陳小龍 丁祥武

摘要：在信息系統(tǒng)當中，日志數(shù)據(jù)也就是用戶對系統(tǒng)的操作記錄以及系統(tǒng)自身的運行狀7兄記錄，對日志數(shù)據(jù)的有效分析，有利于排除系統(tǒng)故障、明確用戶訪問規(guī)律等?；诖?，文章就Hadoop平臺下日志分析系統(tǒng)展開研究，首先介紹了系統(tǒng)的總體框架，進一步對其設(shè)計與實現(xiàn)過程中，日志分析處理流程設(shè)計、日志數(shù)據(jù)預處理兩個操作環(huán)節(jié)進行了重點介紹，并進一步提出了針對此類系統(tǒng)的檢測方法。

關(guān)鍵詞：Hadoop平臺；日志分析系統(tǒng)；數(shù)據(jù)預處理

Hadoop是Apache軟件基金會的一個開源項目，在并行處理大數(shù)據(jù)的研究與應(yīng)用領(lǐng)域，屬于一款極具代表性的產(chǎn)品。Hadoop平臺提供的是一種分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)框架，適用于多種分布式應(yīng)用的開發(fā)，且能夠支持海量數(shù)據(jù)的高效運算與存儲。由此可見，在進行日志分析系統(tǒng)的設(shè)計時，Hadoop是首選的支持平臺，對實現(xiàn)日志分析系統(tǒng)的高效運行目標，具有極大的支持與推動作用。

1 基于Hadoop平臺下日志分析系統(tǒng)的總體構(gòu)架

Hadoop平臺下日志分析系統(tǒng)的總體構(gòu)架可以從以下幾個方面進行闡述。

（1）日志收集的方式，傳統(tǒng)的Web服務(wù)器在接收到用戶訪問HTTP請求后會對此行為做出記錄，并且按照需求返還給用戶正常的網(wǎng)頁內(nèi)容；此外還有頁面標記法、爬蟲或者掃描網(wǎng)站等方式產(chǎn)生的PV，不會被直接統(tǒng)計，一個頁面的請求只會形成一個PV，對日志的收集和匯總也十分簡單便捷。

（2）可以采用流量分析統(tǒng)計、來源分析統(tǒng)計、訪客分析統(tǒng)計和訂單分析統(tǒng)計等方法對日志的功能需求進行詳細分析。對于數(shù)據(jù)的輸出，因為客戶的不同，輸出展現(xiàn)形式也不一樣，使用Web圖表的形式進行合理展示十分必要。

（3）日志處理的流程分析，首先對作業(yè)進行合理配置，根據(jù)輸入的日期時間和報表的類型，讀取所有符合要求的記錄，隨后將作業(yè)提交到集群中進行統(tǒng)一處理，處理后的相關(guān)記錄都會被保存到HDFS當中。最后作業(yè)完成執(zhí)行，連接數(shù)據(jù)庫，將最后的結(jié)果再一次存儲到數(shù)據(jù)庫當中。

（4）作業(yè)的詳細設(shè)計，系統(tǒng)中包含輸入輸出包、工具包和業(yè)務(wù)包，其中輸入輸出包也就是IQ包，負責日志信息記錄到數(shù)據(jù)庫中，工具包，簡稱Util包，主要負責將字符串的模式解析和錯誤信息進行記錄排除錯誤，業(yè)務(wù)包指的是Service包，是系統(tǒng)中最重要的組成部分，由一些mappreduce作業(yè)組成，有各種統(tǒng)計的功能作用。

2 基于Hadoop平臺下日志分析系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)策略

基于Hadoop平臺設(shè)計日志分析系統(tǒng)，完成后的系統(tǒng)如圖1所示，主要包括日志信息收集、日志預處理流程設(shè)計、作業(yè)詳細設(shè)計以及統(tǒng)計結(jié)果呈現(xiàn)，共4個階段。

2.1 日志數(shù)據(jù)預處理

基于Hadoop平臺的日志分析系統(tǒng)當中，數(shù)據(jù)的預處理是系統(tǒng)功能實現(xiàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，整個階段需要實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗、用戶識別以及會話識別功能。以某電子商務(wù)網(wǎng)站系統(tǒng)的Web日志分析系統(tǒng)為例，日志數(shù)據(jù)，主要記錄了用戶對網(wǎng)站的所有訪問行為，但后臺檢測時發(fā)現(xiàn)，所記錄的日志信息當中，包含大量的冗余信息；且有部分信息受到了一定損害，呈現(xiàn)為不完整的狀態(tài)；還有部分日志記錄是錯誤的或者無效的。對于日志分析系統(tǒng)來說，這些信息數(shù)據(jù)的存在，增加了日志分析與處理的復雜性，當這些信息的量達到一定程度時，將會對分析結(jié)果造成影響，降低分析結(jié)果的準確度[1]。所以，有必要進行一系列的數(shù)據(jù)預處理操作，對記錄中不完整的、不一致的數(shù)據(jù)信息進行清除，從而提升系統(tǒng)分析結(jié)果的準確度。

在某一網(wǎng)站系統(tǒng)運行過程中，用戶發(fā)送了一個服務(wù)請求，此時，日志系統(tǒng)會自動記錄與這一服務(wù)相關(guān)的所有信息，包括音頻、視頻、圖片、文字等，一般情況下，這些日志信息的作用并不明顯，但當需要進行某一圖片、視頻等的訪問量時，這些記錄就能夠成為可靠的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源。但若要統(tǒng)計網(wǎng)站的日訪問量與訪客訪問間隔分布，那么這些具體的音頻、視頻、圖片等數(shù)據(jù)信息，就都成了冗余信息，刪除之后，能夠極大地提高日志分析處理效率。

