基于Hadoop的Web日志挖掘
基于Hadoop 集群的日志分析系统的设计与实现
基于Hadoop 集群的日志分析系统的设计与实现作者：陈森博陈张杰来源：《电脑知识与技术》2013年第34期摘要：当前Internet上存在着海量的日志数据，他们中蕴藏着大量可用的信息。
对海量数据的存储和分析都是一个艰巨而复杂的任务，单一主机已经无法满足要求，使用分布式存储和分布式计算来分析数据已经成为了必然的趋势。
分布式计算框架Hadoop已经日趋成熟，被广泛的应用于很多领域。
该文描述了一个针对大日志分析的分布式集群的构建与实现过程。
介绍了日志分析的现状，使用vmware虚拟机搭建了Hadoop集群和日志分析系统的构建方法，并对实验结果进行了分析。
关键词：分布式计算；日志分析；Hadoop；集群；vmware中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）34-7647-041 概述日志文件是由系统或者应用程序产生的，用于记录系统和应用程序的操作事件如各种服务的启动、运行、关闭等信息。
通过对日志文件的分析可以获得很多有价值的数据也能实现对系统安全、性能等方面的监控。
Web日志[1]是由Web服务器产生的，随着社交网络的兴起，Web2.0时代的到来，网站的用户访问量的成级数增长，产生的日志文件大幅增多。
传统的日志文件分析方式已经无法满足大数据量日志分析的需求。
该文将以Web日志文件为例，利用Hadoop集群构建一个分布式计算平台为大数据日志文件的分析提供一个可行的解决方案，以提高了日志分析的效率，为进一步的大数据分析的提供参考。
现今日志文件分析方案是对大的日志文件先进行分割，然后对分割后的日志文件进行分析，分析方法采用文本分析及模式匹配等，最常见的是采用awk、python、perl。
这种分析方式面对大数据的日志文件分析效率低下，耗时长。
王潇博提出了基于挖掘算法的日志分析方式，并设计了TAT系统[1]。
对于Web分析除了对Web日志本身进行分析外还可以主动收集访问信息，然后将信息存于关系型数据库中。
基于交友网站的日志挖掘和分析系统
基于交友网站的日志挖掘和分析系统
桑军;李丽
【期刊名称】《数字技术与应用》
【年(卷),期】2010(000)010
【摘要】针对女之海交友广场网站日志挖掘的具体需求,设计和开发了一个用于会员宣传的Web日志挖掘系统.结合自动获取的网站拓扑结构,对站点日志数据进行关联规则挖掘,以便更好地确定宣传的时间、地区、所针对的用户群年龄特征以及相应的会员信息内容等,系统实现了预期的挖掘任务和目的.
【总页数】2页(P142-143)
【作者】桑军;李丽
【作者单位】重庆大学软件学院,四川重庆,400044;重庆大学软件学院,四川重庆,400044
【正文语种】中文
【中图分类】TP321
【相关文献】
1.基于日志挖掘的打印管理系统的分析与设计 [J], 唐维燕
2.基于交友网站的日志挖掘和分析系统 [J], 桑军;李丽
3.基于粗糙集和模糊聚类的网站日志数据挖掘实例分析 [J], 高晓琴;王亨桂
4.基于日志挖掘的计算机取证系统的分析与设计 [J], 国光明;洪晓光
5.基于Hadoop的网站流量日志数据分析系统的设计 [J], 来学伟
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大数据处理平台(完整版)
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位置数据规范化
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对系统资源消耗严重。
数据采集面临巨大压力
接口单元名称
类别 数据量（天）
网络数据类信令
Gb/Gn接口 1.65T/Day
用户动态呼叫、短信、位置、 切换、开关机行为信息
A接口
3.3T/Day
WAP日志
WAP网关 300G/Day
…
…
…
1 运营商大数据背景 2 大数据平台介绍
3 应用案例
大数据平台规划
聚类
分类
信息统计
4
日志 汇总
用户 行为
网站
分类
访问 内容 主题
访搜问 索 关键 字
基础分 析能力
文本挖掘
数据挖掘
HIVE
HADOOP平台
云ETL 管理 应用 开发 应用 监控 应用 调度
M/R
ETL-基于流程的ETL工具
1. 云ETL基于Oozie工作流，提供ETL任务编排、任务调度、任务监控等功能。 2. 管理与监控提供平台应用层自管理能力，包含数据质量管理、安全管理、告警管理、日志管理、系统
设计更好的流量套餐、 终端和互联网业务
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更多…
用户的行为是什么
都是哪些用户在使用移 动互联网，都有什么样 的特征？ 都在干什么？ 行为模式如何？ 占用了多少资源或流量？ 对网络影响如何？ 如何牵引用户行为改变 对网络的影响？
实 现
互联网内容分析基础服务
输出
互联网内容抓取
基于MapReduce的Web日志挖掘_李彬
2
MapReduce 编程模型
首先解释一下什么是云计算。云计算比较通用
