user());sb.append("\001").append(this.getTime_local());sb.append("\001").append(this.getRequest());sb.append("\001").append(this.getStatus());sb.append("\001").append(this.getBody_bytes_sent());sb.append("\001").append(this.getHttp_referer());sb.append("\001").append(this.getHttp_user_agent());return sb.toString();}@Overridepublic void readFields(DataInput in) throws IOException {this.valid = in.readBoolean();this.remote_addr = in.readUTF();this.remote_user = in.readUTF();this.time_local = in.readUTF();this.request = in.readUTF();this.status = in.readUTF();this.body_bytes_sent = in.readUTF();this.http_referer = in.readUTF();this.http_user_agent = in.readUTF();}@Overridepublic void write(DataOutput out) throws IOException {out.writeBoolean(this.valid);out.writeUTF(null==remote_addr?"":remote_addr);out.writeUTF(null==remote_user?"":remote_user);out.writeUTF(null==time_local?"":time_local);out.writeUTF(null==request?"":request);out.writeUTF(null==status?"":status);out.writeUTF(null==body_bytes_sent?"":body_bytes_sent);out.writeUTF(null==http_referer?"":http_referer);out.writeUTF(null==http_user_agent?"":http_user_agent);}}

2、处理

 /*** 处理日志数据 , 里面对日期的格式进行了转换 , 并且对js/图片/css等静态资源进行了过滤* */
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Locale;
import java.util.Set;public class WebLogParser {public static SimpleDateFormat df1 = new SimpleDateFormat("dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss", Locale.US);public static SimpleDateFormat df2 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss", Locale.US);public static WebLogBean parser(String line) {WebLogBean webLogBean = new WebLogBean();String[] arr = line.split(" ");if (arr.length > 11) {webLogBean.setRemote_addr(arr[0]);webLogBean.setRemote_user(arr[1]);String time_local = formatDate(arr[3].substring(1));if(null==time_local || "".equals(time_local)) time_local="-invalid_time-";webLogBean.setTime_local(time_local);webLogBean.setRequest(arr[6]);webLogBean.setStatus(arr[8]);webLogBean.setBody_bytes_sent(arr[9]);webLogBean.setHttp_referer(arr[10]);//如果useragent元素较多，拼接useragentif (arr.length > 12) {StringBuilder sb = new StringBuilder();for(int i=11;i<arr.length;i++){sb.append(arr[i]);}webLogBean.setHttp_user_agent(sb.toString());} else {webLogBean.setHttp_user_agent(arr[11]);}if (Integer.parseInt(webLogBean.getStatus()) >= 400) {// 大于400，HTTP错误webLogBean.setValid(false);}if("-invalid_time-".equals(webLogBean.getTime_local())){webLogBean.setValid(false);}} else {webLogBean=null;}return webLogBean;}public static void filtStaticResource(WebLogBean bean, Set<String> pages) {if (!pages.contains(bean.getRequest())) {bean.setValid(false);}}//格式化时间方法public static String formatDate(String time_local) {try {return df2.format(df1.parse(time_local));} catch (ParseException e) {return null;}}
}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;/*** 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* */
public class WeblogPreProcess {static class WeblogPreProcessMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {// 用来存储网站url分类数据Set<String> pages = new HashSet<String>();Text k = new Text();NullWritable v = NullWritable.get();/*** 从外部配置文件中加载网站的有用url分类数据 存储到maptask的内存中，用来对日志数据进行过滤*/@Overrideprotected 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/");}@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();WebLogBean webLogBean = WebLogParser.parser(line);if (webLogBean != null) {// 过滤js/图片/css等静态资源WebLogParser.filtStaticResource(webLogBean, pages);/* if (!webLogBean.isValid()) return; */k.set(webLogBean.toString());context.write(k, v);}}}public static void main(String[] args) throws Exception {Configuration conf = new Configuration();Job job = Job.getInstance(conf);job.setJarByClass(WeblogPreProcess.class);job.setMapperClass(WeblogPreProcessMapper.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("d:/weblog/input"));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("d:/weblog/output"));job.setNumReduceTasks(0);boolean res = job.waitForCompletion(true);System.exit(res?0:1);}}

脚本

#!/bin/bash#
# ===========================================================================
# 程序名称:     
# 功能描述:     预处理原始日志
# 输入参数:     运行日期
# 数据源  :     /data/weblog/preprocess/input/2016-03-07  
# 目标路径:     /data/weblog/preprocess/output/2016-03-07
# 创建日期:     2016-12-21
# 版本说明:     v1.0
# 代码审核:     
# 修改人名:
# 修改日期:
# 修改原因:
# 修改列表: 
# ===========================================================================#set java env
export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.7.0_51
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH#set hadoop env
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH#清洗程序类名
preprocess_class="cn.xxx.bigdata.weblog.pre.WeblogPreProcess"#待处理日志存放的目录
log_pre_input=/data/weblog/preprocess/input#预处理输出结果(valid)目录
log_pre_valid_output=/data/weblog/preprocess/valid_output
log_pre_output=/data/weblog/preprocess/output#获取时间信息
day_01=`date -d'-1 day' +%Y-%m-%d`
syear=`date --date=$day_01 +%Y`
smonth=`date --date=$day_01 +%m`
sday=`date --date=$day_01 +%d`#读取日志文件的目录，判断是否有当日待处理的目录(如：2016-03-18)
files=`hadoop fs -ls $log_pre_input | grep $day_01 | wc -l`
if [ $files -gt 0 ]; then
#提交mr任务job运行
echo "running..    hadoop jar weblog.jar $preprocess_class $log_pre_input/$day_01 /$log_pre_output/$day_01"
hadoop jar weblog.jar $preprocess_class $log_pre_input/$day_01 $log_pre_output/$day_01
fi#如果失败
#发送邮件或短信，人为来干预

