Hadoop驱动的大数据离线分析项目：从数据采集到价值挖掘

本项目是关于大数据离线分析的一个实战项目，主要目标是利用Hadoop生态系统来处理和分析用户的日常行为数据，从而为网站运营提供有价值的信息。以下是项目的关键知识点： 1. **项目总体需求**： - 需要捕获用户的实时行为数据，包括页面浏览量（PV）、独立访客数（UV）、独立IP会话时长等，这些数据将以业务日志的形式生成。 - 目标是通过数据清洗、分析，提取出对网站运营有益的关键指标。 2. **具体设计**： - **数据捕获**：使用JavaScript SDK（JsSDK）记录用户的launch、pageView、event和chargeRequest等事件。 - **数据传输**：将JsSDK捕获的数据通过web服务器（如Nginx）生成日志文件，并通过Shell脚本或Flume上传到文件存储系统。 - **数据清洗与预处理**：在Hadoop的MapReduce作业中，对上传的日志文件进行初步清洗，去除脏数据和不必要的字段。 - **数据存储**：清洗后的数据存储在NoSQL数据库HBase中，便于高效查询。 - **数据分析**：利用MapReduce或Hive进行统计分析，生成有价值的数据报告。 - **数据持久化**：分析结果导入到关系型数据库（如MySQL）进行长期保存。 - **数据展示**：最终结果通过SpringMVC框架结合Highcharts库在前端进行可视化展示。 3. **技术选型**： - JsSDK：基于JavaScript编写，嵌入前端代码，减少对业务代码的影响，捕捉不同类型的事件数据。 - JavaSDK：用于后台处理，提供API方便接入，简化开发流程。 - Nginx：作为web服务器，以低内存占用和高性能的特点生成日志文件。 - Shell脚本/Flume：根据数据量选择合适的上传方式，Shell脚本适用于小规模，Flume适合大规模实时处理。 - HDFS：作为分布式文件系统，用于存储大量数据。 - HBase：作为NoSQL数据库，适合海量数据存储和实时查询。 4. **项目架构**： - 数据分析层：包括Hive用于SQL查询，MapReduce进行批处理计算，Spark可能作为大数据处理补充，以及SpringMVC和Highcharts用于数据可视化。 这个项目展示了如何在Hadoop生态中集成多种技术，实现从数据采集、处理到分析展示的完整流程，具有很好的实践性和技术深度。