的的定义： 云计算是一种商业计算模型。它将计算 任务分布在大量计算机构成的资源池上， 使各种应 用系统能够根据需要获取计算力、 存储空间和各种 软件服务。从这个定义上讲可把云计算看成是 “存 储云” 与 “计算云” 的有机结合。存储云对第三方用 户公开存储接口， 用户通过这个接口可以把数据存 储到 “云” 。计算云通过并行计算和虚拟化技术提供 给用户， 它的商业模式是给用户提供强大的计算能力。 MapReduce[4] 是 云 计 算 的 核 心 计 算 模 式 ， 是一 种分布式运算技术， 也是简化的分布式编程模式。 MapReduce 模式的主要思想是将要执行的问题分 割。在数据被分割后通过 Map 函数的程序将数据映 射成不同的区块， 分配给计算机集群处理达到分布 式运算的效果， 再通过 Reduce 函数的程序将结果汇 整， 输出要得到的结果。具体流程如下[5-6]： （1） Fork。利用 MapReduce 提供的库将输入文件 分成大小相等的 M 份， 并在集群的不同机器上执行 程序的备份。 （2） Assign map/reduce。Master 节点的程序负责 找出空闲的 worker 节点并为它们分配子任务 （M 个 Map 子任务和 R 个 Reduce 子任务） 。 （3） Read。被分配到 Map 子任务的 worker 节点 读入已分割好的文件作为输入， 经过处理后生成键 值对 （key/value 对） ， 并调用用户编写的 Map 函数。 （4） Local write。Map 函数的中间结果缓存在内 存中并周期性地写入本地磁盘。这些中间数据通过 分区函数分成 R 个区， 并将它们在本地磁盘的位置信 息发送给 Master 节点， 然后由 Master 将位置信息发 送给执行 Reduce 子任务的节点。 （5） Remote read。执行 Reduce 子任务的节点从 Master 节点获取子任务后， 根据位置信息调用 Map 工 作节点所在的本地磁盘上的中间数据， 并利用中间数 据的 key 值进行排序， 将具有相同键的对进行合并。 （6） Write。执行 Reduce 子任务的节点遍历所有 排序后的中间数据， 并传递给用户定义的 Reduce 函 数。Reduce 函数的结果将被输出到一个最终的输出 文件。 最后， 当所有 Map 子任务和 reduce 子任务完成
web数据挖掘的处理流程
web数据挖掘的处理流程对web数据的处理可以分为数据获取、数据预处理、数据的转换集成、知识发现和模式分析几个过程，如图6-2所示。
(1) web数据的获取Web数据的来源包括：log日志，记录了用户的访问页面、时间、IP地址等主要信息；web内容，用户所浏览的文字、图片等；用户注册信息，web站点采集的用户输入的自身信息；web结构数据，指web本身在频道、链接上的布局。
Web数据的获取方法有：a) 服务器端信息。
web服务器端产生3种类型的日志文件：Server logs，Error logs，Cookie logs，这些日志记录了用户访问的基本情况，是Web使用挖掘中最重要的数据来源。
服务器日志（Server logs）记录了多个用户对单个站点的用户访问行为。
错误日志（Error log）记录存取请求失败的数据。
Cookie logs用于识别用户和用户会话。
b) 客户端的数据收集。
用户客户端log记录了该用户对各个网站的访问情况，比服务器端Log数据更能准确地反映用户的访问行为，但由于隐私保护，需要用户同意才能获得。
c) 代理服务器端的数据收集。
代理端log数据记载了通过该代理进入Internet 的所有用户对各个网站的访问行为。
但是由于Cache的大量存在，使得代理服务器中的log数据不能准确地确定用户和时间，采集信息也不全面[50]。
(2) web数据的预处理Web数据的预处理包含数据清洗、用户识别、会话识别和事务识别等过程。
a) web数据的清洗数据的清洗，是指删除Web日志中与挖掘任务无关的数据。
将有用的web 日志记录转换为适当的数据格式，同时对用户请求页面时发生错误的记录进行适当处理。
在web日志中，包含许多对挖掘任务毫无意义的数据。
数据清洗的目标是消除冗余数据，方便于数据分析。
常见的数据清洗方法包括：删除日志文件中后缀为gif, jpg, jpeg的自动下载项；删除访问返回错误记录等。
web挖掘的基本任务
web挖掘的基本任务
Web挖掘的基本任务是指从Web中提取有价值的信息或模式，其主要包括以下几种类型：
1.内容挖掘：指从Web页面中提取出有用的信息。
由于Web页面经常是半
结构化或非结构化的，因此内容挖掘需要处理HTML和XML文档，解析并提取出文本、图片、音频、视频等多媒体内容。
2.结构挖掘：指对Web页面的超链接关系进行挖掘，找出重要的页面，理解
网站的结构和组织方式，以及发现页面之间的关系。
3.使用挖掘：主要通过挖掘服务器日志文件，获取有关用户访问行为的信息，
例如用户访问路径、访问频率、停留时间等，从而理解用户的访问模式和偏好。
4.用户行为挖掘：结合内容挖掘和用户日志挖掘，深入理解用户在Web上的
活动，包括浏览、搜索、点击、购买等行为，用于精准推荐、个性化广告等应用。