效果

点击流模型数据梳理/visit信息表

首先对清洗后的原始数据进行maptask操作 , 输出结果格式为<ip , weblogbean>类型 ;

reducetask对其进行处理 , 对对象集合根据某一属性进行排序 , 此时运用到Collection.sort(数据集合) , 重写排序规则 , 将获取的参数用pageViewBean封装处理 , 获取到对应的session , ip , 地址 , 时间 , 访问页面 , url , 停留时间 , 第几步等参数信息遍历数据集合 , 判断两次时间间隔是否大于30分钟 , 若大于 , 则属于另一个会话 , 若小于 , 则属于同一个会话。

我们将reducetask输出的数据类型定义为<nullWritable,pageViewBean>

通过pageViews的数据 , 经过map程序后到达visit的reducetask , 同样的将输出的数据封装成VisitBean输出。

VisitBean数据格式(session , remote_addr , inTime , outTime , inPage , outPage , referal , pageVisits)

开发mr程序

1、PageViewBean

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.Writable;public class PageViewsBean implements Writable {private String session;private String remote_addr;private String timestr;private String request;private int step;private String staylong;private String referal;private String useragent;private String bytes_send;private String status;public void set(String session, String remote_addr, String useragent, String timestr, String request, int step, String staylong, String referal, String bytes_send, String status) {this.session = session;this.remote_addr = remote_addr;this.useragent = useragent;this.timestr = timestr;this.request = request;this.step = step;this.staylong = staylong;this.referal = referal;this.bytes_send = bytes_send;this.status = status;}public String getSession() {return session;}public void setSession(String session) {this.session = session;}public String getRemote_addr() {return remote_addr;}public void setRemote_addr(String remote_addr) {this.remote_addr = remote_addr;}public String getTimestr() {return timestr;}public void setTimestr(String timestr) {this.timestr = timestr;}public String getRequest() {return request;}public void setRequest(String request) {this.request = request;}public int getStep() {return step;}public void setStep(int step) {this.step = step;}public String getStaylong() {return staylong;}public void setStaylong(String staylong) {this.staylong = staylong;}public String getReferal() {return referal;}public void setReferal(String referal) {this.referal = referal;}public String getUseragent() {return useragent;}public void setUseragent(String useragent) {this.useragent = useragent;}public String getBytes_send() {return bytes_send;}public void setBytes_send(String bytes_send) {this.bytes_send = bytes_send;}public String getStatus() {return status;}public void setStatus(String status) {this.status = status;}@Overridepublic void readFields(DataInput in) throws IOException {this.session = in.readUTF();this.remote_addr = in.readUTF();this.timestr = in.readUTF();this.request = in.readUTF();this.step = in.readInt();this.staylong = in.readUTF();this.referal = in.readUTF();this.useragent = in.readUTF();this.bytes_send = in.readUTF();this.status = in.readUTF();}@Overridepublic void write(DataOutput out) throws IOException {out.writeUTF(session);out.writeUTF(remote_addr);out.writeUTF(timestr);out.writeUTF(request);out.writeInt(step);out.writeUTF(staylong);out.writeUTF(referal);out.writeUTF(useragent);out.writeUTF(bytes_send);out.writeUTF(status);}
}

