Scala大数据分析项目:用户上网行为解析源码.zip
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更新于2024-10-22
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资源摘要信息:"本资源是一个基于Scala语言编写的大型数据项目,旨在分析和处理用户上网行为数据。项目中包含了用户上网行为分析的完整源码,并详细描述了9个关键字段,涉及上网用户的地理位置、上网目标网站、上网时间、目标IP、网站响应状态码、查询类型、网站真实返回域名、附加信息以及DNS服务器解析信息。以下是各字段的具体说明:
1. client_ip:上网用户的IP地址,能够用来推断用户的大致位置信息。有专门的API可以进行地理位置的查询。
2. domain:上网用户想要访问的网站域名,根据网站性质可以分析用户上网行为。
3. time:上网行为发生的具体时间,用于记录用户的上网时间。
4. target_ip:上网用户所访问网站的目标IP地址,帮助理解用户的访问目标。
5. rcode:网站返回的状态码,其中0代表正常响应,2代表不正常响应。状态码反映了用户访问网站的连通性和状态。
6. query_type:查询类型,默认值为1,代表正常的上网行为。
7. authority_recode:网站服务器实际返回的域名,如果与domain字段不一致,可能指向钓鱼网站,需进一步分析。
8. add_msg:附加信息字段,大部分情况下为空,如果存在内容,可以提供额外的分析数据。
9. dns_ip:提供了网站域名解析服务的DNS服务器的IP地址,反映了一个区域内的用户上网活动。
该项目源码被打包为一个压缩文件,文件名后缀为.zip。压缩包内包含了项目说明文档、构建配置文件(pom.xml)、以及涉及到的关键技术模块源码,具体包括Redis客户端模块、Flink编码实现和Spark编码实现。技术栈中涉及的关键技术包括Scala编程语言、Redis缓存技术、Flink流处理引擎和Spark大数据处理框架,这些技术共同支持了用户上网行为数据的实时分析与处理。
在标签中还特别指出了该项目适合用作毕业设计,说明本项目不仅是一个技术实践项目,也具有一定的学术价值和应用价值。通过分析用户上网行为,可以为网站分析、网络监测、市场调研等领域提供有价值的数据支持。对于学习Scala和大数据技术的学生来说,这是一个非常好的实践项目,可以加深对大数据处理、实时分析、数据存储等领域的理解和技能掌握。"
2023-10-16 上传
2024-01-15 上传
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onnx
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