前言
Web日志包含着网站最重要的信息，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，哪个网页最有价值等。一般中型的网站(10W的PV以上)，每天会产生1G以上Web日志文件。大型或超大型的网站，可能每小时就会产生10G的数据量。
对于日志的这种规模的数据，用Hadoop进行日志分析，是最适合不过的了。
目录
Web日志分析概述
需求分析：KPI指标设计
算法模型：Hadoop并行算法
架构设计：日志KPI系统架构
程序开发1：用Maven构建Hadoop项目
程序开发2：MapReduce程序实现
1. Web日志分析概述
Web日志由Web服务器产生，可能是Nginx, Apache, Tomcat等。从Web日志中，我们可以获取网站每类页面的PV值（PageView，页面访问量）、独立IP数；稍微复杂一些的，可以计算得出用户所检索的关键词排行榜、用户停留时间最高的页面等；更复杂的，构建广告点击模型、分析用户行为特征等等。
在Web日志中，每条日志通常代表着用户的一次访问行为，例如下面就是一条nginx日志：
222.68.172.190 - - [18/Sep/2013:06:49:57 +0000] "GET /images/my.jpg HTTP/1.1" 200 19939
"http://www.angularjs.cn/A00n" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1)
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36"
拆解为以下8个变量
remote_addr: 记录客户端的ip地址, 222.68.172.190
remote_user: 记录客户端用户名称, –
time_local: 记录访问时间与时区, [18/Sep/2013:06:49:57 +0000]
request: 记录请求的url与http协议, “GET /images/my.jpg HTTP/1.1″
status: 记录请求状态,成功是200, 200
body_bytes_sent: 记录发送给客户端文件主体内容大小, 19939
http_referer: 用来记录从那个页面链接访问过来的, “http://www.angularjs.cn/A00n”
http_user_agent: 记录客户浏览器的相关信息, “Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36″
注：要更多的信息，则要用其它手段去获取，通过js代码单独发送请求，使用cookies记录用户的访问信息。
利用这些日志信息，我们可以深入挖掘网站的秘密了。
海量数据的情况
当数据量每天以10G、100G增长的时候，单机处理能力已经不能满足需求。我们就需要增加系统的复杂性，用计算机集群，存储阵列来解决。在Hadoop出现之前，海量数据存储，和海量日志分析都是非常困难的。只有少数一些公司，掌握着高效的并行计算，分步式计算，分步式存储的核心技术。
Hadoop的出现，大幅度的降低了海量数据处理的门槛，让小公司甚至是个人都能力，搞定海量数据。并且，Hadoop非常适用于日志分析系统。
2.需求分析：KPI指标设计
下面我们将从一个公司案例出发来全面的解释，如何用进行海量Web日志分析，提取KPI数据。
案例介绍
某电子商务网站，在线团购业务。每日PV数100w，独立IP数5w。用户通常在工作日上午10:00-12:00和下午15:00-18:00访问量最大。日间主要是通过PC端浏览器访问，休息日及夜间通过移动设备访问较多。网站搜索浏量占整个网站的80%，PC用户不足1%的用户会消费，移动用户有5%会消费。
通过简短的描述，我们可以粗略地看出，这家电商网站的经营状况，并认识到愿意消费的用户从哪里来，有哪些潜在的用户可以挖掘，网站是否存在倒闭风险等。
KPI指标设计(举个例子)
PV(PageView): 页面访问量统计
IP: 页面独立IP的访问量统计
Time: 用户每小时PV的统计
Source: 用户来源域名的统计
Browser: 用户的访问设备统计
注：商业保密限制，无法提供电商网站的日志。
下面的内容，将以我的个人网站为例提取数据进行分析。
3.算法模型：Hadoop并行算法
并行算法的设计：
注：找到第一节有定义的8个变量
PV(PageView): 页面访问量统计
Map过程{key:$request,value:1}
Reduce过程{key:$request,value:求和(sum)}
IP: 页面独立IP的访问量统计
Map: {key:$request,value:$remote_addr}
Reduce: {key:$request,value:去重再求和(sum(unique))}
Time: 用户每小时PV的统计
Map: {key:$time_local,value:1}
Reduce: {key:$time_local,value:求和(sum)}
Source: 用户来源域名的统计
Map: {key:$http_referer,value:1}
Reduce: {key:$http_referer,value:求和(sum)}
Browser: 用户的访问设备统计
Map: {key:$http_user_agent,value:1}
Reduce: {key:$http_user_agent,value:求和(sum)}
上图中，左边是Application业务系统，右边是Hadoop的HDFS, MapReduce。
日志是由业务系统产生的，我们可以设置web服务器每天产生一个新的目录，目录下面会产生多个日志文件，每个日志文件64M。
设置系统定时器CRON，夜间在0点后，向HDFS导入昨天的日志文件。
完成导入后，设置系统定时器，启动MapReduce程序，提取并计算统计指标。
完成计算后，设置系统定时器，从HDFS导出统计指标数据到数据库，方便以后的即使查询。
上面这幅图，我们可以看得更清楚，数据是如何流动的。蓝色背景的部分是在Hadoop中的，接下来我们的任务就是完成MapReduce的程序实现。
6.程序开发2：MapReduce程序实现
开发流程：
对日志行的解析
Map函数实现
Reduce函数实现
启动程序实现
1). 对日志行的解析
新建文件：org.conan.myhadoop.mr.kpi.KPI.java
package org.conan.myhadoop.mr.kpi;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Locale;
/*
* KPI Object
*/
public class KPI {
private String remote_addr;// 记录客户端的ip地址
private String remote_user;// 记录客户端用户名称,忽略属性"-"
private String time_local;// 记录访问时间与时区
private String request;// 记录请求的url与http协议