5.社区发现：通过分析用户在社交媒体或论坛上的互动，发现用户之间的社
交关系和社区结构。
综上，Web挖掘的基本任务是从Web中提取有价值的信息或模式，这些信息或模式可能是内容、结构、使用情况、用户行为或社区关系。
【计算机科学】_相似度算法_期刊发文热词逐年推荐_20140726
科研热词 风险加权相似度 领域本体 选择性集成 连接分析 还原性 运动估计 谱评分法 语义服务匹配 融合 自助法 自动推荐系统 自主计算 自主单元 结构相似性 结构相似度 粒子群优化 社团结构 社会网络 真值流推理 相似性算法 相似度计算 相似度传播 相似度 概念信息量 标杆方案 权重 本体映射 本体学习技术 本体 文本分析 推理 微调机制 小渡变换 多极值函数 多属性 复杂网络 块匹配 均方差 同构化 协同过滤 区间型决策 匹配准则 分类算法 分类回归树 分布式描述逻辑 冲突检测 人类视觉系统 主题图 主体服务 sufferage snn相似度矩阵 qos约束
科研热词 相似度计算 本体 链接分析 相似度 块结构 图的划分 图像检索 协同过滤 颜色直方图 领域本体 过程挖掘 边缘轮廓 语法结构信息 语义相似度 语义分析 语义 评分信息 触发词 视频相似度 视频检索 规则约简 虚拟新闻 舆情 自相似度 自然语言处理 自动文摘 背景补偿 聚类 粗集 粗糙集 等价关系 空间利用率 社会标签系统 知识库 相似度算法 电子商务 演化 混合自适应遗传算法 概要 检索算法 案例检索 标签聚类 服务 方向直方图 文档聚类 文本聚类 文本信息检索 数据源选择 推荐系统 扩展性 战略对抗演习 形状
53 fcm算法
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
中南大学第一届信息安全应用创新大赛获奖名单
创意赛获奖名单
序号 队名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 teamone skyline 烫烫烫烫烫 DYH 梦之蓝 心脏流血 我们都爱笑 HZJ小分队 团队成员 郁博文 相雯 周怡 涂茂麟 崔志勇 路涌涛 祁特 彭澍 覃岩 杨可 黄祖贤 代巍 朱辉辉 王俊韡 胡慧 杜明哲 张振宇 廖浩伟 周建权 葛思江 舒晓波 贺雅婧 经航 张冬妮 作品名称 micro USB的可控数据传输 基于区域位置识别的移动终端认证 可控的安全访问U盘控制器USGuard 基于物联网技术的资产安全管理平台 基于信息安全的智能骑行识别系统 基于信息熵度量的网络流量可视分析系统 基于云端密码管理的免密登录方案 基于USBKEY认证的安全企业文档管理系统 优化自主安全借书机的设计与实现 结果 一等奖 一等奖 一等奖 二等奖 二等奖 二等奖 二等奖 二等奖 二等奖
三等奖 三等奖 三等奖 三等奖 三等奖 三等奖 三等奖 三等奖 优胜奖 优胜奖 优胜奖 优胜奖 优胜奖 优胜奖 优胜奖 优胜奖 优胜奖 优胜奖 优胜奖 优胜奖
基于蜘蛛搜索引擎和虚拟沙箱的交互信息防诈骗与安全链接技术 优胜奖
31 32 33 34 35
最强王者组
我们想当白帽子
王梅 季雅雯 唐也 李继仁 陈仁杰 彭皓文 谭思敏 纪书鉴 田泽佳 王璇 孙聪珊 范姝洁 郭梦圆 袁思蒙 李娅
基于二维码的物流信息身份认证系统 U盘加密与防丢失 二维码识别系统 U盘追踪及数据保护系统 移动医疗中的数据安全与隐私保护
优胜奖 优胜奖 优胜奖 优胜奖 优胜奖
TLOP 筑梦 GMK
我们不是Hacker 李浩 王兆岳 胡俊英
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
100K影像课堂测验-选择题-S
一、选择题1、物联网的发展使得数据生成方式得以彻底的改变，其属于（）。
A被动式生成数据B主动式生成数据C感知式生成数据D半主动式生成数据2、从数据库技术诞生以来，产生大数据的方式主要经过了三个发展阶段，分别是（）、主动式生成数据、感知式生成数据。
A被动式生成数据B网络式生成数据C传感器生成数据D半主动式生成数据3、大数据的数据类型包括结构化数据、非结构化数据和（）A半结构化数据B无结构数据C关系数据库数据D网页4、大数据的数据类型包括结构化数据、（）和半结构化数据A非结构化数据B无结构数据C关系数据库数据D网页5、大数据的数据类型包括（）、非结构化数据和半结构化数据A结构化数据B无结构数据C关系数据库数据D网页6、常见的网络信息系统包括电子商务系统和（）A社交网络B社会媒体C搜索引擎D以上三个选项都是7、下列与大数据密切相关的技术是（）A蓝牙B云计算C博弈论D wifi8、大数据应用依托的新技术是（）A大规模存储与计算B数据分析C智能化D以上三个选项都是9、下列不属于数据抽取和集成引擎的是（）。
