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大数据学习系列第八篇：MapReduce编程实例详解——按省份统计各手机用户访问网站的请求数量及流量总和

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简介：
本篇文章详细讲解了如何利用MapReduce技术进行大数据处理，通过一个具体的例子展示了如何按照省份来统计不同手机用户的网站访问请求次数以及总的流量消耗。适合对大数据分析感兴趣的读者学习参考。 数据类型的数据顺序依次为：时间戳、mark地址、ip地址、访问地址、网站类型、请求时间、响应时间、请求流量、响应流量、状态。 1363157985066 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681 200 1363157995052 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200 1363157991076 20-10-7A-28-CC-0A:CMCC

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  • 大数据学习系列第八篇：MapReduce编程实例详解——按省份统计各手机用户访问网站的请求数量及流量总和
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    本篇文章详细讲解了如何利用MapReduce技术进行大数据处理，通过一个具体的例子展示了如何按照省份来统计不同手机用户的网站访问请求次数以及总的流量消耗。适合对大数据分析感兴趣的读者学习参考。 数据类型的数据顺序依次为：时间戳、mark地址、ip地址、访问地址、网站类型、请求时间、响应时间、请求流量、响应流量、状态。 1363157985066 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681 200 1363157995052 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200 1363157991076 20-10-7A-28-CC-0A:CMCC
     
  • 大数据学习系列第八篇：MapReduce编程实例详解——按省份分类统计各手机用户访问网站的请求数量及流量总额
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    本篇文章为大数据学习系列第八篇，详细介绍如何使用MapReduce技术对海量数据进行处理，具体通过编写程序实现根据省份分类统计各手机用户的网页访问次数和总流量。 数据类型数据顺序依次为：时间戳、mark地址、ip地址、访问地址、网站类型、请求时间、响应时间、请求流量、响应流量、状态 1363157985066 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681 200 1363157995052 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200 1363157991076 20-10-7A-28-CC-0A:CMCC
     
  • 大数据学习系列（八）：MapReduce编程实例——计算两个人的共同好友数量
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    本篇教程为大数据学习系列第八讲，主要内容是通过MapReduce编程技术实现计算社交网络中任意两个用户之间的共同好友数量，帮助读者掌握大规模数据处理中的关联分析技巧。 现有如下数据： A:B,C,D,F,E,O B:A,C,E,K C:F,A,D,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M,G G:A,C,D,E,F,H,I,J 目标是找出哪些人两两之间有共同好友，以及这些共同好友是谁。 思路： 第一步：只求哪些人两两之间存在某个共同好友。 例如对于A的列表B、C、D、F、E和O， 可以生成以下关系对（假设每一对都代表一个键值对）： - A-B: C - A-C: D, F, E, O - A-D: B, F, E ... 通过这种方法，我们可以找到所有用户之间的共同好友。 接下来的步骤是将这些关系写入Hadoop MapReduce中的`context.write()`函数。例如： ```java package com.bigdata.map; // 假设已经读取了数据，并且正在处理A的好友列表。 for (好友列表) { context.write(B, C); // 表示用户 A 和 B 之间有共同好友 C } ``` 这个过程需要对每个用户的每一对关系重复执行，以便找出所有存在的共同好友。
     
  • Springboot网站用户访问量的统计
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    本项目利用Spring Boot框架构建了一个网站用户访问量统计系统，通过集成相关插件和设计数据库模型实现对网站流量数据的高效采集与分析。 Springboot网站用户的访问量统计代码加入了线程功能。如果不需要使用线程，请提供邮箱地址以便下载相关代码。
     
  • 网站访问量数据分析系统
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    网站访问量数据分析系统是一款强大的工具，用于收集、分析和展示网站流量数据。它提供详细的用户行为报告，帮助企业优化网站性能和用户体验。 功能说明：网站流量统计包括年、月、日的详细分析报表。提供统计概况、最近访问记录以及年度报告、月度报告、周报和日报。此外还有历史数据报表，可以查看地区分布情况及具体地址信息，并进行IP地址链接页面访问次数的操作系统与浏览器类型分析，同时还能获取屏幕大小的相关统计数据。
     
  • 网站访问量与访客统计代码包括IP、在线人数及总访问量
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    本页面提供详细教程和代码示例，帮助您轻松实现网站访问量与访客统计功能。通过集成统计代码，您可以实时获取独立IP数量，在线用户数目以及累计访问次数等关键数据，以便更好地了解您的网站流量并进行优化改进。 如何进行访问量统计？此资源中的代码可能对你有所帮助。你可以获取访客系统信息如IP地址、当前在线人数统计以及网站总访问量。
     
  • 基于MapReduce和Hive的网站流量数据分析实验
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    本实验利用MapReduce与Hive技术对网站流量数据进行高效分析，旨在探索大数据处理框架在实际应用中的价值。通过该实验，参与者将掌握从数据提取到结果展示的全过程。 网站流量数据分析实验将结合MapReduce与Hive技术进行综合应用。该实验旨在通过这两种大数据处理工具对网站的访问数据进行全面分析，以帮助理解用户行为、优化网页设计及提高用户体验。
     
  • 大数据学习系列之九：MapReduce编程模型与框架实现详解
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    本篇文章详细解析了大数据学习中的关键组件——MapReduce编程模型及其实现框架。通过深入浅出的方式讲解其工作原理、操作方法和应用场景，旨在帮助读者全面理解和掌握这一重要技术。 MapReduce编程模型将数据运算流程分为两个阶段：第一阶段是读取原始数据，并通过map方法将其转化为key-value形式；第二阶段则是根据相同的key对上一阶段生成的key-value数据进行分组聚合，这一过程由reduce方法完成。 在软件实现方面，主要有Hadoop中的MapReduce框架和Spark。具体来说，在Hadoop中： - 对于第一阶段的操作（即map操作），通过map task来执行； - 第二阶段则由reduce task负责处理。 在读取数据时，使用InputFormat类的实例，比如常用的TextInputFormat进行输入格式化工作。
     
