基于hadoop的网站大数据分析系统设计

基于Hadoop的网站大数据分析系统设计，可以采用以下方案。

首先，需要搭建Hadoop集群来处理、存储和分析大规模的网站数据。这个集群可以由多个节点组成，每个节点上都安装有Hadoop的各个组件，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce）。

其次，需要建立数据收集和存储模块。可以使用日志收集系统，如Flume或Kafka，来收集网站生成的日志数据，并将其存储到HDFS中。另外，可以考虑使用HBase或Cassandra等非关系型数据库，来存储结构化和半结构化的数据，如用户行为数据和产品信息。

然后，需要设计数据处理和分析模块。可以使用MapReduce来进行批处理分析，如计算网站流量、用户行为和页面访问次数等指标。同时，可以使用Hive或Pig等高级查询语言，对存储在HDFS或HBase中的数据进行复杂查询和数据挖掘。

此外，为了实现实时分析，可以结合使用Storm或Spark Streaming等流处理框架。这些框架可以实时处理流式数据，如网站实时访问日志，并将处理结果存储到HDFS或数据库中。

最后，为了方便用户访问和可视化分析结果，可以开发自定义的前端界面。可以使用Java或Python等编程语言来开发Web应用程序，通过调用Hadoop的API来读取和展示分析结果。

总结起来，基于Hadoop的网站大数据分析系统设计包括搭建Hadoop集群、建立数据收集和存储模块、设计数据处理和分析模块，结合实时处理框架，开发前端界面，以实现大规模网站数据的处理和分析。