A基于物化或ETL方法的引擎B基于中间件的引擎C 基于空间数据的引擎D基于数据流方法的引擎10、大数据呈现出“4V1O”的特征，下列描述正确的是（）A V olume、Variety、vacation、V elocity、On-LineB V olume、Variety、Value、Velocity、On-LineC V olume、Variety、Value、vehicle、On-LineD V olume、violence、Value、vehicle、On-Line11、大数据“4V1O”的特征中，表示大数据种类和来源多样化的是（）A V olumeB VarietyC ValueD Velocity12、大数据“4V1O”的特征中，表示大数据价值密度相对较低，需要很多的过程才能挖掘出来的是（）A V olumeB VarietyC ValueD Velocity13、大数据“4V1O”的特征中，表示时效性要求高的是（）A V olumeB VarietyC ValueD Velocity14、大数据“4V1O”的特征中，表示数据量大的是（）A V olumeB VarietyC ValueD VelocityD基本研究与人类资源15、美国信息高速公路计划HPCC（高性能计算与通信）中包含的BRHR是指（）A高性能计算机系统B国家科研与教育网格C先进软件技术与算法D基本研究与人类资源16、大数据分析的典型工具中，属于实时计算系统的是（）A HPCCB RapidMinerC Apache DrillD Storm17、大数据分析的典型工具中，属于数据挖掘解决方案的是（）A HPCCB RapidMinerC Apache DrillD Storm18、大数据管理平台所必须考虑的要素是（）A自动化和分布式B智能化和开放式C并行化和分布式D并行化和开放式19、大数据采集一般分为（）和基础支撑层A基础架构层B智能感知层C数据处理层D数据挖掘层20、Hadoop是一个能够对大量数据进行（）处理的软件框架A分布式B一体化C集成化D综合化21、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的（）框架A系统B传感C硬件D软件22、EDC系统在临床试验中的应用可以有效解决纸质CRF存在的问题，EDC是一种数据（）系统。
Web日志挖掘技术的研究与应用
面对巨大而复杂的网络系统以及浩如烟海的信息资 源，研究人员将传统的数据挖掘技术和相结合，进行Web 挖掘，从半结构或无结构的页面中，以及使用者的Web Web 活动中，抽取感兴趣的、潜在的模式，分析、研究，并加以利用。
挖掘可分为类：内容挖掘、结构挖掘和Web 3Web Web 日志挖掘。
而日志挖掘作为挖掘的一个重要组Web Web Web 成部分，有其独特的理论和实践意义。
所谓日志，是指在服务器上有关访问的各种日Web Web 志文件，包括访问日志、引用日志、代理日志、错误日志等文件。
这些文件里包含了大量的用户访问信息，如用户的IP 地址、所访问的、访问日期和时间、访问方法或URL (GET 、访问结果功、失败、错误、访问的信息大小等。
POST)()而日志挖掘，就是通过对日志记录的挖掘，发Web Web 现用户访问页面的模式，从而进一步分析和研究日Web Web 志记录中的规律，以期改进站点的性能和组织结构，提Web 高用户查找信息的质量和效率，并通过统计和关联的分析找出特定用户与特定地域、特定时间、特定页面等要素之间的内在联系，这在电子商务等领域是大有作为的。
日志挖掘技术1 Web 目前，日志挖掘技术主要分为两大类：基于事Web Web 务的方法和基于数据立方体的方法。
基于事务的日志挖掘技术1.1 Web Web 基于事务的日志挖掘技术最早是由等人Web Web ,Chen [1]提出的图。
他将数据挖掘技术应用于服务器日志文(1)Web 件，提出最大向前引用算法的概念。
他将用户会话分割MF 成一系列的事务，然后采用与关联规则相类似的方法挖掘频繁访问序列，从而取得用户访问模式。
基于事务的日志挖掘技术的基本流程是：Web 预处理过程服务器日志中的内容非常丰富，(1) Web 但是由于本地缓存、代理服务器、防火墙的存在，使得直接在数据上进行挖掘变得十分困难和不准确。
因此，Web log 在实施数据挖掘之前，首先必须对文件进行数据净Web Log 化、用户识别、会话识别、页面过滤、路径补充等一系列的工作[9]。
Chapter8-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-第八章-流计算(2016年4月27日版本)
• 公司为支持自身业务开发的流计算框架：
– Facebook Puma – Dstream（） – 银河流数据处理平台（淘宝）
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
8.2 流计算处理流程
• • • • 8.2.1 8.2.2 8.2.3 8.2.4 概述 数据实时采集 数据实时计算 实时查询服务
8.1.3 流计算概念
• 流计算秉承一个基本理念，即数据的价值随着时间的流逝而降低， 如用户点击流。因此，当事件出现时就应该立即进行处理，而不是缓 存起来进行批量处理。为了及时处理流数据，就需要一个低延迟、可 扩展、高可靠的处理引擎 • 对于一个流计算系统来说，它应达到如下需求： – 高性能：处理大数据的基本要求，如每秒处理几十万条数据 – 海量式：支持TB级甚至是PB级的数据规模 – 实时性：保证较低的延迟时间，达到秒级别，甚至是毫秒级别 – 分布式：支持大数据的基本架构，必须能够平滑扩展 – 易用性：能够快速进行开发和部署 – 可靠性：能可靠地处理流数据
