实验手册：搜狗搜索日志分析系统-Hadoop2.0-v1.2-noted

简介：
操作指南：搜狗搜索日志分析系统的开发和实现（Hadoop 2.0 v1.2版本）#### 一、数据预处理（Linux环境）在数据分析前的任何阶段都需要先完成数据预处理这一环节，在这一过程中我们需要保证数据的质量并且为其后续分析打下坚实的基础。本节将深入探讨如何具体执行这一操作，在Linux系统中对搜狗搜索日志数据展开相应的处理工作。 **查看数据** 我们被要求确认数据文件完整性无缺，并掌握其基本架构信息。我们可以使用`less`命令来浏览文件内容的一部分。 ```bash [zkpk@master ~]$ cd homezkpkresourcessogou-data500wless [zkpk@master 500w]$ less homezkpkresourcessogou-data500wsogou.500w.utf8 ```在原始数据中可能存在使用GBK编码的情况，在Linux环境下可能导致字符无法正确显示。该数据文件经过转换采用UTF-8编码方式存储，因此无需对字符显示进行额外处理即可确保正常显示。了解总行数情况 通过运行`wc -l`命令可以准确获取文件的具体行数数值 这对于准确评估和理解数据的整体规模具有重要意义 ```bash [zkpk@master ~]$ cd homezkpkresourcessogou-data500w [zkpk@master 500w]$ wc -l homezkpkresourcessogou-data500wsogou.500w.utf8 ```在测试或调试阶段,一般会选择截取一部分数据用于处理 ```bash [zkpk@master 500w]$ head -100 ~resourcessogou-data500wsogou.500w.utf8 > ~resourcessogou-data500wsogou.demo ```将原始日志中的时间字段进一步细化为年份、月份、日期以及小时等详细信息，并将其补充到原始数据中。这些新增的信息将有助于提升后续的时间序列分析的准确性。 ```bash [zkpk@master ide-code]$ bash sogou-log-extend.sh homezkpkresourcessogou-data500wsogou.500w.utf8 homezkpkresourcessogou-data500wsogou.500w.utf8.ext ```6. **数据筛选** 对于那些包含无效或缺失标识符（如空UID或未填写的搜索关键词）的日志记录而言，在分析过程中可能会出现无法提取有效信息的情况；因此应当剔除此类异常日志记录以确保后续分析的准确性与可靠性。 ```bash [zkpk@master ide-code]$ bash sogou-log-filter.sh homezkpkresourcessogou-data500wsogou.500w.utf8.ext homezkpkresourcessogou-data500wsogou.500w.utf8.flt ```经过数据预处理后，下一步将是将整理完毕的数据依次导入至HDFS存储系统中。以支持后续基于Hadoop框架的分布式计算需求 ```bash [zkpk@master ~]$ hdfs dfs -mkdir -p sogou20111230 [zkpk@master ~]$ hdfs dfs -put homezkpkresourcessogou-data500wsogou.500w.utf8.flt sogou20111230 ```#### 二、以Hive为支撑的日志信息库智能化管理平台接下来我们将采用Hive技术搭建一个数据仓库以实现更加高效的数据管理和查询。基本操作包括建立Hive数据库以及相关表结构，并明确设定数据类型与字段布局以支持后续的数据查询需求建立分片表 以时间字段（包括年度、月份、日期和小时）为基础构建分片表 将有助于提升数据库查询效率3. **查询结果** 利用SQL进行数据查询获取相关数据，并对数据仓库的有效性和完整性进行验证的同时进行初步的数据分析和探索 #### 四、实现数据分析需求一：数据条目统计 - **需求描述**：计算日志中数据的总数。 - **实现方法**：在Hive SQL中使用COUNT函数来计算特定表的数据数量。 #### 五、涵盖数据分析需求二：关键词分析 1. **搜索关键词长度分析** 通过对搜索关键词长度进行统计分析，有助于了解用户的使用习惯。 2. **搜索频率排行（频率最高的前50个词）** 通过计算每个关键词的出现频率，可以识别出最受关注的词汇。这对于优化搜索引擎具有重要意义。 #### 六、数据分析需求第三项：数据评估过程中的关键指标分析 1. 分析每个用户ID（UID）的查询频率分布情况 通过统计分析每个用户的访问频率分布情况, 可以更好地了解用户的使用行为模式. 2. 计算所有用户ID的平均查询次数 经过数据处理后, 我们能够计算出所有用户ID对应的平均访问频率数值. 3. 统计所有用户的总数量中查询次数超过两次的部分 数据统计显示, 查询频率超过两次的部分占用了相当大的比例. 4. 计算这部分用户的占比比例 进一步的数据计算表明, 这部分用户的占比比例达到了当前系统的较高水平. #### 七、支撑数据挖掘要求：详细分析用户的实际行为模式 1. 研究用户点击次数和搜索结果排名的关系 通过数据分析揭示影响因素, 有助于改进搜索引擎的排序机制 2. 调查网络用户直接以URL形式作为搜索查询的行为 这种方式的使用频率及其特点, 可以帮助了解该方法的使用普及程度 3. 对单个网络用户的特定行为特征进行细致研究 这种方法能够更精准地捕捉用户的个性化需求 满足第5项数据分析需求的方式是通过实时数据的处理需求描述：管理实时数据流并支持动态更新的数据仓库；实现方法：基于Storm或Spark Streaming等现有的流处理框架，并具备高效的实时数据处理能力 通过Sqoop将数据导入为MySQL 需求描述：将Hadoop分布式文件系统中的数据迁移至MySQL数据库中，以便于后续的数据分析及实际应用。 实现方法：通过Sqoop工具实现HDFS与MySQL之间的数据迁移过程。#### 第十章 HBaseShell 操作指令的研究性实验 - **需求描述**：了解HBase的基本操作指令，并掌控其数据分析基础。 - **实现方法**：由Hbase shell commands执行table creation, data insertion and query operations. #### 十一、借助Sqoop实现数据从本地迁移到HBase的过程 - **需求描述**：通过数据迁移功能将HDFS中的资源文件转移至HBase数据库中，并借助其高效的列式存储机制实现快速的数据检索操作。 - **实现方法**：优化Sqoop工具的配置参数设置，在确保数据完整性的前提下完成数据从原始存储节点到目标数据库的全路径迁移过程。 ### 第十二章 HBase Java API 数据统计信息查询 1. **操作要求** 熟悉运用Java API处理HBase操作的技术要点。 2. **数据准备** 收集测试数据以检验Java API的有效性。 3. **数据导入** 开发Java程序以完成将HDFS中的数据迁移至HBase的任务。 第13章 机器学习库中的数据聚类分析实践 1. **数据描述** 阐述聚类分析所需的数据集特征。 2. **准备数据** 按照特定要求对手工处理后的数据进行准备。 3. **运行聚类程序** 借助Mahout平台实现的聚类算法系统对原始数据应用相应的聚类方法进行深入分析。 通过参与上述实验内容的操作和学习过程，在深入了解搜狗搜索日志数据分析流程的基础上，并熟悉使用Hadoop生态系统进行大数据处理的关键核心技术。