2、ClickStreamPageView

import java.io.IOException;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.Date;
import java.util.Locale;
import java.util.UUID;import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
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.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;/*** * 将清洗之后的日志梳理出点击流pageviews模型数据* * 输入数据是清洗过后的结果数据* * 区分出每一次会话，给每一次visit（session）增加了session-id（随机uuid）* 梳理出每一次会话中所访问的每个页面（请求时间，url，停留时长，以及该页面在这次session中的序号）* 保留referral_url，body_bytes_send，useragent* * * @author* */
public class ClickStreamPageView {static class ClickStreamMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, WebLogBean> {Text k = new Text();WebLogBean v = new WebLogBean();@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();String[] fields = line.split("\001");if (fields.length < 9) return;//将切分出来的各字段set到weblogbean中v.set("true".equals(fields[0]) ? true : false, fields[1], fields[2], fields[3], fields[4], fields[5], fields[6], fields[7], fields[8]);//只有有效记录才进入后续处理if (v.isValid()) {//此处用ip地址来标识用户k.set(v.getRemote_addr());context.write(k, v);}}}static class ClickStreamReducer extends Reducer<Text, WebLogBean, NullWritable, Text> {Text v = new Text();@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<WebLogBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {ArrayList<WebLogBean> beans = new ArrayList<WebLogBean>();// 先将一个用户的所有访问记录中的时间拿出来排序try {for (WebLogBean bean : values) {WebLogBean webLogBean = new WebLogBean();try {BeanUtils.copyProperties(webLogBean, bean);} catch(Exception e) {e.printStackTrace();}beans.add(webLogBean);}//将bean按时间先后顺序排序Collections.sort(beans, new Comparator<WebLogBean>() {@Overridepublic int compare(WebLogBean o1, WebLogBean o2) {try {Date d1 = toDate(o1.getTime_local());Date d2 = toDate(o2.getTime_local());if (d1 == null || d2 == null)return 0;return d1.compareTo(d2);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return 0;}}});/*** 以下逻辑为：从有序bean中分辨出各次visit，并对一次visit中所访问的page按顺序标号step* 核心思想：* 就是比较相邻两条记录中的时间差，如果时间差<30分钟，则该两条记录属于同一个session* 否则，就属于不同的session* */int step = 1;String session = UUID.randomUUID().toString();for (int i = 0; i < beans.size(); i++) {WebLogBean bean = beans.get(i);// 如果仅有1条数据，则直接输出if (1 == beans.size()) {// 设置默认停留时长为60sv.set(session+"\001"+key.toString()+"\001"+bean.getRemote_user() + "\001" + bean.getTime_local() + "\001" + bean.getRequest() + "\001" + step + "\001" + (60) + "\001" + bean.getHttp_referer() + "\001" + bean.getHttp_user_agent() + "\001" + bean.getBody_bytes_sent() + "\001"+ bean.getStatus());context.write(NullWritable.get(), v);session = UUID.randomUUID().toString();break;}// 如果不止1条数据，则将第一条跳过不输出，遍历第二条时再输出if (i == 0) {continue;}// 求近两次时间差long timeDiff = timeDiff(toDate(bean.getTime_local()), toDate(beans.get(i - 1).getTime_local()));// 如果本次-上次时间差<30分钟，则输出前一次的页面访问信息if (timeDiff < 30 * 60 * 1000) {v.set(session+"\001"+key.toString()+"\001"+beans.get(i - 1).getRemote_user() + "\001" + beans.get(i - 1).getTime_local() + "\001" + beans.get(i - 1).getRequest() + "\001" + step + "\001" + (timeDiff / 1000) + "\001" + beans.get(i - 1).getHttp_referer() + "\001"+ beans.get(i - 1).getHttp_user_agent() + "\001" + beans.get(i - 1).getBody_bytes_sent() + "\001" + beans.get(i - 1).getStatus());context.write(NullWritable.get(), v);step++;} else {// 如果本次-上次时间差>30分钟，则输出前一次的页面访问信息且将step重置，以分隔为新的visitv.set(session+"\001"+key.toString()+"\001"+beans.get(i - 1).getRemote_user() + "\001" + beans.get(i - 1).getTime_local() + "\001" + beans.get(i - 1).getRequest() + "\001" + (step) + "\001" + (60) + "\001" + beans.get(i - 1).getHttp_referer() + "\001"+ beans.get(i - 1).getHttp_user_agent() + "\001" + beans.get(i - 1).getBody_bytes_sent() + "\001" + beans.get(i - 1).getStatus());context.write(NullWritable.get(), v);// 输出完上一条之后，重置step编号step = 1;session = UUID.randomUUID().toString();}// 如果此次遍历的是最后一条，则将本条直接输出if (i == beans.size() - 1) {// 设置默认停留市场为60sv.set(session+"\001"+key.toString()+"\001"+bean.getRemote_user() + "\001" + bean.getTime_local() + "\001" + bean.getRequest() + "\001" + step + "\001" + (60) + "\001" + bean.getHttp_referer() + "\001" + bean.getHttp_user_agent() + "\001" + bean.getBody_bytes_sent() + "\001" + bean.getStatus());context.write(NullWritable.get(), v);}}} catch (ParseException e) {e.printStackTrace();}}private String toStr(Date date) {SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss", Locale.US);return df.format(date);}private Date toDate(String timeStr) throws ParseException {SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss", Locale.US);return df.parse(timeStr);}private long timeDiff(String time1, String time2) throws ParseException {Date d1 = toDate(time1);Date d2 = toDate(time2);return d1.getTime() - d2.getTime();}private long timeDiff(Date time1, Date time2) throws ParseException {return time1.getTime() - time2.getTime();}}public static void main(String[] args) throws Exception {Configuration conf = new Configuration();Job job = Job.getInstance(conf);job.setJarByClass(ClickStreamPageView.class);job.setMapperClass(ClickStreamMapper.class);job.setReducerClass(ClickStreamReducer.class);job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(WebLogBean.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);//		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
//		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("d:/weblog/output"));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("d:/weblog/pageviews"));job.waitForCompletion(true);}}

3、VisitBean

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.Writable;public class VisitBean implements Writable {private String session;private String remote_addr;private String inTime;private String outTime;private String inPage;private String outPage;private String referal;private int pageVisits;public void set(String session, String remote_addr, String inTime, String outTime, String inPage, String outPage, String referal, int pageVisits) {this.session = session;this.remote_addr = remote_addr;this.inTime = inTime;this.outTime = outTime;this.inPage = inPage;this.outPage = outPage;this.referal = referal;this.pageVisits = pageVisits;}public String getSession() {return session;}public void setSession(String session) {this.session = session;}public String getRemote_addr() {return remote_addr;}public void setRemote_addr(String remote_addr) {this.remote_addr = remote_addr;}public String getInTime() {return inTime;}public void setInTime(String inTime) {this.inTime = inTime;}public String getOutTime() {return outTime;}public void setOutTime(String outTime) {this.outTime = outTime;}public String getInPage() {return inPage;}public void setInPage(String inPage) {this.inPage = inPage;}public String getOutPage() {return outPage;}public void setOutPage(String outPage) {this.outPage = outPage;}public String getReferal() {return referal;}public void setReferal(String referal) {this.referal = referal;}public int getPageVisits() {return pageVisits;}public void setPageVisits(int pageVisits) {this.pageVisits = pageVisits;}@Overridepublic void readFields(DataInput in) throws IOException {this.session = in.readUTF();this.remote_addr = in.readUTF();this.inTime = in.readUTF();this.outTime = in.readUTF();this.inPage = in.readUTF();this.outPage = in.readUTF();this.referal = in.readUTF();this.pageVisits = in.readInt();}@Overridepublic void write(DataOutput out) throws IOException {out.writeUTF(session);out.writeUTF(remote_addr);out.writeUTF(inTime);out.writeUTF(outTime);out.writeUTF(inPage);out.writeUTF(outPage);out.writeUTF(referal);out.writeInt(pageVisits);}@Overridepublic String toString() {return session + "\001" + remote_addr + "\001" + inTime + "\001" + outTime + "\001" + inPage + "\001" + outPage + "\001" + referal + "\001" + pageVisits;}
}