林子雨
ziyulin@
8.2.2 数据实时采集
• 数据实时采集阶段通常采集多个数据源的海量数据，需要保证实时性 、低延迟与稳定可靠 • 以日志数据为例，由于分布式集群的广泛应用，数据分散存储在不同 的机器上，因此需要实时汇总来自不同机器上的日志数据 • 目前有许多互联网公司发布的开源分布式日志采集系统均可满足每秒 数百MB的数据采集和传输需求，如： – Facebook的Scribe – LinkedIn的Kafka – 淘宝的Time Tunnel – 基于Hadoop的Chukwa和Flume
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
离线数据分析流程介绍
离线数据分析流程介绍流程介绍数据分析流程介绍离线数据分析3. 离线注：本环节主要感受数据分析系统的宏观概念及处理流程，初步理解hadoop等框架在其中的应⽤环节，不⽤过于关注代码细节⼀个应⽤⼴泛的数据分析系统：“web⽇志数据挖掘”3.1 需求分析3.1.1 案例名称“⽹站或APP点击流⽇志数据挖掘系统”。
3.1.2 案例需求描述“Web点击流⽇志”包含着⽹站运营很重要的信息，通过⽇志分析，我们可以知道⽹站的访问量，哪个⽹页访问⼈数最多，哪个⽹页最有价值，⼴告转化率、访客的来源信息，访客的终端信息等。
3.1.3 数据来源本案例的数据主要由⽤户的点击⾏为记录获取⽅式：在页⾯预埋⼀段js程序，为页⾯上想要监听的标签绑定事件，只要⽤户点击或移动到标签，即可触发ajax请求到后台servlet程序，⽤log4j记录下事件信息，从⽽在web服务器（nginx、tomcat等）上形成不断增长的⽇志⽂件。
形如：58.215.204.118 - - [18/Sep/2013:06:51:35 +0000] "GET /wp-includes/js/jquery/jquery.js?ver=1.10.2 HTTP/1.1" 304 0"http://blog.fens.me/nodejs-socketio-chat/" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1;rv:23.0) Gecko/20100101 Firefox/23.0"3.2 数据处理流程3.2.1 流程图解析本案例跟典型的BI系统极其类似，整体流程如下：但是，由于本案例的前提是处理海量数据，因⽽，流程中各环节所使⽤的技术则跟传统BI完全不同，后续课程都会⼀⼀讲解：1) 数据采集：定制开发采集程序，或使⽤开源框架FLUME2) 数据预处理：定制开发mapreduce程序运⾏于hadoop集群3) 数据仓库技术：基于hadoop之上的Hive4) 数据导出：基于hadoop的sqoop数据导⼊导出⼯具5) 数据可视化：定制开发web程序或使⽤kettle等产品6) 整个过程的流程调度：hadoop⽣态圈中的oozie⼯具或其他类似开源产品3.2.2 项⽬技术架构图3.2.3 项⽬相关截图（感性认识，欣赏即可）a) Mapreudce程序运⾏b) 在Hive中查询数据c) 将统计结果导⼊mysql./sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/weblogdb --username root --password root --table t_display_xx --export-dir/user/hive/warehouse/uv/dt=2014-08-033.3 项⽬最终效果经过完整的数据处理流程后，会周期性输出各类统计指标的报表，在⽣产实践中，最终需要将这些报表数据以可视化的形式展现出来，本案例采⽤web程序来实现数据可视化效果如下所⽰：。
基于Hadoop的Web日志预处理的设计与实现
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—
８ ４
・ ０ １ 第 １期 ・ ２ １年 １
的节点处理更多的任务 】 。同时Ｍａ ／ ｅｕｅ ｐ Ｒ ｄ ｃ 也会针对 示 （ 省略部分空字段） 。
失败的任务重新分布处理 ，提供其高可用性 。 ２２Ｗｅ ． ｂ日志预处理 Ｗｅ ｂ日志记录 了用户对网站 的每一次点击访问，但 由于种种原 因，Ｗｅ ｂ日志 中有很多记录是多余的、不完
称为顶点集， 其元素称为顶点或结点。 Ｆ是 Ｖ Ｖ的子集， ×
称为边集， 其元素称为有向边。有向边 （， ）表示从 ｕ 顶点ｕ到顶点 存在超链接。
经过爬取、清洗、去重 ，得到该 网站 的 １９６ ４２５个 顶点、４２３９ ８５１ 条有 向边 ，平均页面出度为 ３ ．３ ２３。 在爬取网络拓扑结构的同时 ， 计算所有页面的字数。
回退按钮访 问了缓存中的页面，需要进行路径补充。根
字的定义为 ： 页面 Ｈ ＭＬ标签页，即 “ ”及 “ ”之 Ｔ ＜ ＞ 间的字符不计算在内 ； 每个中 文字、 每个标点符号、每 个英文单词、每个数字均记为一个字。 根据 ２２２ ．． 节提出的方法， 得出页面访问时间阈值
，
据 ｒ ｅＵ Ｌ ｅ ｒ Ｒ 和网络拓扑结构的路径补充遵循以下规则： ｆ 如果某条用户会话的访问路径为 ａ ｂ Ｃ ｄ ｅ － … ，而页面