基于Hadoop平臺下的日志分析系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)預處理階段，能夠有效進行數(shù)據(jù)清洗，操作過程中，應(yīng)以相關(guān)統(tǒng)計需求、日志數(shù)據(jù)格式為依據(jù)，對日志記錄進行分析處理，清除記錄當中的不完整的、冗余的或無效的數(shù)據(jù)信息；若發(fā)現(xiàn)存在錯誤的記錄，可對其進行適當?shù)奶幚?。其次，基于Hadoop平臺的日志分析系統(tǒng)，能夠利用userid字段表示訪問用戶，從而實現(xiàn)用戶識別。當順利識別訪客之后，通過分析訪客的點擊序列，可以實現(xiàn)會話識別。會話識別的功能原理，就是先將訪客的訪問記錄進行分類處理，形成一個個獨立的會話；主要的識別方法就是超時識別，可通過對所有訪客設(shè)置同一個超時閾值，或?qū)ο噜彽恼埱笤O(shè)置超時閾值的方式，完成識別操作。需要注意的是，設(shè)置超時閾值，對預處理日志的輸出會產(chǎn)生一定的影響，所以要盡量保證閾值的合理性，在30 min左右即可。

2.2 日志分析處理流程

基于Hadoop平臺的日志分析系統(tǒng)中，日志分析處理流程模塊的核心，是MapReduce計算模型，該模塊的主要作用，就是完成事物邏輯規(guī)則設(shè)計與計算功能。利用MapReduce計算模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對Web日志的高效處理，且當需要進行相關(guān)統(tǒng)計事務(wù)時，也能極大地降低統(tǒng)計工作的難度，提升工作效率。在進行數(shù)據(jù)預處理之前，日志記錄中往往存在諸多無價值的數(shù)據(jù)信息，而日志處理模塊的主要作用.就是將具有分析價值的信息篩選出來[2]。利用MapReduce計算模型，其Map階段的主要作用，就是對所有的日志記錄進行清洗，篩選出需要的信息，同時轉(zhuǎn)化原始日志的形式成為鍵值對。

對于不同的網(wǎng)站系統(tǒng)來說，出入業(yè)務(wù)需求的差異，名相關(guān)統(tǒng)計規(guī)則也不盡相同，但對于統(tǒng)計功能及效果的實現(xiàn)原理是一致的，具體的流程如下。

（1）明確數(shù)輸入路徑，并依此對輸入文件進行分割；并利用讀入數(shù)據(jù)格式（InputFormat）中的RecordReader將數(shù)據(jù)讀成鍵值對；進一步按照Mapper類型，將這些鍵值對平均分給不同的Mapper處理。

（2） Mapper接收到鍵值對之后，要進行Map操作，操作流程：Map->list。其中keyl是原始日志所在的行數(shù)，而value表示的是整條日志信息；而key2表示的是實際需求所指定的關(guān)鍵字，其內(nèi)容與形式不受keyl的約束，而value2表示處理后的記錄信息。

（3）由Redueer進行Reduee操作。

（4）由輸出數(shù)據(jù)的格式（OutputFormat）中的RecordWriter輸出結(jié)果。

3 基于Hadoop平臺下日志分析系統(tǒng)測試

基于Hadoop平臺下的日志分析系統(tǒng)，在完成初步設(shè)計之后，要對系統(tǒng)的可靠性與穩(wěn)定性進行測試。整個測試流程，應(yīng)從原始日志數(shù)據(jù)開始，依據(jù)數(shù)據(jù)處理流程，完整進行數(shù)據(jù)處理與分析。獲得日志數(shù)據(jù)之后，通過系統(tǒng)的計算分析，能夠得到時間分布示意圖，通過對曲線圖的分析，能夠明確訪問峰值出現(xiàn)的時間段，以及訪問量的整體變化趨勢‘3]。獲得最終的統(tǒng)計結(jié)果之后，將其與以往總結(jié)的用戶訪問習慣、日常生活中人們的行為習慣等進行對比分析，進一步驗證系統(tǒng)流程的正確性，以及分析結(jié)果的可靠性。

以某搜索網(wǎng)站為例，通過獨立了訪客統(tǒng)計需求實現(xiàn)，對基于Hadoop平臺下日志分析系統(tǒng)進行測試，數(shù)據(jù)統(tǒng)計過程中，時間分布示意圖，由UV統(tǒng)計組件計算獲得，圖像顯示，該網(wǎng)站的用戶在每天的10：00～18：00這一時段，每個時間點的訪問量能夠達到25 000～31 000次；10：00之前的訪問量變化沒有明顯規(guī)律；18：00之后的訪問量則呈現(xiàn)為逐漸降低的變化趨勢。這與人們的工作、學習時間的總體分布規(guī)律相符，由此證明了系統(tǒng)流程的正確性。

4 結(jié)語

探究基于Hadoop平臺下日志分析系統(tǒng)，有利于更加深入地挖掘日志系統(tǒng)，獲得更多有價值的信息，為相關(guān)統(tǒng)計決策提供更加可靠的支持。通過相關(guān)分析，基于Hadoop平臺下的日志分析系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的高效分析與處理，能夠充分滿足當前及未來一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)處理需求，具有較高的實踐意義。

[參考文獻]

[1]嚴春景.基于Hadoop平臺和查詢?nèi)罩镜挠脩粜袨榉治鱿到y(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]廣州：廣東工業(yè)大學，2016.

[2]何健偉.基于Hadoop的數(shù)據(jù)挖掘算法研究與實現(xiàn)[D].北京：北京郵電大學，2015.

[3]陳娜.基于Hadoop平臺的海量數(shù)據(jù)處理應(yīng)用[D].長春：吉林大學，2012.