4、ClickStreamVisit

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
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.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;/*** 输入数据：pageviews模型结果数据* 从pageviews模型结果数据中进一步梳理出visit模型* sessionid  start-time   out-time   start-page   out-page   pagecounts  ......* * @author**/
public class ClickStreamVisit {// 以session作为key，发送数据到reducerstatic class ClickStreamVisitMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, PageViewsBean> {PageViewsBean pvBean = new PageViewsBean();Text k = new Text();@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();String[] fields = line.split("\001");int step = Integer.parseInt(fields[5]);//(String session, String remote_addr, String timestr, String request, int step, String staylong, String referal, String useragent, String bytes_send, String status)//299d6b78-9571-4fa9-bcc2-f2567c46df34
72.46.128.140
-
2013-09-18 07:58:50
/hadoop-zookeeper-intro/
1
60
"https://www.google.com/"
"Mozilla/5.0"
14722
200pvBean.set(fields[0], fields[1], fields[2], fields[3],fields[4], step, fields[6], fields[7], fields[8], fields[9]);k.set(pvBean.getSession());context.write(k, pvBean);}}static class ClickStreamVisitReducer extends Reducer<Text, PageViewsBean, NullWritable, VisitBean> {@Overrideprotected void reduce(Text session, Iterable<PageViewsBean> pvBeans, Context context) throws IOException, InterruptedException {// 将pvBeans按照step排序ArrayList<PageViewsBean> pvBeansList = new ArrayList<PageViewsBean>();for (PageViewsBean pvBean : pvBeans) {PageViewsBean bean = new PageViewsBean();try {BeanUtils.copyProperties(bean, pvBean);pvBeansList.add(bean);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}Collections.sort(pvBeansList, new Comparator<PageViewsBean>() {@Overridepublic int compare(PageViewsBean o1, PageViewsBean o2) {return o1.getStep() > o2.getStep() ? 1 : -1;}});// 取这次visit的首尾pageview记录，将数据放入VisitBean中VisitBean visitBean = new VisitBean();// 取visit的首记录visitBean.setInPage(pvBeansList.get(0).getRequest());visitBean.setInTime(pvBeansList.get(0).getTimestr());// 取visit的尾记录visitBean.setOutPage(pvBeansList.get(pvBeansList.size() - 1).getRequest());visitBean.setOutTime(pvBeansList.get(pvBeansList.size() - 1).getTimestr());// visit访问的页面数visitBean.setPageVisits(pvBeansList.size());// 来访者的ipvisitBean.setRemote_addr(pvBeansList.get(0).getRemote_addr());// 本次visit的referalvisitBean.setReferal(pvBeansList.get(0).getReferal());visitBean.setSession(session.toString());context.write(NullWritable.get(), visitBean);}}public static void main(String[] args) throws Exception {Configuration conf = new Configuration();Job job = Job.getInstance(conf);job.setJarByClass(ClickStreamVisit.class);job.setMapperClass(ClickStreamVisitMapper.class);job.setReducerClass(ClickStreamVisitReducer.class);job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(PageViewsBean.class);job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);job.setOutputValueClass(VisitBean.class);//		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
//		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("d:/weblog/pageviews"));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("d:/weblog/visitout"));boolean res = job.waitForCompletion(true);System.exit(res?0:1);}}

脚本

#!/bin/bash#
# ===========================================================================
# 程序名称:     
# 功能描述:     点击流模型数据预处理
# 输入参数:     运行日期
# 目标路径:     /data/weblog/preprocess/input
# 数据源  :     /data/weblog/preprocess/output
# 创建日期:     2016-12-21
# 版本说明:     v1.0
# 代码审核:     
# 修改人名:
# 修改日期:
# 修改原因:
# 修改列表: 
# ===========================================================================#set java env
export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.7.0_51
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH#set hadoop env
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH#点击流pagevies模型预处理程序类名
click_pv_class="cn.xxx.bigdata.weblog.clickstream.ClickStreamPageView"
#点击流pagevies模型程序输入目录，即预处理输出结果目录
log_pre_output=/data/weblog/preprocess/output
#点击流pagevies模型预处理程序输出目录
click_pvout=/data/weblog/preprocess/click_pv_out#点击流visit模型预处理程序类名
click_visit_class="cn.xxx.bigdata.weblog.clickstream.ClickStreamVisit"#点击流visit模型预处理程序输入目录，即pagevies模型预处理程序输出目录  $click_pvout#点击流visit模型预处理程序输出目录
click_vstout=/data/weblog/preprocess/click_visit_out#获取时间信息
day_01=`date -d'-1 day' +%Y-%m-%d`
syear=`date --date=$day_01 +%Y`
smonth=`date --date=$day_01 +%m`
sday=`date --date=$day_01 +%d`#读取日志文件的目录，判断是否有当日待处理的目录(如：2016-03-18)
files=`hadoop fs -ls $log_pre_output | grep $day_01 | wc -l`
if [ $files -gt 0 ]; then
#提交mr任务job运行
echo "running..    hadoop jar weblog.jar $click_pv_class $log_pre_output/$day_01 $click_pvout/$day_01"
hadoop jar weblog.jar $click_pv_class $log_pre_output/$day_01 $click_pvout/$day_01
fiecho "pv处理运行结果： $?"
if [ $? -eq 0 ];then
#提交mr任务job运行
echo "running..    hadoop jar weblog.jar $click_visit_class $click_pvout $day_01 $click_vstout/$day_01"
hadoop jar weblog.jar $click_visit_class $click_pvout/$day_01 $click_vstout/$day_01
fi

