基于Hadoop+Spark框架，完成对该数据集的分析。

好的，基于Hadoop Spark框架，对数据集进行分析可以按照以下步骤进行：

1. 数据导入：将数据集导入Hadoop HDFS中，可以使用Hadoop命令行或者Web界面进行上传。

2. 数据清洗：对数据集进行清洗，去除重复数据、空值等。

3. 数据预处理：对数据进行预处理，例如对时间数据进行格式化或者转换，对文本数据进行分词等。

4. 数据转换：将数据转换成Spark可处理的格式，例如使用Spark SQL将数据转换成DataFrame或Dataset的形式。

5. 数据分析：使用Spark的分布式计算能力进行数据分析，例如对数据进行聚合、统计、排序等操作。

6. 结果展示：将分析结果进行展示，可以使用Web界面或者可视化工具进行展示。

具体实现步骤如下：

1. 将数据集导入HDFS中，可以使用以下命令行上传数据集：

hadoop fs -put path/to/data /data

2. 使用Spark读取数据集，并进行数据清洗和预处理：

val data = spark.read.csv("/data").toDF("col1", "col2", "col3", "col4")

// 去重
val dedupedData = data.dropDuplicates()

// 去除空值
val cleanedData = dedupedData.na.drop()

// 格式化时间数据
val formattedData = cleanedData.withColumn("timestamp", to_timestamp($"col1", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))

3. 将数据转换成Spark可处理的格式：

// 将DataFrame转换成Dataset
case class Record(col1: String, col2: String, col3: String, col4: String, timestamp: Timestamp)
val dataset = formattedData.as[Record]

4. 使用Spark进行数据分析：

// 统计每个小时的访问量
val result = dataset.groupBy(window($"timestamp", "1 hour")).count().orderBy("window")

5. 将分析结果进行展示：

// 将结果保存到HDFS中
result.write.csv("/output")

// 使用可视化工具展示结果
// 可以使用Tableau、Power BI等工具进行展示

以上是利用Hadoop Spark框架对数据集进行分析的一个简单流程。具体可以根据需要进行调整和优化。