基于Hadoop的大数据日志存储与分析系统设计

该文档是关于基于大数据技术的学生上网行为分析系统的毕业设计说明书，主要讨论了如何利用Hadoop框架对学生搜索引擎查询日志进行分析、存储和可视化展示。 在日志存储模块的详细设计中，主要涉及两个部分：HDFS分布式文件系统存储模块和Mysql存储模块。HDFS模块用于存储大量的日志数据，由于日志数据量持续增长，选择HDFS是为了实现分布式存储，提高数据处理能力。在Eclipse中，通过连接远程Hadoop集群，可以将例如500万条用户查询记录导入HDFS的input文件夹，方便后续处理。 HDFS存储模块的关键在于将日志数据有效地分布在整个集群中，以实现高可用性和可扩展性。在Eclipse-jee环境中，可以直接上传文件到HDFS，简化了日志导入过程。HDFS的设计使得数据可以在多台机器间复制，确保即使有节点故障，数据也能被恢复。 Mysql存储模块则关注于分析后的结果存储，这里采用了c3p0连接池技术与数据库建立连接。在MapReduce计算过程中，每条记录会被逐条插入到预设的五个表中。c3p0连接池可以优化数据库连接管理，提高并发处理能力，减少资源消耗。 系统设计还包括了日志分析模块和可视化展示模块。日志分析模块对日志数据进行深度挖掘，从学生用户搜索次数、关键词排行以及时间等多个维度进行分析，揭示学生的上网行为模式。可视化展示模块则把这些分析结果以直观的方式呈现出来，便于理解和决策。 关键词涉及到的技术包括Hadoop（用于分布式处理和存储）、JavaEE（用于后台服务开发）、查询日志（作为分析对象）以及学生行为分析（系统的核心目标）。通过这个系统，可以有效地对学生用户的上网行为进行研究，为教育管理和政策制定提供数据支持。 这个设计结合了大数据处理技术、数据库管理以及可视化技术，构建了一个全面的学生上网行为分析平台，展示了大数据在实际应用中的价值和潜力。