效果

数据仓库设计

简述

维度建模基本概念：
1、事实表的设计是以能够正确记录历史信息为准则；
2、维度表的设计是以能够以合适的角度来聚合主题内容为准则；

维度建模三种模式：
1、星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样；
2、雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用；
3、星座模式是星型模式延伸而来，星型模式是基于一张事实表的，而星座模式是基于多张事实表的，而且共享维度信息。在业务发展后期，绝大部分维度建模都采用的是星座模式；

表结构

本项目中数据仓库的设计采用星型模型。
1、事实表

原始数据表: ods_weblog_origin =>对应mr清洗完之后的数据
valid	string	是否有效
remote_addr	string	访客ip
remote_user	string	访客用户信息
time_local	string	请求时间
request	string	请求url
status	string	响应码
body_bytes_sent	string	响应字节数
http_referer	string	来源url
http_user_agent	string	访客终端信息访问日志明细宽表：dw_weblog_detail
valid	string	是否有效
remote_addr	string	访客ip
remote_user	string	访客用户信息
time_local	string	请求完整时间
daystr	string	访问日期
timestr	string	访问时间
month	string	访问月
day	string	访问日
hour	string	访问时
request	string	请求url整串
status	string	响应码
body_bytes_sent	string	响应字节数
http_referer	string	来源url
ref_host	string	来源的host
ref_path	string	来源的路径
ref_query	string	来源参数query
ref_query_id	string	来源参数query值
http_user_agent	string	客户终端标识

2、维度表

时间维度 t_dim_time
date_Key
year
month
day
hour访客地域维度t_dim_area
area_ID
北京
上海
广州
深圳终端类型维度t_dim_termination
uc
firefox
chrome
safari
ios
android网站栏目维度 t_dim_section
跳蚤市场
房租信息
休闲娱乐
建材装修
本地服务
人才市场

维度表的数据一般要结合业务情况自己写脚本按照规则生成，也可以使用工具生成，方便后续的关联分析。

实现

创建ODS层数据表（ods_weblog_origin，ods_click_stream_visit，ods_click_stream_visit）

1、原始日志数据表
drop table if exists ods_weblog_origin;
create table ods_weblog_origin(
valid string,
remote_addr string,
remote_user string,
time_local string,
request string,
status string,
body_bytes_sent string,
http_referer string,
http_user_agent string)
partitioned by (datestr string)
row format delimited
fields terminated by '\001';2、点击流模型pageviews表
drop table if exists ods_click_pageviews;
create table ods_click_pageviews(
session string,
remote_addr string,
remote_user string,
time_local string,
request string,
visit_step string,
page_staylong string,
http_referer string,
http_user_agent string,
body_bytes_sent string,
status string)
partitioned by (datestr string)
row format delimited
fields terminated by '\001';3、点击流visit模型表
drop table if exist ods_click_stream_visit;
create table ods_click_stream_visit(
session     string,
remote_addr string,
inTime      string,
outTime     string,
inPage      string,
outPage     string,
referal     string,
pageVisits  int)
partitioned by (datestr string)
row format delimited
fields terminated by '\001';

导入数据脚本（ods_weblog_origin，ods_click_stream_visit，ods_click_stream_visit）

点击流模型的两张表数据导入操作如下：

注：生产环境中应该将数据load命令，写在脚本中，然后配置在azkaban中定时运行，注意运行的时间点，应该在预处理数据完成之后。

#!/bin/bash#
# ===========================================================================
# 程序名称:     
# 功能描述:     加载数据到ODS
# 输入参数:     运行日期
# 数据路径:     /data/weblog/preprocess/output
# 目标hive:     ods_weblog_orgin
# 创建日期:     2016-12-21
# 版本说明:     v1.0
# 代码审核:     
# 修改人名:
# 修改日期:
# 修改原因:
# 修改列表: 
# ===========================================================================#set java env
export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.7.0_51
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH#set hadoop env
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH#获取时间信息
day_01=`date -d'-1 day' +%Y-%m-%d`
syear=`date --date=$day_01 +%Y`
smonth=`date --date=$day_01 +%m`
sday=`date --date=$day_01 +%d`#预处理输出结果(raw)目录
log_pre_output=/data/weblog/preprocess/output
#点击流pagevies模型预处理程序输出目录
click_pvout="/data/weblog/preprocess/click_pv_out"
#点击流visit模型预处理程序输出目录
click_vstout="/data/weblog/preprocess/click_visit_out"#目标hive表
ods_weblog_origin="shizhan.ods_weblog_origin"
ods_click_pageviews="shizhan.ods_click_pageviews"
ods_click_visit="shizhan.ods_click_visit"#导入raw数据到zs.ods_weblog_origin
HQL_origin="load data inpath '$log_pre_output/$day_01' into table $ods_weblog_origin partition(datestr='$day_01')"
echo $HQL_origin 
/home/hadoop/apps/hive/bin/hive -e "$HQL_origin"#导入点击流模型pageviews数据到
HQL_pvs="load data inpath '$click_pvout/$day_01' into table $ods_click_pageviews partition(datestr='$day_01')"
echo $HQL_pvs 
/home/hadoop/apps/hive/bin/hive -e "$HQL_pvs"#导入点击流模型visit数据到
HQL_vst="load data inpath '$click_vstout/$day_01' into table $ods_click_visit partition(datestr='$day_01')"
echo $HQL_vst 
/home/hadoop/apps/hive/bin/hive -e "$HQL_vst"

