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「Python爬虫系列讲解」十四、基于开发者工具 Network 的数据抓包技术

前文回顾: 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术 「Python爬虫系列讲解」九、用 Selenium 爬取在线百科知识 「Python爬虫系列讲解」十、基于数据库存储的 Selenium 博客爬虫 「Python爬虫系列讲解」十一、基于登录分析的 Selenium 微博爬虫 「Python爬虫系列讲解」十二、基于图片爬取的 Selenium 爬虫 「Python爬虫系列讲解」十三、用 Scrapy 技术爬取网络数据

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使用hive查询把访问网络流量会话化

《Hive编程指南》最后一章的Outbrain案例中,有一个把访问网络流量会话化的简单实现,但按照它的查询出来的结果是错的,于是自己重写了一个。 一、问题提出(摘自书中原文)         为了分析网络流量,我们常常希望能够基于各种各样的标准来测量热度。一种方法就是将用户行为分解到会话中,一次会话代表单一的一次“使用”所包含的一系列操作。一个用户在一天内或者一个月中的某几天可以多次访问某个网站,但每一次访问肯定是不一样的。         那么,什么是一个会话呢?一种定义是指相隔不超过30分钟的一连串的页面活动就是一个会话。也就是说,如果你去你的第1个页面,等待5分钟,然后去第2个页面,那么这是相同的会话。又等待25分钟后再到第3页,仍然是相同的会话。再等待1分钟跳转到第4页,这次会话将被打破了,这将不是第4个访问页面了,而是第2个会话中的第一个页面。         一旦我们获得这些中断信息,我们就可以查看会话的属性信息,来看看发生了什么事而导致中断的。常规的方式就是通过会话长度来对链入的页面进行比较。         乍一看,这似乎是一个完美的迭代过程。对于每个页面,保持倒计数,直到你找到第1个页面。但Hive是不支持迭代的。不过,还是可以解决这个问题。可以将这个过程分为4个阶段。 1. 识别哪些页面浏览是会话的初始者,或“起源”页面。 2. 对于每个页面,将其划分到正确的来源页面。 3. 将所有的页面浏览聚合到每个来源页面。 4. 对每个来源页面进行标记,然后计算每个会话的热度。 这种方式将产生一个表,其中每一行都表示一个完整的会话,然后用户就可以查询想知道的信息了。 二、实现过程 1. 设置 首先定义表session_test:

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