【大数据离线分析项目(Hadoop)】是一个针对互联网行业的数据处理解决方案，主要涉及Hadoop生态系统中的多个组件，如Hadoop、Hive、Flume、Kafka、Shell等，旨在从海量用户行为数据中提取有价值的信息，例如页面浏览量（PV）、独立访客数（UV）等关键指标，为网站运营提供决策支持。
1. **项目总体需求**：
项目的核心需求是收集和分析用户在网站上的行为数据，包括页面浏览、事件交互、充值请求等。通过对这些数据的清洗、处理和分析，可以获取到PV、UV等关键业务指标，用于评估网站的活跃度和用户行为模式，从而优化网站运营策略。
2. **具体设计**：
- 使用JsSDK来捕捉前端页面的用户行为数据，包括页面加载（launch）、页面视图（pageView）、事件触发（event）和充值请求（chargeRequest）。
- 日志数据由web服务器生成并上传至文件存储系统，这通常通过Shell脚本和Flume完成。对于小规模数据，使用Shell脚本分割和上传日志；对于大规模数据，Flume提供实时处理。
- 通过MapReduce任务对日志进行预处理，去除脏数据和不必要的字段。
- 清洗后的数据导入HBase，因为它能处理非结构化和大规模数据，且单表数据量较大。
- 使用Hive进行统计分析，以获取更高级别的业务洞察。
- 分析结果存储在MySQL中，便于与JavaWeb的SpringMVC进行对接，展示报表。
3. **技术选型及特点**：
- JsSDK：使用JavaScript编写，最小化对业务代码的影响，捕获前端数据。
- Shell脚本：处理小规模数据，定时分割和上传日志。
- Flume：处理大规模数据，提供实时数据流传输。
- HBase：适合存储非结构化、高增长的数据，支持快速查询。
- MySQL：关系型数据库，结构清晰，与SpringMVC配合良好，方便运营查询。
- SpringMVC+Highcharts：用于构建报表展示界面，提供交互式图表。
4. **具体实现需求**：
- PV（页面浏览量）：记录用户打开每个页面的次数，多次访问同一页面会累计浏览量，反映网站流量。
- UV（独立访客数）：基于cookie计算，1天内访问网站的唯一用户数，避免重复计数。
- S_time（会话时长）：衡量用户在网站上的停留时间，反映用户参与度。
5. **项目收获与反思**：
通过项目实施，加深了对大数据处理流程和Hadoop生态系统的理解，认识到理论知识与实际应用之间的差距，需要进一步深化对Hadoop及相关框架的深入研究，提升实际开发能力，积累更多实战经验。
这个项目展示了大数据离线分析的关键步骤，从数据采集、存储、处理到分析和展示，全面展现了大数据技术在互联网行业的应用价值。同时，也揭示了持续学习和实践对于提升个人技能的重要性。
