# web-log-click-data-analysis-project
网站日志点击流数据分析
1.利用flume采集日志数据
2.利用Hadoop hdfs存储日志数据
3.利用Hadoop mapreduce进行数据的清洗和过滤
4.利用hive建立数据仓库、采用星型模型构建各种维度的表
5.利用hivesql进行各种维度的数据分析和计算
6.利用sqoop导出数据到mysql
7.利用ssm框架进行数据的展示
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
1、资源内容:taotao-weblog-analysis基于openresty kafka hadoop hive 离线网站日志点击流数据分 2、代码特点:内含运行结果,不会运行可私信,参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细,都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年;擅长计算机视觉、 目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验,更多源码,请上博主主页搜索。 -------------------------------------------------------------------------- -
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
taotao-weblog-analysis-master.zip (42个子文件)
taotao-weblog-analysis-master
web-log-click-data-analysis-project.iml 13KB
pom.xml 2KB
src
main
java
step6_data_sqoop
data_sqoop 335B
step2_mapreduce_pre
com.bigdata.log.click
utils
WebLogParser.java 2KB
mrbean
VisitBean.java 3KB
PageViewsBean.java 5KB
WebLogBean.java 5KB
mr
ClickStreamPageVisit.java 4KB
ClickStreamPageViews.java 8KB
pre
WebLogPreProcess.java 3KB
step7_workflow_scheduling
工作流单元测试 1KB
workflow_scheduling 4KB
step1_flume_log_collection
GenerateLog.py 2KB
tail-hdfs.conf 2KB
step8_data_display
data_display 845B
step3_data_warehouse_table_design
1_ods_weblog_origin_table 565B
3_ods_click_stream_visit 537B
2_ods_click_pageviews_table 979B
7_ods_dim_section 341B
4_ods_dim_time 263B
6_ods_dim_termination 310B
5_ods_dim_area 350B
step5_ETL_data_analysis
关键路径转化率分析_漏斗模型
需求分析 109B
开发实现 2KB
模型设计 137B
访客分析
每日新访客 1KB
独立访客 1KB
Visit分析_点击流模型
回头_单次访客统计 564B
人均访问频次 214B
人均访问频度 424B
PV_statistics
统计pv总量最大的来源TOPN
统计pv总量最大的来源TOPN 1KB
多维度统计PV总量
时间维度 1KB
栏目维度 82B
终端维度 581B
referer维度
referer维度 1KB
人均浏览页数
人均浏览页数 399B
受访分析
受访分析 439B
step4_ETL
3_ods_tmp_detail 1KB
1_ods_weblog_detail 954B
2_ods_tmp_referurl 358B
.gitignore 15B
README.md 405B
共 42 条
- 1
资源评论
机器学习的喵
- 粉丝: 486
- 资源: 1252
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功