  • ASP Access实现的网站访问量计数器
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    本项目介绍如何使用ASP和Access数据库技术来创建一个网站访问量统计系统，帮助用户了解其站点流量情况。 在ASP（Active Server Pages）开发过程中，创建一个网站访问计数器是常见的需求之一。通过这个功能可以记录并显示网站被访问的次数，帮助管理员了解网站受欢迎程度及流量情况。 在这个例子中，我们将使用Access数据库来存储和管理计数数据。首先需要理解的是ASP是一种服务器端脚本语言，允许开发者利用HTML、VBScript或JScript等编写动态网页内容。在ASP页面内嵌入代码可以处理诸如与数据库交互、计算以及用户输入验证之类的任务。 给出的代码片段中，我们先创建了一个ADODB.Connection对象以实现ASP和Access数据库之间的通信。“Server.CreateObject(ADODB.Connection)”方法用于生成此连接对象；接着定义了包含提供者（Provider=Microsoft.jet.oledb.4.0）及数据源路径信息的数据库连接字符串。这里的“cou.mdb”是一个服务器上的Access文件，通过Server.MapPath(cou.mdb)函数获取其完整路径。 然后使用Conn.Open connstr打开到数据库的连接。代码接着检查Session变量`visited`值是否为 yes, 如果不是，则说明这是用户首次访问页面。在这种情况下需要锁定应用程序级变量（Application.Lock()）以防止并发操作导致的数据冲突问题，更新SQL语句将counter表中kid=1记录下的hits字段数值加一。 完成计数器的增加后解锁应用级变量并设置Session变量`visited=yes`，这样在用户后续访问时不会重复累加。接下来使用ADODB.Recordset对象（rs）查询counter表中的所有列和特定条件的行。如果返回的是空记录集，则将计数值设为0；否则取hits字段值作为显示结果。 最后关闭相应的数据库连接与释放资源，包括Rs.Close、Conn.Close以及Set Rs=Nothing、Set Conn=Nothing等操作以节省系统资源。 通过这种方式实现的ASP和Access网站访问计数器可以实时追踪并展示访问次数。然而对于高流量站点而言此方法可能不够高效，因为它每次页面加载都会更新数据库记录。因此在实际应用中更常使用缓存技术或专业的日志分析工具来统计访问量以提高性能及准确性。
     
  • 用JavaScript编写的网站访问量统计代码
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    这段简介可以描述为：使用JavaScript编写的网站访问量统计代码，能够帮助网页开发者轻松获取和分析用户访问数据。 这段简短的文字概述了代码的功能及其对开发者的潜在价值。长度适中，且信息简洁明了。如有需要，可以根据具体需求进行适当调整或扩展内容。 JavaScript是一种广泛应用于网页和网络应用开发的脚本语言，在用户端运行以控制网页的行为。本段落将探讨如何使用JavaScript实现简单的网站访问量统计功能。尽管这种方法可能不如专业工具如Google Analytics那样精确，但它可以帮助开发者了解基本的访问数据。 我们需要理解在访问量统计中JavaScript的作用：主要目标是跟踪独立访客的数量，而不是页面刷新或单个用户行为的变化。这通常通过设置和读取cookies来实现，因为cookies可以在浏览器中存储信息，并且当同一网站的不同页面被访问时可以识别它们。 1. **设置和获取Cookie**：示例代码中的`setCookie` 和 `getCookie` 函数分别用于设定名为 `vlstatId` 的cookie以及从浏览器读取该值。`setCookie` 接收三个参数——名称、值及过期日期，然后将这些信息保存在用户的浏览器cookies中；而 `getCookie` 则检索指定名称的cookie。 2. **生成StatId**：函数 `genStatId` 负责创建一个独一无二的访客标识符（StatId），基于当前的时间戳和随机数。这确保每位新访客都会获得唯一的ID。 3. **设置StatId**：通过调用 `setCookie`，将由 `genStatId` 生成的 StatId 存储为cookie，并设定其有效期为一年，这样如果用户在接下来的一年内再次访问网站时会被视为同一人。 4. **获取StatId**：函数 `getStatId` 首先尝试从cookies中检索 StatId。如果没有找到或者该值为空，则会调用 `genStatId` 创建新的 StatId 并重复上述过程。 5. **收集用户代理信息（User Agent, UA）**：通过执行 `getUA` 函数，可以获取用户的浏览器类型和版本等详细信息。 6. **识别浏览器类型**：根据从上一步得到的 User-Agent 字符串，函数 `getBrower` 可以判断出访客所使用的具体浏览器种类（如Maxthon、MSIE、Firefox、Chrome或Opera）。 结合以上功能，统计代码可以记录每个独立访客的StatId，并收集他们的浏览器信息。这些数据随后可发送至服务器进行进一步分析，比如每日或每月的独立访客人次以及不同浏览器类型的使用比例。 然而，这种简单的JavaScript实现存在一些局限性：例如它无法区分同一设备上的多个用户，也无法跟踪用户的浏览路径；如果用户禁用了cookies，则此方法将失效。为了更准确地统计访问量，通常需要采用更为复杂的方法，比如利用服务器日志分析、基于IP地址的识别或第三方统计服务。 尽管JavaScript实现的网站访问量统计代码可能不适合大规模的数据分析需求，但对于个人开发者或者小型网站来说，它能够提供基本的流量信息，并帮助理解网站的表现。同时这也是学习如何使用JavaScript处理cookies和用户数据的好方法。