流量统计分析

通过上面三张表的数据查询来统计需要的数据

分析示例

1、按时间分析

--计算该处理批次（一天）中的各小时pvs
drop table dw_pvs_everyhour_oneday;
create table dw_pvs_everyhour_oneday(month string,day string,hour string,pvs bigint) partitioned by(datestr string);insert into table dw_pvs_everyhour_oneday partition(datestr='20130918')
select a.month as month,a.day as day,a.hour as hour,count(*) as pvs from ods_weblog_detail a
where  a.datestr='20130918' group by a.month,a.day,a.hour;--计算每天的pvs
drop table dw_pvs_everyday;
create table dw_pvs_everyday(pvs bigint,month string,day string);insert into table dw_pvs_everyday
select count(*) as pvs,a.month as month,a.day as day from ods_weblog_detail a
group by a.month,a.day;

2、按终端分析

数据中能够反映出用户终端信息的字段是http_user_agent。
User Agent也简称UA。它是一个特殊字符串头，是一种向访问网站提供所使用的浏览器类型及版本、操作系统及版本、浏览器内核、等信息的标识。

select distinct(http_user_agent) from ods_weblog_detail where http_user_agent like '%Chrome%' limit 200;

3、按栏目分析
网站栏目可以理解为网站中内容相关的主题集中。体现在域名上来看就是不同的栏目会有不同的二级目录。比如某网站网址为www.xxxx.cn,旗下栏目可以通过如下方式访问。

那么根据用户请求url就可以解析出访问栏目，然后按照栏目进行统计分析。

实现示例

创建ODS层明细宽表（ods_weblog_detail）

整个数据分析的过程是按照数据仓库的层次分层进行的，总体来说，是从ODS原始数据中整理出一些中间表，然后再在中间表的基础之上统计出各种指标数据。

明细表ods_weblog_detail:
drop table ods_weblog_detail;
create table ods_weblog_detail(
valid           string, --有效标识
remote_addr     string, --来源IP
remote_user     string, --用户标识
time_local      string, --访问完整时间
daystr          string, --访问日期
timestr         string, --访问时间
month           string, --访问月
day             string, --访问日
hour            string, --访问时
request         string, --请求的url
status          string, --响应码
body_bytes_sent string, --传输字节数
http_referer    string, --来源url
ref_host        string, --来源的host
ref_path        string, --来源的路径
ref_query       string, --来源参数query
ref_query_id    string, --来源参数query的值
http_user_agent string --客户终端标识
)
partitioned by(datestr string);

导入数据脚本（ods_weblog_detail）

#!/bin/bash
# . /home/anjianbing/soft/functions/wait4FlagFile.sh
# ===========================================================================
# 程序名称:     
# 功能描述:     抽取明细宽表
# 输入参数:     运行日期
# 目标表名:     shizhan.ods_weblog_detail
# 数据源表:     shizhan.ods_weblog_origin
# 创建日期:     2016-12-21
# 版本说明:     v1.0
# 代码审核:     
# 修改人名:
# 修改日期:
# 修改原因:
# 修改列表: 
# ===========================================================================
### 1.参数加载
exe_hive="/home/hadoop/apps/hive/bin/hive"
if [ $# -eq 1 ]
thenday_01=`date --date="${1}" +%Y-%m-%d`
elseday_01=`date -d'-1 day' +%Y-%m-%d`
fi
syear=`date --date=$day_01 +%Y`
smonth=`date --date=$day_01 +%m`
sday=`date --date=$day_01 +%d`TARGET_DB=shizhan
TARGET_TABLE=ods_weblog_detail### 2.定义执行HQL
HQL="
insert into table shizhan.ods_weblog_detail partition(datestr='$day_01')
select c.valid,c.remote_addr,c.remote_user,c.time_local,
substring(c.time_local,0,10) as daystr,
substring(c.time_local,12) as tmstr,
substring(c.time_local,6,2) as month,
substring(c.time_local,9,2) as day,
substring(c.time_local,11,3) as hour,
c.request,
c.status,
c.body_bytes_sent,
c.http_referer,
c.ref_host,
c.ref_path,
c.ref_query,
c.ref_query_id,
c.http_user_agent
from
(SELECT 
a.valid,
a.remote_addr,
a.remote_user,a.time_local,
a.request,a.status,a.body_bytes_sent,a.http_referer,a.http_user_agent,b.ref_host,b.ref_path,b.ref_query,b.ref_query_id 
FROM zs.ods_weblog_origin a 
LATERAL VIEW 
parse_url_tuple(regexp_replace(http_referer, \"\\\"\", \"\"), 'HOST', 'PATH','QUERY', 'QUERY:id') b 
as ref_host, ref_path, ref_query, ref_query_id) c
"#执行hql
$exe_hive -e "$HQL"#异常处理
#如果失败，发送邮件、短信

统计数据导出

为了将我们计算出来的数据通过报表的形式展现到前台页面上去，我们可以通过sqoop将我们计算后的数据导出到关系型数据库mysql当中去（通常计算之后的数据量一般都不会太大，可以考虑使用关系型数据库的方式来做我们的报表展现，如果统计之后的数据量仍然很大，那么就应该考虑使用大数据的技术来实现我们数据的展现）。
这里选择几张hive表进行导出，其他的所有的导出基本上都是一样。

