Hadoop实战：Web日志分析与MapReduce开发

Hadoop实战教程"dev_02"深入探讨了Hadoop系统在实际应用中的开发案例，由知名讲师黄志洪和张丹在DATAGURU专业数据分析社区分享。该课程主要针对Hadoop应用开发，以Web日志分析为例，分为以下几个核心模块： 1. **项目背景**：课程以Web日志分析作为项目背景，这些日志可能来源于常见的Web服务器如Nginx、Apache或Tomcat，通过分析日志可以提取出如页面访问量(PV)、独立IP数等基础指标。 2. **需求分析与KPI指标**：需求分析阶段，会明确关键性能指标(KPI)，如用户检索的关键词排行榜和最长停留时间的页面等，这些都是后续数据处理和挖掘的基础。 3. **架构设计**：介绍日志分析系统的架构设计，包括如何利用Hadoop分布式处理框架来处理海量日志数据，可能涉及到数据预处理、数据清洗、数据存储等步骤。 4. **算法模型**：重点讲解Map-Reduce并行算法，这是一种核心的Hadoop编程模型，用于将大任务分解为多个小任务并行执行，提升处理效率。 5. **程序开发实践**：教授如何使用Maven构建Hadoop项目，并详细演示如何编写MapReduce程序，包括输入数据的划分、map函数的处理逻辑、reduce函数的聚合结果等。 6. **Nginx和Apache日志解析**：课程涉及不同类型的Web服务器日志格式，如Nginx的日志样例和Apache日志的结构，帮助理解日志解析的技巧。 7. **探针设计**：可能涉及如何设计合理的数据收集探针，确保数据的准确性和完整性，这对于日志分析至关重要。 在整个课程过程中，法律声明强调了所有教学资料仅限于炼数成金网络课程内部使用，禁止在课程外传播，以保护知识产权和维护学员权益。学员们可通过访问<http://edu.dataguru.cn>获取完整的课程详情和进一步的学习支持。 通过这个实战案例，学习者将获得深入理解Hadoop在大数据处理场景中的应用技能，提升数据分析能力，并能够将所学应用于实际工作中的Web日志处理和业务洞察。