Ｒ ｄ ｃ。Ｈ Ｆ ｅ ｕｅ Ｄ Ｓ创建数据块 的多个副本，并将其分布存 储在集群的数据节 点 （ ｔ ｄ）上 ，实现可靠 而快 ＤａａＮｏｅ 速 的计算。Ｍａ／ ｄ ｃ 是一个用于大数据量 并行计算 ｐ Ｒｅｕｅ
ｗｅ 志挖掘过程一般分为３ ｂ日 个阶段 预处理阶段、 ： 挖掘算法实施阶段，分析阶段。数据预处理的目 的就是 将原始 日 志经过处理形成用户的会话文件，为挖掘算法
基于Hadoop的Web日志分析系统设计
信18与电16China Computer & Communication 软件打茨与龛用2020年第20期基于Hadoop 的Web 日志分析系统设计褚龙现陈婉冰(平顶山学院软件学院，河南平顶山467000)摘 要：电子商务网站在运行过程中会产生海量的访问日志数据，通过分析Web 日志可以获取有价值的信息，并为 网站运营提供决策支持.针对传统日志分析系统处理大数据能力不足的问题，本文提出基于Hadoop 分布式平台的日志分 析系统，充分利用HDFS 分布式存储能力和MapReduce 并行计算能力实现日志向点击流数据处理，借助Hive 数据仓库实 现日志分析。
关键词：Web 日志；点击流；Hadoop;数据仓库中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1003-9767 (2020) 20-116-03Design of Web Logs Analysis System Based on HadoopChu Longxian, Chen Wanbing(Software College, Pingdingshan University, Pingdingshan Henan 467000, China)Abstract ： Massive access logs data is generated during the operation of electronic commerce websites. Valuable information can be obtained by analyzing web logs to provide decision support for website operation. Aiming at the problem that the traditional log analysis system has insufficient ability to process big data, this paper proposes a log analysis system based on Hadoop distributed platform. It makes full use of HDFS distributed storage capacity and MapReduce parallel computing ability to realize log to click stream data processing, and uses hive data warehouse to realize log analysis. The designed system can effectively improve the processing and analysis of massive log data Ability.Key words: Web logs; click stream; Hadoop; data warehouse0引言随着互联网技术和Web 应用的迅猛发展，数以万亿的 Web 网页承载了海量的数据信息E 。
使用Hadoop进行社交媒体数据分析和用户行为挖掘
使用Hadoop进行社交媒体数据分析和用户行为挖掘在现代社会中，社交媒体已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
无论是个人还是企业，都可以通过社交媒体平台与他人交流、分享信息和建立品牌形象。
然而，随着社交媒体的快速发展和用户数量的不断增加，如何从海量的社交媒体数据中准确提取有价值的信息，成为了一个重要的问题。
为了应对这个问题，许多研究者和企业开始使用Hadoop这一分布式计算框架进行社交媒体数据分析和用户行为挖掘。
Hadoop的分布式特性使得它能够处理大规模的数据，并且具备高可靠性和可扩展性。
下面将介绍一些使用Hadoop进行社交媒体数据分析和用户行为挖掘的方法和技术。
首先，社交媒体数据分析可以帮助企业了解用户的兴趣和需求，以便更好地满足他们的期望。
通过Hadoop，企业可以收集和分析用户在社交媒体平台上的行为数据，如点赞、评论、分享等。
通过对这些数据的分析，企业可以了解用户对不同内容的偏好，从而提供更加个性化和精准的服务。
例如，一家电商平台可以通过分析用户在社交媒体上的购物行为，推荐他们感兴趣的商品，提高销售额。
其次，社交媒体数据分析还可以帮助企业进行品牌监测和声誉管理。
通过Hadoop，企业可以收集和分析用户在社交媒体上对品牌的评论和评价。
通过对这些数据的分析，企业可以了解用户对品牌的态度和看法，及时发现和解决潜在的问题，提升品牌形象。
