大数据期末课设~电商网站日志数据分析 主要利用spark和python结合分析实践具体案例 Word很全面 共有52页 可以直接作为期末课设上交

网站日志查看器 很好用的服务器日志查看工具，完美支持IIS、Apache、Nginx，分析日志文件，超强秒杀其他日志工具。

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本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖。至此，我们通过Python网络爬虫手段进行数据抓取，将我们网站数据（2013-05-30,2013-05-31）保存为两个日志文件，由于文件大小超出我们一般的分析工具处理的范围，故借助Hadoop来完成本次的实践。 使用python对原始数据进行清洗，以便后续进行统计分析； 使用Hive对清洗后的数据进行统计分析； 使用Sqoop把Hive产生的统计结果导出到mysql中； 两个日志文件，一共有200MB，符合大数据量级，可以作为推荐系统数据集和hadoop测试集。

Hadoop网站日志分析源码（hive命令）.txt

基于Hadoop部署实践对网站日志分析 1. 项目概述 本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖。至此，我们通过Python网络爬虫手段进行数据抓取，将我们网站数据（2013-05-30,2013-05-31）保存为两个日志文件，由于文件大小超出我们一般的分析工具处理的范围，故借助Hadoop来完成本次的实践。 2. 总体设计 2.1 Hadoop插件安装及部署 第一步：Hadoop环境部署和源数据准备 安装好VMware（查看） 第二步：使用python开发的mapper reducer进行数据处理。 第三步：创建hive数据库，将处理的数据导入hive数据库 第四步：将分析数据导入mysql 3. 详细实现步骤操作纪要 3.1 hadoop环境准备 首先开启Hadoop集群：start-all.sh：开启所有的Hadoop所有进程，在主节点上进行 NameNode它是Hadoop 中的主服务器，管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件的访问。 Secondary NameNode.....

本文以上海交通大学为例，介绍了利用hadoop大数据平台，存储并分析校园网内数千网站日志的系统设计和实现．

大数据综合案例-网站日志分析-附件资源

网站日志 web log 样本

可计算单个、多个文件夹内日志的访问量、状态码、IP地址