Mysql创建表

CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXISTS*/`weblog` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */;USE `weblog`;/*Table structure for table `dw_pvs_everyday` */DROP TABLE IF EXISTS `dw_pvs_everyday`;CREATE TABLE `dw_pvs_everyday` (`pvs` varchar(32) DEFAULT NULL,`month` varchar(16) DEFAULT NULL,`day` varchar(16) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;/*Table structure for table `dw_pvs_everyhour_oneday` */DROP TABLE IF EXISTS `dw_pvs_everyhour_oneday`;CREATE TABLE `dw_pvs_everyhour_oneday` (`month` varchar(32) DEFAULT NULL,`day` varchar(32) DEFAULT NULL,`hour` varchar(32) DEFAULT NULL,`pvs` varchar(32) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;/*Table structure for table `dw_pvs_referer_everyhour` */DROP TABLE IF EXISTS `dw_pvs_referer_everyhour`;CREATE TABLE `dw_pvs_referer_everyhour` (`refer_url` varchar(2048) DEFAULT NULL,`referer_host` varchar(64) DEFAULT NULL,`month` varchar(32) DEFAULT NULL,`day` varchar(32) DEFAULT NULL,`hour` varchar(32) DEFAULT NULL,`pv_referer_cnt` varchar(32) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

Sqoop同步数据

/export/servers/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/bin/sqoop export 
--connect jdbc:mysql://192.168.1.106:3306/weblog 
--username root 
--password admin 
--m 1  
--export-dir /user/hive/warehouse/weblog.db/dw_pvs_everyday  
--table dw_pvs_everyday  
--input-fields-terminated-by '\001'/export/servers/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/bin/sqoop export 
--connect jdbc:mysql://192.168.1.106:3306/weblog 
--username root 
--password admin 
--m 1  
--export-dir /user/hive/warehouse/weblog.db/dw_pvs_everyhour_oneday/datestr=20130918  
--table dw_pvs_everyhour_oneday  
--input-fields-terminated-by '\001' /export/servers/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/bin/sqoop export 
--connect jdbc:mysql://192.168.1.106:3306/weblog 
--username root 
--password admin 
--m 1  
--export-dir /user/hive/warehouse/weblog.db/dw_pvs_referer_everyhour/datestr=20130918  
--table dw_pvs_referer_everyhour  
--input-fields-terminated-by '\001' 

Azkaban工作流调度

整个项目的数据按照处理过程，从数据采集到数据分析，再到结果数据的导出，一系列的任务可以分割成若干个azkaban的job单元，然后由工作流调度器调度执行。

调度脚本的编写难点在于shell脚本。但是一般都是有固定编写模式。

开发工具类

public class DateUtil  {/*** 获取昨日的日期* @return*/public static String getYestDate(){Calendar instance = Calendar.getInstance();instance.add(Calendar.DATE,-1);Date time = instance.getTime();String format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(time);return format;}
}

定义数据每日上传的目录

hdfs dfs -mkdir -p /weblog/20180205/input
hdfs dfs -put access.log.fensi  /weblog/20180205/input

根据上面目录改造执行编写的MR程序

1、WebLogProcessor

2、ClickStreamPageView

3、ClickStreamVisit

程序打成jar包

开发azkaban调度脚本

初始化脚本

create database if not exist weblog;
use weblog;# 原始日志数据表
drop table if exists ods_weblog_origin;
create table ods_weblog_origin(
valid string,
remote_addr string,
remote_user string,
time_local string,
request string,
status string,
body_bytes_sent string,
http_referer string,
http_user_agent string)
partitioned by (datestr string)
row format delimited
fields terminated by '\001';# 点击流模型pageviews表
drop table if exists ods_click_pageviews;
create table ods_click_pageviews(
session string,
remote_addr string,
remote_user string,
time_local string,
request string,
visit_step string,
page_staylong string,
http_referer string,
http_user_agent string,
body_bytes_sent string,
status string)
partitioned by (datestr string)
row format delimited
fields terminated by '\001';# 点击流visit模型表
drop table if exist ods_click_stream_visit;
create table ods_click_stream_visit(
session     string,
remote_addr string,
inTime      string,
outTime     string,
inPage      string,
outPage     string,
referal     string,
pageVisits  int)
partitioned by (datestr string)
row format delimited
fields terminated by '\001';# 明细宽表
drop table ods_weblog_detail;
create table ods_weblog_detail(
valid           string, --有效标识
remote_addr     string, --来源IP
remote_user     string, --用户标识
time_local      string, --访问完整时间
daystr          string, --访问日期
timestr         string, --访问时间
month           string, --访问月
day             string, --访问日
hour            string, --访问时
request         string, --请求的url
status          string, --响应码
body_bytes_sent string, --传输字节数
http_referer    string, --来源url
ref_host        string, --来源的host
ref_path        string, --来源的路径
ref_query       string, --来源参数query
ref_query_id    string, --来源参数query的值
http_user_agent string --客户终端标识
)
partitioned by(datestr string);

第一个MR程序执行（1.job）

type=command
command=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/bin/hadoop jar weblogparser.jar cn.xxx.bigdata.weblog.pre.WeblogPreProcess

第二个MR程序执行（2.job）

type=command
command=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/bin/hadoop jar weblogparser.jar cn.xxx.bigdata.weblog.clickstream.ClickStreamPageView
dependencies=1