private String status;// 记录请求状态；成功是200
private String body_bytes_sent;// 记录发送给客户端文件主体内容大小
private String http_referer;// 用来记录从那个页面链接访问过来的
private String http_user_agent;// 记录客户浏览器的相关信息
private boolean valid = true;// 判断数据是否合法
@Override
public String toString() {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("valid:" + this.valid);
sb.append("\nremote_addr:" + this.remote_addr);
sb.append("\nremote_user:" + this.remote_user);
sb.append("\ntime_local:" + this.time_local);
sb.append("\nrequest:" + this.request);
sb.append("\nstatus:" + this.status);
sb.append("\nbody_bytes_sent:" + this.body_bytes_sent);
sb.append("\nhttp_referer:" + this.http_referer);
sb.append("\nhttp_user_agent:" + this.http_user_agent);
return sb.toString();
}
public String getRemote_addr() {
return remote_addr;
}
public void setRemote_addr(String remote_addr) {
this.remote_addr = remote_addr;
}
public String getRemote_user() {
return remote_user;
}
public void setRemote_user(String remote_user) {
this.remote_user = remote_user;
}
public String getTime_local() {
return time_local;
}
public Date getTime_local_Date() throws ParseException {
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss", Locale.US);
return df.parse(this.time_local);
}
public String getTime_local_Date_hour() throws ParseException{
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHH");
return df.format(this.getTime_local_Date());
}
public void setTime_local(String time_local) {
this.time_local = time_local;
}
public String getRequest() {
return request;
}
public void setRequest(String request) {
this.request = request;
}
public String getStatus() {
return status;
}
public void setStatus(String status) {
this.status = status;
}
public String getBody_bytes_sent() {
return body_bytes_sent;
}
public void setBody_bytes_sent(String body_bytes_sent) {
this.body_bytes_sent = body_bytes_sent;
}
public String getHttp_referer() {
return http_referer;
}
public String getHttp_referer_domain(){
if(http_referer.length()<8){
return http_referer;
}
String str=this.http_referer.replace("\"", "").replace("http://", "").replace("https://", "");
return str.indexOf("/")>0?str.substring(0, str.indexOf("/")):str;
}
public void setHttp_referer(String http_referer) {
this.http_referer = http_referer;
}
public String getHttp_user_agent() {
return http_user_agent;
}
public void setHttp_user_agent(String http_user_agent) {
this.http_user_agent = http_user_agent;
}
public boolean isValid() {
return valid;
}
public void setValid(boolean valid) {
this.valid = valid;
}
public static void main(String args[]) {
String line = "222.68.172.190 - - [18/Sep/2013:06:49:57 +0000] \"GET /images/my.jpg HTTP/1.1\" 200 19939 \"http://www.angularjs.cn/A00n\" \"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36\"";
System.out.println(line);
KPI kpi = new KPI();
String[] arr = line.split(" ");
kpi.setRemote_addr(arr[0]);
kpi.setRemote_user(arr[1]);
kpi.setTime_local(arr[3].substring(1));
kpi.setRequest(arr[6]);
kpi.setStatus(arr[8]);
kpi.setBody_bytes_sent(arr[9]);
kpi.setHttp_referer(arr[10]);
kpi.setHttp_user_agent(arr[11] + " " + arr[12]);
