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Hadoop离线数据分析平台实战——420订单分析Hadoop离线数据分析平台实战——420订单分析

Hadoop离线数据分析平台实战——420订单分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成...用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 完成 模块介绍 订单分析分别分析订单的数量和订单的金额, 以及将订单分为总订单、 支付成功订单以及退款订单三种类型的数据..., 通过这六个分析指标的数据我们可以指定网站的订单情况。...代码步骤 hive中创建hbase对应的外部表 订单数量&订单金额的hive&sqoop分析 a....实现自定义udf&自定义函数创建 c. hive+sqoop脚本 退款订单数量&金额&总金额的hive&sqoop分析 shell脚本编写以及测试(作业)

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Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析

Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析...(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 Hourly分析指的是按照小时分析数据, 在本次项目中,只分析活跃用户、...我们通过修改现有的job来达到完成hourly分析数据统计的目标。 分别通过在active user和sessions这两个job中添加数据可以达到我们的分析要求。...计算规则 hourly分析分为hourly active user分析、hourly sessions分析以及hourly sessions length分析, 分别计算各个小时的活跃用户、会话个数以及会话长度来进行展示操作

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Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析

Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 未完成...用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 外链信息分析规则 和地域信息分析一样,在外链分析系统中, 我们也只是统计活跃用户、总会话以及跳出会话这三个指标的数据...其中活跃用户和总会话个数和地域分析一样,采用uuid和sid的去重数量来表示, 也就是分别将去重后的uuid个数和去重后的sid个数作为外链分析模块中的活跃用户和总会话指标。...\文档\外链信息分析-跳出会话计算规则.txt 统计的最终数据保存到表: stats_inbound表的active_users、sessions以及bounce_sessions三列上。

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Hadoop离线数据分析平台实战——360地域信息分析Hadoop离线数据分析平台实战——360地域信息分析

Hadoop离线数据分析平台实战——360地域信息分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR)...未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 地域信息分析规则 在地域信息分析模块中, 我们只统计活跃用户、总会话数以及跳出会话个数这三个指标的信息..., 那么我看将代码写出之前的模式,一个分析指标写一个mapreduce; 也可以将这三个指标的统计都放到一个mapreduce程序中去操作; 还可以将活跃用户统计和总会话数统计放到以前的active_user

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Hadoop离线数据分析平台实战——340浏览器PV分析Hadoop离线数据分析平台实战——340浏览器PV分析

Hadoop离线数据分析平台实战——340浏览器PV分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR...) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 在浏览器信息分析模块中除了用户、会员和会话的分析外, 还有pv的分析,pv的计算可以代表网站的流量值...MapReduce代码编写 collector和xml配置等 测试 扩展:在计算pv值后,可以计算跳出率以及各个页面的情况, 可以将页面分为三大类,进入页面、正常浏览页面以及退出页面(按照会话来分析

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Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化

Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析...(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 调优的目的 充分的利用机器的性能,更快的完成mr程序的计算任务。...在本次项目中,由于我们使用hbase作为我们分析数据的原始数据存储表,所以对于hbase我们也需要进行一些调优操作。 除了参数调优之外,和其他一般的java程序一样,还需要进行一些jvm调优。...规则:一般要求在hadoop集群中的执行mr程序,map执行完成100%后,尽量早的看到reducer执行到33%,可以通过命令hadoop job -status job_id或者web页面来查看。...8. mapreduce.map.output.compress.codec:设置map输出压缩机制,默认为org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,推荐使用

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