第二个MR程序执行（3.job）

type=command
command=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/bin/hadoop jar weblogparser.jar cn.xxx.bigdata.weblog.clickstream.ClickStreamVisit
dependencies=2

hive表数据加载

1、4.sh

#!/bin/bash#set java env
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH#set hadoop env
export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH#获取时间信息
day_01=`date -d'-1 day' +%Y%m%d`
syear=`date --date=$day_01 +%Y`
smonth=`date --date=$day_01 +%m`
sday=`date --date=$day_01 +%d`#预处理输出结果(raw)目录
log_pre_output="/weblog/'$day_01'/weblogPreOut"
#点击流clickStream模型预处理程序输出目录
pageView="/weblog/'$day_01'/pageViewOut"
#点击流visit模型预处理程序输出目录
visit="/weblog/'$day_01'/clickStreamVisit"#目标hive表 ，需要提前创建好着三张表，参考
ods_weblog_origin="weblog.ods_weblog_origin"
ods_click_pageviews="weblog.ods_click_pageviews"
ods_click_stream_visit="weblog.ods_click_stream_visit"#导入数据到weblog.ods_weblog_origin
HQL_origin="load data inpath '$log_pre_output' overwrite into table $ods_weblog_origin partition(datestr='$day_01')"
echo $HQL_origin 
/export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/bin/hive -e "$HQL_origin"#导入点击流模型pageviews数据到
HQL_pvs="load data inpath '$pageView' overwrite into table ods_click_pageviews partition(datestr='$day_01')"
echo $HQL_pvs 
/export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/bin/hive -e "$HQL_pvs"#导入点击流模型visit数据到
HQL_vst="load data inpath '$visit' overwrite into table $ods_click_stream_visit partition(datestr='$day_01')"
echo $HQL_vst 
/export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/bin/hive -e "$HQL_vst"

2、4.job

type=command
command=sh 4.sh
dependencies=3

hive表数据分析

1、5.sql

create database if not exist weblog;
use weblog;-- 1.1.1 计算该处理批次（一天）中的各小时pvs
drop table if exists dw_pvs_everyhour_oneday;
create table if not exists dw_pvs_everyhour_oneday(month string,day string,hour string,pvs bigint) partitioned by(datestr string);insert  into table dw_pvs_everyhour_oneday partition(datestr='20130918')
select a.month as month,a.day as day,a.hour as hour,count(*) as pvs from ods_weblog_detail a
where  a.datestr='20130918' group by a.month,a.day,a.hour;-- 计算每天的pvs
drop table if exists dw_pvs_everyday;
create table if not  exists dw_pvs_everyday(pvs bigint,month string,day string);insert into table dw_pvs_everyday select count(*) as pvs,a.month as month,a.day as day from ods_weblog_detail a group by a.month,a.day;-- 统计每小时各来访url产生的pv量，查询结果存入：( "dw_pvs_referer_everyhour" )drop table if exists dw_pvs_referer_everyhour;
create table if not exists dw_pvs_referer_everyhour (referer_url string,referer_host string,month string,day string,hour string,pv_referer_cnt bigint) partitioned by(datestr string);insert into table dw_pvs_referer_everyhour partition(datestr='20130918') select http_referer,ref_host,month,day,hour,count(1) as pv_referer_cnt from ods_weblog_detail  group by http_referer,ref_host,month,day,hour  having ref_host is not null order by hour asc,day asc,month asc,pv_referer_cnt desc;-- 统计每小时各来访host的产生的pv数并排序
drop table if exists dw_pvs_refererhost_everyhour;
create table if not exists dw_pvs_refererhost_everyhour(ref_host string,month string,day string,hour string,ref_host_cnts bigint) partitioned by(datestr string);insert into table dw_pvs_refererhost_everyhour partition(datestr='20130918') select ref_host,month,day,hour,count(1) as ref_host_cnts from ods_weblog_detail  group by ref_host,month,day,hour  having ref_host is not null order by hour asc,day asc,month asc,ref_host_cnts desc;

2、5.job

type=command
command=/export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/bin/hive -f "5.sql"
dependencies=4

分析结果通过sqoop导出

1、6.sh

#!/bin/bash#数据导出
/export/servers/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/bin/sqoop export --connect jdbc:mysql://192.168.25.25:3306/weblog --username root --password admin --m 1  --export-dir /user/hive/warehouse/weblog.db/dw_pvs_everyday  --table dw_pvs_everyday  --input-fields-terminated-by '\001'#数据导出
/export/servers/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/bin/sqoop export --connect jdbc:mysql://192.168.25.25:3306/weblog --username root --password admin --m 1  --export-dir /user/hive/warehouse/weblog.db/dw_pvs_everyhour_oneday/datestr=20130918  --table dw_pvs_everyhour_oneday  --input-fields-terminated-by '\001' #数据导出
/export/servers/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/bin/sqoop export --connect jdbc:mysql://192.168.25.25:3306/weblog --username root --password admin --m 1  --export-dir /user/hive/warehouse/weblog.db/dw_pvs_referer_everyhour/datestr=20130918  --table dw_pvs_referer_everyhour  --input-fields-terminated-by '\001' 

2、6.job

type=command
command=sh 6.sh
dependencies=5	

所有文件打包

weblogparser.jar源码参考：大数据_MR开发示例

定时执行

定于每天晚上两点钟定时开始执行任务

0 2 ? * *

数据可视化实现

ECharts是一款由百度前端技术部开发的，基于Javascript的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。

提供大量常用的数据可视化图表，底层基于ZRender（一个全新的轻量级canvas类库），创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、饼图（环形图）、K线图、地图、力导向布局图以及和弦图，同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。

可单独构建一个项目。