System.out.println(kpi);
try {
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy.MM.dd:HH:mm:ss", Locale.US);
System.out.println(df.format(kpi.getTime_local_Date()));
System.out.println(kpi.getTime_local_Date_hour());
System.out.println(kpi.getHttp_referer_domain());
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
从日志文件中，取一行通过main函数写一个简单的解析测试。
控制台输出：
222.68.172.190 - - [18/Sep/2013:06:49:57 +0000] "GET /images/my.jpg HTTP/1.1" 200 19939 "http://www.angularjs.cn/A00n" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36"
valid:true
remote_addr:222.68.172.190
remote_user:-
time_local:18/Sep/2013:06:49:57
request:/images/my.jpg
status:200
body_bytes_sent:19939
http_referer:"http://www.angularjs.cn/A00n"
http_user_agent:"Mozilla/5.0 (Windows
2013.09.18:06:49:57
2013091806
www.angularjs.cn
我们看到日志行，被正确的解析成了kpi对象的属性。我们把解析过程，单独封装成一个方法。
private static KPI parser(String line) {
System.out.println(line);
KPI kpi = new KPI();
String[] arr = line.split(" ");
if (arr.length > 11) {
kpi.setRemote_addr(arr[0]);
kpi.setRemote_user(arr[1]);
kpi.setTime_local(arr[3].substring(1));
kpi.setRequest(arr[6]);
kpi.setStatus(arr[8]);
kpi.setBody_bytes_sent(arr[9]);
kpi.setHttp_referer(arr[10]);
if (arr.length > 12) {
kpi.setHttp_user_agent(arr[11] + " " + arr[12]);
} else {
kpi.setHttp_user_agent(arr[11]);
}
if (Integer.parseInt(kpi.getStatus()) >= 400) {// 大于400，HTTP错误
kpi.setValid(false);
}
} else {
kpi.setValid(false);
}
return kpi;
}
对map方法，reduce方法，启动方法，我们单独写一个类来实现
下面将分别介绍MapReduce的实现类：
PV:org.conan.myhadoop.mr.kpi.KPIPV.java
IP: org.conan.myhadoop.mr.kpi.KPIIP.java
Time: org.conan.myhadoop.mr.kpi.KPITime.java
Browser: org.conan.myhadoop.mr.kpi.KPIBrowser.java
1). PV:org.conan.myhadoop.mr.kpi.KPIPV.java
package org.conan.myhadoop.mr.kpi;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;
public class KPIPV {
public static class KPIPVMapper extends MapReduceBase implements Mapper {
private IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
@Override
public void map(Object key, Text value, OutputCollector output, Reporter reporter) throws IOException {
KPI kpi = KPI.filterPVs(value.toString());
if (kpi.isValid()) {
word.set(kpi.getRequest());
output.collect(word, one);
}
}
}
public static class KPIPVReducer extends MapReduceBase implements Reducer {
private IntWritable result = new IntWritable();
@Override
public void reduce(Text key, Iterator values, OutputCollector output, Reporter reporter) throws IOException {
int sum = 0;
while (values.hasNext()) {
sum += values.next().get();
}
result.set(sum);
output.collect(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
String input = "hdfs://192.168.1.210:9000/user/hdfs/log_kpi/";
String output = "hdfs://192.168.1.210:9000/user/hdfs/log_kpi/pv";
JobConf conf = new JobConf(KPIPV.class);
conf.setJobName("KPIPV");
conf.addResource("classpath:/hadoop/core-site.xml");
conf.addResource("classpath:/hadoop/hdfs-site.xml");
conf.addResource("classpath:/hadoop/mapred-site.xml");
conf.setMapOutputKeyClass(Text.class);
conf.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