例如，一家餐饮企业可以通过分析用户在社交媒体上的点评和推荐，了解顾客对菜品口味和服务质量的评价，从而改进菜品和服务，提高用户满意度。
此外，社交媒体数据分析还可以帮助企业进行市场调研和竞争分析。
通过Hadoop，企业可以收集和分析用户在社交媒体上的讨论和观点。
通过对这些数据的分析，企业可以了解用户对不同产品和服务的需求和偏好，以及竞争对手的市场表现。
例如，一家汽车制造商可以通过分析用户在社交媒体上的讨论和推荐，了解用户对不同汽车品牌和型号的评价，从而调整产品定位和市场策略。
基于云计算的Hadoop大数据平台挖掘算法及实现研究
基于云计算的Hadoop大数据平台挖掘算法及实现研究作者：张文明来源：《无线互联科技》2021年第19期摘要：在Personal Computer技术的基础上，Hadoop大数据管理平台采用了一种新型的分布式数据集群管理系统，具有网络兼容性好、运行管理效率高、扩展应用能力强等特点，目前已经在很多行业中得到应用。
在此基础上，文章对 Hadoop新型大数据平台的设计基本特征及其实现进行了深入的阐述，并通过实例结合该数据平台的具体工作及设计原理，对 Hadoop大数据服务平台的主要功能及其平台实现应用情况进行了深入的分析研究。
关键词：云计算;Hadoop大数据平台;挖掘算法0 引言Hadoop技术软件是谷歌公司自行研发的一款项目，是现阶段在因特网上较为流行的一种内容编辑和分类工具，它可以很好地解决延展性和扩散性的问题。
例如，对海量文件信息进行字符串搜索和匹配，采用传统方法进行系统处理很可能会花费大量时间，而 Hadoop技术更适合于有效解决与之相关的问题。
它主要包括系统开发功能、数据采集与管理功能、数据存储与管理功能、数据挖掘的可视化及应用，本文重点分析了这些功能在数据挖掘中的实现情况。
1 Hadoop大数据平台设计Hadoop系统结构如图1所示[1]。
此方法在这个软件系统中采用最新的并行计算和数据处理方法，这种新的计算和并行处理方法的速度与对所有数据相关信息的并行处理速度相当，再加上 Hadoop这一技术本身具备高可伸缩性的特点，它还可以对数据信息进行有效的并行处理。
1.1 层级首先，分布式计算处理平台属于管理层，其主要设计目的是实现其在集群处理网络系统中的并行数据存储和综合计算等基本功能，为分布式系统和云系统的并行数据操作提供了一种处理模式，将处理任务从集群网络上顺利地直接传输出来，并将数据发送给集群服务器的各个工作节点。
其次，数据挖掘属于平台架构层，是整个平台架构的重要功能，主要目标是通过数据算法对数据进行并行分析，然后通过编写计算任务，将每项计算任务按实际分配值发送到平台Hadoop，这是数据挖掘平台的一个并行计算层，通过并行计算算法将计算结果发送到平台的任务管理层[2]。
基于Hadoop的电信业务日志分析系统的设计与实现中期报告
基于Hadoop的电信业务日志分析系统的设计与实现中期报告一、选题背景随着移动互联网的普及和高速网络的发展，电信运营商积累了大量的日志数据。
这些日志数据包含着海量的用户行为信息和网络运营数据，对于电信运营商的业务运营和网络优化至关重要。
因此，如何高效地对这些数据进行分析和利用，成为电信行业亟待解决的问题。
在当前大数据技术的背景下，Hadoop作为分布式大数据处理的核心技术，已经在各行各业得到广泛的应用。
因此，利用Hadoop构建电信业务日志分析系统，具有重要意义和实际价值。
本课题的研究目的是设计和实现一个基于Hadoop的电信业务日志分析系统，为电信运营商的业务决策提供支持。
二、研究内容和计划（一）研究内容1.电信业务日志的采集和格式化通过Hadoop自带的数据采集工具Flume或Logstash实现采集，将采集到的日志转换成Hadoop可处理的格式。
2.电信业务日志数据的存储与检索采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为存储介质，对海量的日志数据进行高效的存储和检索。
采用HBase或Elasticsearch构建索引，以提高数据检索的效率。
3.日志数据的清洗和预处理通过MapReduce编程和Hive SQL实现对日志数据的清洗和预处理，去除冗余数据、过滤异常数据，提取有用的数据信息。
4.电信业务日志数据的分析与挖掘采用MapReduce编程，通过编写自定义的Map和Reduce函数来实现各种分析指标的计算和统计，包括：用户活跃度、业务流量统计、网络拓扑分析等。
5.数据可视化和分析报告采用数据可视化工具（如Tableau）生成交互式的分析报告，为电信运营商提供直观的分析结果。
（二）研究计划1.选题立项和调研（完成时间：1周）明确系统需求和技术选型，调研相关技术和工具，确定实验环境。
2.系统设计与实现（完成时间：6周）（1）搭建Hadoop分布式集群，包括HDFS和YARN。
（2）设计和实现数据采集和格式化模块，采用Flume或Logstash 作为数据采集工具，将各个节点的日志数据集中到HDFS中。
使用Hadoop进行日志分析的实战经验分享
使用Hadoop进行日志分析的实战经验分享随着互联网的快速发展和数据的爆炸式增长，日志分析成为了企业和组织必不可少的一项工作。
