江三鋒　王元亮

摘要：針對(duì)于傳統(tǒng)對(duì)海量數(shù)據(jù)處理和計(jì)算的瓶頸，提出了一種基于Hive的海量web日志分析機(jī)制。通過Hadoop分布式系統(tǒng)架構(gòu)以及Hive數(shù)據(jù)倉庫對(duì)海量web日志做了分析處理，并對(duì)用戶的瀏覽行為進(jìn)行了分析研究。對(duì)用戶瀏覽行為中的瀏覽量和跳出率、IP數(shù)、版塊熱度排行的分析結(jié)果對(duì)于網(wǎng)站建設(shè)和大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)優(yōu)化都具有一定的指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞：Hive；Web日志；Hadoop；網(wǎng)站建設(shè)

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.04.021

0.引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，網(wǎng)絡(luò)上的信息量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。毋庸置疑，web已經(jīng)是世界上最大的信息系統(tǒng)。作為這個(gè)系統(tǒng)中重要的組成部分之一，web日志記錄了用戶瀏覽網(wǎng)頁的所有信息。通過處理和分析這些日志信息，我們可以了解到用戶的行為特征，從而改造網(wǎng)頁的布局，提高網(wǎng)站的流量，進(jìn)而給企業(yè)帶來更高的收益。

通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從web日志中獲取用戶的行為特征已經(jīng)成為商業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。早在1996年，Cockburn，Jones等人就對(duì)網(wǎng)頁用戶瀏覽行為做了調(diào)研分析。20世紀(jì)90年代末，Sliverstein，Maraus等人對(duì)Web搜索引擎日志進(jìn)行了大規(guī)模的分析。

然而，隨著用戶量的急劇增加，web日志記錄的信息量也越來越龐大。傳統(tǒng)方法在處理海量數(shù)據(jù)集的時(shí)候一般都是通過分治的思想或者采用多線程多任務(wù)的方法來處理。如果僅僅靠提升計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)量以及性能顯然不能從本質(zhì)上解決這一問題。本文通過采用hadoop平臺(tái)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Hive的海量web日志分析系統(tǒng)。

1.相關(guān)技術(shù)介紹

1.1Hadoop分布式系統(tǒng)

HadoopTM作為Apache軟件基金會(huì)下的一個(gè)分布式開源框架，在眾多的大型企業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。分布式文件系統(tǒng)HDFS（Hadoop Distributed File System）和Map/Reduce并行編程模型是Hadoop的兩大核心。Hadoop主要是通過HDFS來實(shí)現(xiàn)分布式存儲(chǔ)的底層支持，并且通過Map/Reduce來實(shí)現(xiàn)分布式并行計(jì)算任務(wù)處理的程序支持。所以用戶能夠在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下開發(fā)分布式程序。endprint