离线计算项目：用户行为数据分析与日志预处理

"离线计算项目案例1，使用Hadoop进行数据预处理与分类" 这个离线计算项目的主要目标是对网站和应用程序的用户行为日志进行分析，以获取关键的运营指标，如用户数量、新增用户、留存用户、活跃用户、地域分布、渠道分析等。这些数据来源于用户在使用产品时产生的行为日志，这些日志被发送到后台服务器进行记录。 项目的第一阶段是数据预处理，这是数据挖掘和分析过程中的关键步骤。在这个阶段，需求包括检查每条日志记录是否包含必需的字段，如用户设备信息、时间戳、操作系统版本、应用版本等。对于不完整的日志，应予以剔除，以确保后续分析的准确性。此外，还需要创建一个新的字段"user_id"作为用户唯一标识。在iOS设备上，user_id等于device_id；在Android设备上，user_id等于android_id；若android_id为空，user_id则采用device_id。这个过程涉及到JSON解析技术，例如使用gson、fastjson或jackson库来解析日志中的结构化信息，并将header字段转化为可读的文本格式。 接下来的一个特殊需求是根据设备类型（iOS、Android以及其他）对清洗后的数据进行分类。这可能需要在Hadoop MapReduce框架下实现，通过定制Mapper和Reducer函数来识别设备类型并分别写入不同的输出路径。例如，所有iOS设备的日志将被写入到/app_clean_log/2017-09-20/ios/目录下的不同分区文件(part-r-00000, part-r-00001等)，同样，Android设备的日志会被写入/android/目录下。 在这个过程中，Hadoop的分布式计算能力使得大规模日志处理变得可能，通过并行处理大量数据，显著提高了效率。同时，Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）提供了高容错性和高可用性，确保了数据的安全存储和访问。 这个离线计算项目展示了如何利用Hadoop进行大数据预处理和分类，以便进行深入的用户行为分析。这不仅涉及到技术层面，如数据清洗、JSON解析、MapReduce编程，还涵盖了业务需求的理解和满足，如用户标识的生成和按设备类型分类，这些都是大数据分析项目中常见的挑战和实践。