海量WEB日志分析

首页 > 代码库 > 海量WEB日志分析

2024-11-02 11:48:39 210人阅读

Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。

从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有数据软件，无一不向Hadoop靠拢。Hadoop也从小众的高富帅领域，变成了大数据开发的标准。在Hadoop原有技术基础之上，出现了Hadoop家族产品，通过“大数据”概念不断创新，推出科技进步。

作为IT界的开发人员，我们也要跟上节奏，抓住机遇，跟着Hadoop一起雄起！

关于作者：

张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript
weibo：@Conan_Z
blog: http://blog.fens.me
email: bsspirit@gmail.com

转载请注明出处：
http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-log-kpi/

技术分享

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。

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。

少量数据的情况

少量数据的情况(10Mb,100Mb,10G)，在单机处理尚能忍受的时候，我可以直接利用各种Unix/Linux工具，awk、grep、sort、join等都是日志分析的利器，再配合perl, python，正则表达工，基本就可以解决所有的问题。

例如，我们想从上面提到的nginx日志中得到访问量最高前10个IP，实现很简单：

~ cat access.log.10 | awk ‘{a[$1]++} END {for(b in a) print b"\t"a[b]}‘ | sort -k2 -r | head -n 10163.177.71.12   972101.226.68.137  972183.195.232.138 97150.116.27.194   9714.17.29.86     9661.135.216.104  9461.135.216.105  9161.186.190.41   959.39.192.108   9220.181.51.212  9

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

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。

百度统计，对我个人网站做的统计！http://www.fens.me

基本统计指标：
技术分享

用户的访问设备统计指标：
技术分享

从商业的角度，个人网站的特征与电商网站不太一样，没有转化率，同时跳出率也比较高。从技术的角度，同样都关注KPI指标设计。

3.算法模型：Hadoop并行算法

技术分享

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)}

4.架构设计：日志KPI系统架构

技术分享

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。

技术分享

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。

5.程序开发1：用Maven构建Hadoop项目

请参考文章：用Maven构建Hadoop项目

win7的开发环境和 Hadoop的运行环境，在上面文章中已经介绍过了。

我们需要放日志文件，上传的HDFS里/user/hdfs/log_kpi/目录，参考下面的命令操作

~ hadoop fs -mkdir /user/hdfs/log_kpi~ hadoop fs -copyFromLocal /home/conan/datafiles/access.log.10 /user/hdfs/log_kpi/

我已经把整个MapReduce的实现都放到了github上面：

https://github.com/bsspirit/maven_hadoop_template/releases/tag/kpi_v1

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:trueremote_addr:222.68.172.190remote_user:-time_local:18/Sep/2013:06:49:57request:/images/my.jpgstatus:200body_bytes_sent:19939http_referer:"http://www.angularjs.cn/A00n"http_user_agent:"Mozilla/5.0 (Windows2013.09.18:06:49:572013091806www.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<object, text,="" intwritable=""> {        private IntWritable one = new IntWritable(1);        private Text word = new Text();        @Override        public void map(Object key, Text value, OutputCollector<text, intwritable=""> 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<text, intwritable,="" text,="" intwritable=""> {        private IntWritable result = new IntWritable();        @Override        public void reduce(Text key, Iterator values, OutputCollector<text, intwritable=""> 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$MapOutputBuffer flush信息: Starting flush of map output2013-10-9 11:53:28 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer sortAndSpill信息: Finished spill 02013-10-9 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 commiting2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate信息: hdfs://192.168.1.210:9000/user/hdfs/log_kpi/access.log.10:0+30257572013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate信息: hdfs://192.168.1.210:9000/user/hdfs/log_kpi/access.log.10:0+30257572013-10-9 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 : null2013-10-9 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 segments2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.Merger$MergeQueue merge信息: Down to the last merge-pass, with 1 segments left of total size: 213 bytes2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$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 commiting2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate信息: 2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.Task commit信息: Task attempt_local_0001_r_000000_0 is allowed to commit now2013-10-9 11:53:30 org.apache.hadoop.mapred.FileOutputCommitter commitTask信息: Saved output of task ‘attempt_local_0001_r_000000_0‘ to hdfs://192.168.1.210:9000/user/hdfs/log_kpi/pv2013-10-9 11:53:31 org.apache.hadoop.mapred.JobClient monitorAndPrintJob信息:  map 100% reduce 0%2013-10-9 11:53:33 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate信息: reduce > reduce2013-10-9 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_00012013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息: Counters: 202013-10-9 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=30257572013-10-9 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=1832013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:   FileSystemCounters2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     FILE_BYTES_READ=5452013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     HDFS_BYTES_READ=60515142013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     FILE_BYTES_WRITTEN=834722013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     HDFS_BYTES_WRITTEN=1832013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:   Map-Reduce Framework2013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     Map output materialized bytes=2172013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     Map input records=146192013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     Reduce shuffle bytes=02013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     Spilled Records=162013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     Map output bytes=20042013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     Total committed heap usage (bytes)=3765698562013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     Map input bytes=30257572013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     SPLIT_RAW_BYTES=1102013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     Combine input records=762013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     Reduce input records=82013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     Reduce input groups=82013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     Combine output records=82013-10-9 11:53:34 org.apache.hadoop.mapred.Counters log信息:     Reduce output records=82013-10-9 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。

指定页面，就像网站的站点地图一样，如果没有指定所有访问链接都会被找出来，通过“站点地图”的指定，我们可以更容易地找到，我们所需要的信息。

后面，其他的统计指标的提取思路，和PV的实现过程都是类似的，大家可以直接下载源代码，运行看到结果！！

######################################################
看文字不过瘾，作者视频讲解，请访问网站：http://onbook.me/video
######################################################

海量WEB日志分析

声明：以上内容来自用户投稿及互联网公开渠道收集整理发布，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任，若内容有误或涉及侵权可进行投诉：投诉/举报工作人员会在5个工作日内联系你，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。

联系
我们

首页 > 代码库 > 海量WEB日志分析