而Hadoop作为一个强大的分布式计算框架，为日志分析提供了高效、可扩展的解决方案。
本文将分享我在使用Hadoop进行日志分析过程中的实战经验。
一、日志分析的重要性日志是系统和应用程序运行过程中产生的记录，包含了宝贵的信息。
通过对日志进行分析，我们可以了解系统的运行状态、用户行为、故障排查等诸多方面。
日志分析可以帮助我们发现问题、优化系统、改进用户体验等，对于企业的发展至关重要。
二、Hadoop的优势Hadoop是一个开源的分布式计算框架，其核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型。
相比传统的关系型数据库，Hadoop具有以下优势：1. 可扩展性：Hadoop可以轻松处理大规模数据，可以在集群中添加更多的节点来扩展处理能力。
2. 容错性：Hadoop的分布式架构可以保证数据的可靠性和容错性，即使某个节点发生故障，数据也能够被自动恢复。
3. 成本效益：Hadoop采用了廉价的硬件设备，相比传统的高端服务器，成本更低。
4. 处理速度：Hadoop采用了并行计算的方式，能够快速处理大规模数据。
三、Hadoop日志分析的步骤使用Hadoop进行日志分析一般分为以下几个步骤：1. 数据采集：首先需要将要分析的日志数据采集到Hadoop集群中。
可以使用Flume、Kafka等工具进行实时数据采集，也可以使用Sqoop将已有的数据导入到Hadoop中。
2. 数据清洗：日志数据一般包含大量的无效信息，需要进行清洗和过滤。
可以使用Hive进行数据清洗，通过编写SQL语句对数据进行筛选和转换。
3. 数据存储：清洗后的数据需要存储到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，以便后续的分析。
可以使用Hive、HBase、Cassandra等工具进行数据存储。
4. 数据分析：在Hadoop集群中，可以使用MapReduce、Spark等计算框架对日志数据进行分析。
本地缓存和代理服务器环境下的网络日志挖掘
本地缓存和代理服务器环境下的网络日志挖掘
李毅;李石君
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2003(029)005
【摘要】介绍了网络日志挖掘的基本概念,提出了一个网络日志挖掘通用系统的结构,分析了本地缓存和代理服务器对日志挖掘的影响,并给出了一种近似解决方案.这种方案通过网络拓扑结构和日志文件记录的结合,将杂乱无章的日志记录组合成具有语义信息的事务记录,从而使挖掘结果更有意义.
【总页数】3页(P46-48)
【作者】李毅;李石君
【作者单位】武汉大学计算机学院,武汉,430072;武汉大学计算机学院,武
汉,430072
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于数据挖掘的校园网网络日志的探讨 [J], 罗曼珺;贾晨
2.基于Hadoop的网络日志挖掘方案的设计 [J], 许抗震;吴云
3.一种网络日志属性挖掘与分析方法 [J], 张艳华;张仰森;马红霞
4.基于WEB挖掘的高校网络日志BI系统的设计与实现 [J], 刘斌;高尚兵;吴庆国
5.网络日志数据中条件因果挖掘算法的优化研究 [J], 刘云;肖添
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势 ，设计一种基于 云计 算的 Ｈ ｄｏ 集群框架 的 Ｗｅ ａｏｐ ｂ日志分析平 台，提 出一种能够在云计算环境 中进行分布 式处理 的混合 算法 。为进一步 验证该平 台的高效性 ， 该平台上利用改进后 的算法挖掘 Ｗｅ 在 ｂ日志 中用户 的偏爱访 问路径 。 实验结果表 明， 在集群 中运 用分布式算法处理
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第 ３ 卷 第 １ 期 ７ １
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・云计 算专 题 ・
文章编号： Ｉｏ ４８ ｏ１１ ｏ７ ３ 文献标识码： １Ｊ ２（ １ｌ ３—ｏ Ｍ—３ ２ ）—ｏ Ａ
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中圈分类号：Ｔ３１ Ｐ１
基 于 Ｈａ ｏ ｐ的 Ｗｅ 日志挖 掘 ｄｏ ｂ
程 苗ａ ｐ陈华平
（ 国科学技术大学 ａ 管理学院 ；ｂ 计算机科学与技术 学院，合 肥 ２ ０ ２ ） 中 ． ． ３０ ６
摘
要： 基于 单一节 点的数据挖掘系统在挖掘 Ｗｅ ｂ海量数据源时存在计算瓶颈 ， 针对该问题 ， 利用云计算 的分布式处理和虚拟化技术 的优
大量 的 Ｗｅ ｂ日志文件 ，可 以明显提 高 Ｗｅ 数据挖掘 的效率 。 ｂ
关健词 ：云计算 ；Ｈ ｄｏ 架构 ；Ｍａ／ｅｕｅ ａｏｐ ｐ ｄｃ 编程模 式 ； ｂ日 Ｒ Ｗｅ 志挖掘 ； 遗传 算法 ；偏爱访问路径
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