conf.setOutputKeyClass(Text.class);
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
conf.setMapperClass(KPIPVMapper.class);
conf.setCombinerClass(KPIPVReducer.class);
conf.setReducerClass(KPIPVReducer.class);
conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(input));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(output));
JobClient.runJob(conf);
System.exit(0);
}
}
在程序中会调用KPI类的方法
KPI kpi = KPI.filterPVs(value.toString());
通过filterPVs方法，我们可以实现对PV，更多的控制。
在KPK.java中，增加filterPVs方法
/**
* 按page的pv分类
*/
public static KPI filterPVs(String line) {
KPI kpi = parser(line);
Set pages = new HashSet();
pages.add("/about");
pages.add("/black-ip-list/");
pages.add("/cassandra-clustor/");
pages.add("/finance-rhive-repurchase/");
pages.add("/hadoop-family-roadmap/");
pages.add("/hadoop-hive-intro/");
pages.add("/hadoop-zookeeper-intro/");
pages.add("/hadoop-mahout-roadmap/");
if (!pages.contains(kpi.getRequest())) {
kpi.setValid(false);
}
return kpi;
}
在filterPVs方法，我们定义了一个pages的过滤，就是只对这个页面进行PV统计。
我们运行一下KPIPV.java
2013-10-9 11:53:28 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer flush
信息: Starting flush of map output
2013-10-9 11:53:28 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer sortAndSpill
信息: Finished spill 0
2013-10-9 11:53:28 org.apache.hadoop.mapred.Task done
信息: Task:attempt_local_0001_m_000000_0 is done. And is in the process of commiting
2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate
信息: hdfs://192.168.1.210:9000/user/hdfs/log_kpi/access.log.10:0+3025757
2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate
信息: hdfs://192.168.1.210:9000/user/hdfs/log_kpi/access.log.10:0+3025757
2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.Task sendDone
信息: Task 'attempt_local_0001_m_000000_0' done.
2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.Task initialize
信息: Using ResourceCalculatorPlugin : null
2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate
信息:
2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.Merger$MergeQueue merge
信息: Merging 1 sorted segments
2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.Merger$MergeQueue merge
信息: Down to the last merge-pass, with 1 segments left of total size: 213 bytes
2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate
信息:
2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.Task done
信息: Task:attempt_local_0001_r_000000_0 is done. And is in the process of commiting
2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate
信息:
2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.Task commit
信息: Task attempt_local_0001_r_000000_0 is allowed to commit now
2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.FileOutputCommitter commitTask
信息: Saved output of task 'attempt_local_0001_r_000000_0' to hdfs://192.168.1.210:9000/user/hdfs/log_kpi/pv
2013-10-9 11:53:31 org.apache.hadoop.mapred.JobClient monitorAndPrintJob
信息: map 100% reduce 0%
2013-10-9 11:53:33 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate
信息: reduce > reduce
2013-10-9 11:53:33 org.apache.hadoop.mapred.Task sendDone
信息: Task 'attempt_local_0001_r_000000_0' done.
