Hadoop驱动的大数据离线分析项目与架构详解

本项目旨在利用Hadoop框架进行大数据离线分析，其主要目标是通过对用户行为数据的捕获、清洗、分析，为网站运营提供有价值的指标。以下是项目的关键组成部分和工作流程： 1. **项目总体需求**： - 需要收集用户行为数据，包括但不限于页面浏览量（PV）、独立访客数（UV）、独立IP会话时长等，这些数据通过JavaScript SDK（如Google Analytics或自家开发的SDK）生成launch、pageView、event和chargerequest等事件。 - 数据首先由web服务器（如Nginx）生成日志文件，Nginx以其高稳定性和低资源消耗的特点被选为首选。 2. **数据处理流程**： - 日志文件通过Shell脚本进行初步处理，对于较小的数据量场景，使用`visplit.sh`定期分割为前一天的日志，并通过`viput2hdfs.sh`上传至Hadoop分布式文件系统（HDFS）。对于大量数据，Flume通常用于实时传输。 - 在HDFS上，通过MapReduce或Hive进行数据分析，处理清洗后的数据，确保只保留有用的信息。Hive支持SQL查询，方便数据统计和分析。 - 清洗后的数据被导入到NoSQL数据库HBase，HBase适合存储非结构化或半结构化数据，且能处理大量数据和并发读写。 3. **数据库存储**： - HBase作为中间层数据库，存储经过分析处理的数据，适应不同事件类型的数据结构差异。每个事件的数据字段可能不同，这使得HBase能够灵活存储。 - 分析结果最终存储在关系型数据库MySQL中，作为长期保存和查询的主数据库，MySQL适用于结构化的数据存储和查询性能要求较高的场景。 4. **技术栈应用**： - 使用Java SDK作为数据生成和发送的后台服务，简化了代码实现，通过API调用处理特定事件。 - 前端展示采用Spring MVC框架，配合Highcharts库进行数据可视化，直观呈现分析结果。 5. **项目架构**： - 项目采用分层架构，包括数据收集层（Hadoop、Hive、Flume、Kafka、Shell脚本）、数据分析层（MapReduce、Spark）、和结果展示层（Mysql）。 - 数据流从数据源（用户行为）经由数据收集、处理和存储，最后在前端通过可视化手段呈现给决策者。 这个项目是一个典型的Hadoop大数据离线分析项目，涉及数据采集、预处理、存储和分析的全过程，充分利用Hadoop生态系统的优势来处理海量数据，为业务运营提供有力支持。