离线数据分析流程及推荐系统架构图

Posted 2020-09-13 ahu-lichang

1、离线数据分析流程

一个应用广泛的数据分析系统：“web日志数据挖掘”

1.1 需求分析

1.1.1 案例名称

“网站或APP点击流日志数据挖掘系统”。

 

1.1.2 案例需求描述

“Web点击流日志”包含着网站运营很重要的信息，通过日志分析，我们可以知道网站的访问量，哪个网页访问人数最多，哪个网页最有价值，广告转化率、访客的来源信息，访客的终端信息等。

 

1.1.3 数据来源

本案例的数据主要由用户的点击行为记录

获取方式：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（nginx、tomcat等）上形成不断增长的日志文件。

形如：

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"

1.2 数据处理流程

1.2.1 流程图解析

本案例跟典型的BI系统极其类似，整体流程如下：

 

但是，由于本案例的前提是处理海量数据，因而，流程中各环节所使用的技术则跟传统BI（商业智能）完全不同，后续课程都会：

1) 数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架FLUME

2) 数据预处理：定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群

3) 数据仓库技术：基于hadoop之上的Hive

4) 数据导出：基于hadoop的sqoop数据导入导出工具

5) 数据可视化：定制开发web程序或使用kettle等产品(echarts)

6) 整个过程的流程调度：hadoop生态圈中的oozie工具或其他类似开源产品

 

1.2.2 项目技术架构图

1.2.3 项目相关截图（感性认识）

a) Mapreudce程序运行

a) 在Hive中查询数据

a) 将统计结果导入mysql

./sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/weblogdb --username root --password root  --table t_display_xx  --export-dir /user/hive/warehouse/uv/dt=2014-08-03

 

1.3 项目最终效果

经过完整的数据处理流程后，会周期性输出各类统计指标的报表，在生产实践中，最终需要将这些报表数据以可视化的形式展现出来，本案例采用web程序来实现数据可视化

效果如下所示：

 

 

 

 

2、推荐系统架构图