趙 鑫

（遼寧行政學(xué)院人事處，遼寧 沈陽(yáng) 110161）

1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Web

互聯(lián)網(wǎng)極大地促進(jìn)了商業(yè)的發(fā)展，每個(gè)電子商務(wù)企業(yè)都有自己的Web入口和后臺(tái)系統(tǒng)，用戶(hù)在網(wǎng)站頁(yè)面上產(chǎn)生一個(gè)訂單時(shí)，Web和后臺(tái)系統(tǒng)就發(fā)生一次交互，交易請(qǐng)求數(shù)據(jù)被存在后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中，對(duì)于這類(lèi)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，使用Hadoop Hive的HQL即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的清洗。每當(dāng)用戶(hù)在頁(yè)面進(jìn)行點(diǎn)擊而跳轉(zhuǎn)到另外一個(gè)頁(yè)面時(shí)，一條點(diǎn)擊流日志就產(chǎn)生了，如圖1所示。點(diǎn)擊流日志是了解用戶(hù)心理傾向的關(guān)鍵，通過(guò)它企業(yè)能夠更好地理解產(chǎn)品及營(yíng)銷(xiāo)，但點(diǎn)擊流日志是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不能直接被用于分析，它記錄了很多不需要的信息，將這些信息裝載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)前，必須對(duì)點(diǎn)擊流日志進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，粒度管理器能夠完此項(xiàng)任務(wù)，粒度管理器主要完成清除無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)，清除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，記錄合、匯總與聚集。經(jīng)過(guò)這些處理，80%～90%的數(shù)據(jù)被粒度管理器拋棄，清洗后的數(shù)據(jù)被傳遞給數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)[1]。其工作流程如圖2所示。

圖1 Web和點(diǎn)擊流

2 點(diǎn)擊日志流數(shù)據(jù)清洗處理流程

點(diǎn)擊流日志由日志收集服務(wù)器每天定期上傳至分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System，HDFS）的指定目錄，經(jīng)過(guò)MapReduce作業(yè)清洗后輸出至HDFS指定的目錄，最后再由Hive將清洗后的數(shù)據(jù)加載到Clickstream_log表中指定的分區(qū)，完成點(diǎn)擊流日志的數(shù)據(jù)清洗工作[2]。其流程如3所示。

圖2 粒度管理器工作流程

圖3 點(diǎn)擊流日志的數(shù)據(jù)清洗處理流程

3 從點(diǎn)擊流日志獲取重要信息的字段構(gòu)成

點(diǎn)擊流日志數(shù)據(jù)的體量巨大，但價(jià)值密度很低，下面為一條標(biāo)準(zhǔn)的Apache服務(wù)器日志信息[3]。

Clickstream_log表中主要字段如表1所示，其字段對(duì)map reduce任務(wù)產(chǎn)生影響。

表1 Clickstream_log表中主要字段

在Clickstream_log表中，除Csvp字段外，其他的字段可以在map函數(shù)中直接獲取，但Csvp必須經(jīng)過(guò)reduce函數(shù)才能獲得，如同一個(gè)用戶(hù)在同一個(gè)session中有兩條點(diǎn)擊流記錄，receive Time分別是1413482169623和1413482169642，那么這兩條記錄的Csvp分別為1和2，有了這個(gè)字段，才能完整得到用戶(hù)在網(wǎng)站的點(diǎn)擊行為[4-6]。

4 Csvp排序流程

為了對(duì)Csvp進(jìn)行排序，首先對(duì)map的key進(jìn)行了重構(gòu)，session id 由unqiue id和session time合成而成，其中經(jīng)典的流程如圖4所示。

圖4 將session id作為鍵值輸出的mapreduce排序流程

5 Reducer重要代碼部分解釋

其執(zhí)行代碼為map/reduce/partion/二次排序等，主要部分如下：

6 結(jié)語(yǔ)

點(diǎn)擊流日志的數(shù)據(jù)清洗，代表了一種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清洗的方式。當(dāng)擁Clickstream_log表后，意味著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)又多了一份寶貴資產(chǎn)，可以通過(guò)Clickstream_log表進(jìn)行網(wǎng)站的分析，更好地維護(hù)網(wǎng)站，增加網(wǎng)站瀏覽量。網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)商根據(jù)不同用戶(hù)的瀏覽行為和習(xí)慣可以對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)站進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，尤其對(duì)從事電子商務(wù)的企業(yè)，通過(guò)點(diǎn)擊流日志可以更多地了解用戶(hù)的消費(fèi)心理，深刻地理解產(chǎn)品、營(yíng)銷(xiāo)和廣告是如何對(duì)用戶(hù)產(chǎn)生影響的。日志分析在企業(yè)發(fā)展中將越來(lái)越重要，從日志中將挖掘出大量重要信息。

[參考文獻(xiàn)]

[1]楊丕仁.基于Hadoop下利用Hive進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)日志存儲(chǔ)和分析[J].電子技術(shù)與軟件工程，2017（2）：163-165.

[2]蔣煥亮.基于hive的日志倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建研究[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代，2016（11）：21-24.

[3]張俊瑞，代洋.基于Hadoop平臺(tái)的Web日志業(yè)務(wù)分析[J].山西電子技術(shù)，2017（6）：71-73.

[4]宋夢(mèng)馨，繆紅萍，王溯，等.基于Hadoop平臺(tái)的網(wǎng)站日志分析[J].信息系統(tǒng)工程，2015（12）：35-36.

[5]陸嘉恒.大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2013.

[6]范東來(lái).Hadoop海量數(shù)據(jù)處理技術(shù)詳解與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)[M].北京：人民郵電出版社，2016.