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.JobClient monitorAndPrintJob
信息: map 100% reduce 100%
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.JobClient monitorAndPrintJob
信息: Job complete: job_local_0001
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Counters: 20
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: File Input Format Counters
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Bytes Read=3025757
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: File Output Format Counters
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Bytes Written=183
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: FileSystemCounters
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: FILE_BYTES_READ=545
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: HDFS_BYTES_READ=6051514
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: FILE_BYTES_WRITTEN=83472
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: HDFS_BYTES_WRITTEN=183
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Map-Reduce Framework
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Map output materialized bytes=217
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Map input records=14619
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Reduce shuffle bytes=0
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Spilled Records=16
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Map output bytes=2004
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Total committed heap usage (bytes)=376569856
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Map input bytes=3025757
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: SPLIT_RAW_BYTES=110
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Combine input records=76
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Reduce input records=8
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Reduce input groups=8
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Combine output records=8
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Reduce output records=8
2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log
信息: Map output records=76
用hadoop命令查看HDFS文件
~ hadoop fs -cat /user/hdfs/log_kpi/pv/part-00000
/about 5
/black-ip-list/ 2
/cassandra-clustor/ 3
/finance-rhive-repurchase/ 13
/hadoop-family-roadmap/ 13
/hadoop-hive-intro/ 14
/hadoop-mahout-roadmap/ 20
/hadoop-zookeeper-intro/ 6
这样我们就得到了，刚刚日志文件中的，指定页面的PV值。
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"基于Hadoop的Web日志分析项目源码"是一个使用Apache Hadoop框架进行Web服务器日志分析的软件项目。Hadoop是大数据处理领域的核心工具，以其分布式计算能力和高容错性而闻名，常用于海量数据的存储和处理。 【描述...
基于Hadoop网站流量日志数据分析系统项目源码+教程.zip网站流量日志数据分析系统 典型的离线流数据分析系统 技术分析 hadoop nginx flume hive sqoop mysql springboot+mybatisplus+vcharts 基于Hadoop网站流量日志...
本项目“大数据——基于Hadoop的网站日志分析系统（附带Web展示页面）”聚焦于利用Hadoop生态工具对网站日志进行深度挖掘，并通过Web界面展示分析结果。以下是该项目涉及的关键技术点： 1. **Hadoop**：Hadoop是...
在本课程设计中，学生将通过 Hadoop 平台，利用 MapReduce 编程统计《哈姆雷特》的词频，即计算每个词汇出现的次数。这个任务展示了 MapReduce 在文本分析和数据挖掘中的应用。在 map 阶段，每个单词被提取并计数，...
### 基于Hadoop的日志统计分析系统的设计与实现 #### 概述 随着互联网技术的迅猛发展，各类应用程序和服务所产生的日志数据量日益增长。这些数据包含了丰富的信息，对于理解用户行为、优化系统性能以及提升服务...
在IT行业中，Hadoop是一个广泛使用的开源框架，主要用于大数据处理和分析。它的核心特性包括分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce），这使得它能够处理和存储PB级别的数据。本篇将深入探讨如何利用Hadoop按...
在这一部分，读者将学习如何利用Hadoop进行日志分析、数据分析、机器学习等操作，掌握数据仓库的概念以及如何构建大数据仓库，同时会探讨Hadoop生态系统中其他重要组件如Hive、Pig、Sqoop和Flume的使用方法。...
总的来说，大数据Hadoop MapReduce词频统计是大数据分析的重要应用之一，它揭示了文本数据的内在结构，为文本挖掘、信息检索等应用提供了基础。通过理解和掌握这一技术，开发者可以更好地应对现代数据驱动决策的需求...