实验手册：搜狗搜索日志分析系统实现-Hadoop2.0-v1.2-noted

### 实验手册：搜狗搜索日志分析系统实现-Hadoop2.0-v1.2-noted #### 一、数据预处理（Linux环境） 在进行任何数据分析之前，数据预处理是一个非常重要的步骤，它能够确保数据的质量，为后续的数据分析奠定良好的基础。此章节将详细介绍如何在Linux环境下对搜狗搜索日志数据进行预处理。 1. **查看数据** 我们需要确保数据文件完整无缺，并且了解其大致结构。通过`less`命令查看文件的一部分，可以快速浏览文件内容。 ```bash [zkpk@master ~]$ cd /home/zkpk/resources/sogou-data/500wless [zkpk@master 500w]$ less /home/zkpk/resources/sogou-data/500w/sogou.500w.utf8 ``` 2. **解决中文显示乱码问题** 由于原始数据可能是GBK编码，在Linux环境下可能会出现乱码。这里提到的数据文件已经被转换成了UTF-8格式，因此无需额外的操作来处理乱码问题。 3. **查看总行数** 使用`wc -l`命令可以方便地统计文件的行数，这对于评估数据规模非常重要。 ```bash [zkpk@master ~]$ cd /home/zkpk/resources/sogou-data/500w [zkpk@master 500w]$ wc -l /home/zkpk/resources/sogou-data/500w/sogou.500w.utf8 ``` 4. **截取部分数据** 为了测试或调试的目的，通常会截取一部分数据进行操作。 ```bash [zkpk@master 500w]$ head -100 ~/resources/sogou-data/500w/sogou.500w.utf8 > ~/resources/sogou-data/500w/sogou.demo ``` 5. **数据扩展** 将原始日志中的时间字段进一步拆分，增加年、月、日、小时等字段，这有助于后续的时间序列分析。 ```bash [zkpk@master ide-code]$ bash sogou-log-extend.sh /home/zkpk/resources/sogou-data/500w/sogou.500w.utf8 /home/zkpk/resources/sogou-data/500w/sogou.500w.utf8.ext ``` 6. **数据过滤** 对于含有空UID或空搜索关键词的日志行，这些数据可能无法提供有价值的信息，因此需要过滤掉。 ```bash [zkpk@master ide-code]$ bash sogou-log-filter.sh /home/zkpk/resources/sogou-data/500w/sogou.500w.utf8.ext /home/zkpk/resources/sogou-data/500w/sogou.500w.utf8.flt ``` 7. **数据加载到HDFS** 数据预处理完成后，下一步是将处理好的数据加载到HDFS中，以便于后续使用Hadoop进行分布式处理。 ```bash [zkpk@master ~]$ hdfs dfs -mkdir -p /sogou/20111230 [zkpk@master ~]$ hdfs dfs -put /home/zkpk/resources/sogou-data/500w/sogou.500w.utf8.flt /sogou/20111230/ ``` #### 二、基于Hive构建日志数据的数据仓库 接下来，我们将使用Hive构建一个数据仓库，以便更高效地管理和查询数据。 1. **基本操作** 创建Hive数据库和表，定义好数据类型和字段结构，以便于后续查询。 2. **创建分区表** 基于时间字段（如年、月、日、小时）创建分区表，这有助于提高查询性能。 3. **查询结果** 通过SQL查询获取数据，验证数据仓库的正确性，并进行初步的数据探索。 #### 四、实现数据分析需求一：条数统计 - **需求描述**：统计日志中的总条数。 - **实现方法**：利用Hive SQL中的COUNT函数，对特定表进行计数。 #### 五、实现数据分析需求二：关键词分析 1. **查询关键词长度统计** 分析搜索关键词的长度分布，可以帮助我们理解用户的搜索习惯。 2. **查询频度排名（频度最高的前50词）** 通过统计每个关键词出现的频率，找出最常被搜索的词汇，对于优化搜索算法具有重要意义。 #### 六、实现数据分析需求三：UID分析 1. **UID的查询次数分布** 分析每个UID的查询次数分布情况，可以帮助我们了解用户的活跃程度。 2. **UID平均查询次数** 计算所有UID的平均查询次数，以此来评估用户的整体活跃度。 3. **查询次数大于2次的用户总数** 统计查询次数超过两次的用户数量，有助于识别潜在的忠实用户。 4. **查询次数大于2次的用户占比** 通过计算查询次数大于2次的用户占总用户的比例，了解活跃用户的占比情况。 #### 七、实现数据分析需求四：用户行为分析 1. **点击次数与Rank之间的关系分析** 分析用户点击次数与搜索结果中的排名之间的关系，有助于优化搜索结果排序算法。 2. **直接输入URL作为查询词的比例** 统计直接输入URL作为查询词的比例，可以评估这种方式在用户中的受欢迎程度。 3. **独立用户行为分析** 对单个用户的行为进行深入分析，了解用户的个性化需求。 #### 八、实现数据分析需求五：实时数据 - **需求描述**：对实时数据流进行处理，支持动态更新的数据仓库。 - **实现方法**：利用Storm或Spark Streaming等流处理框架，实现实时数据处理能力。 #### 九、使用Sqoop将数据导入MySQL - **需求描述**：将HDFS中的数据导出到MySQL数据库中，便于进一步的分析和应用。 - **实现方法**：使用Sqoop工具，实现数据从HDFS到MySQL的迁移。 #### 十、HBaseShell操作命令实验 - **需求描述**：熟悉HBase的基本操作命令，掌握HBase数据管理的基础。 - **实现方法**：通过HBase Shell命令，进行表的创建、数据的插入和查询等操作。 #### 十一、使用Sqoop将数据导入HBase - **需求描述**：将HDFS中的数据导入HBase数据库中，利用HBase的列式存储特点进行高效的数据查询。 - **实现方法**：通过配置Sqoop参数，实现数据从HDFS到HBase的迁移。 #### 十二、HBaseJavaAPI访问统计数据 1. **操作要求** 掌握使用Java API进行HBase操作的方法。 2. **数据准备** 准备测试数据，用于验证Java API的正确性。 3. **数据导入** 编写Java程序，实现数据从HDFS到HBase的导入过程。 #### 十三、Mahout聚类操作实验 1. **数据描述** 描述用于聚类分析的数据集。 2. **准备数据** 根据需求对数据进行预处理，准备好用于聚类分析的数据。 3. **运行聚类程序** 使用Mahout提供的聚类算法，对数据进行聚类分析。 通过以上实验内容的学习和实践，我们可以全面了解搜狗搜索日志数据的分析流程，并掌握使用Hadoop生态系统进行大数据处理的关键技术。