基于大数据电商平台日志

该项目通过构建简易电商平台并模拟海量日志生成,利用Hadoop生态组件进行数据采集。使用Flume收集日志,MySQL和HDFS存储数据,Sqoop作为数据转换桥梁,MapReduce进行数据清洗和分析,Echarts进行可视化展示,呈现商品的topN信息。

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一、项目介绍

本次实训,要求使用Hadoop及其生态圈相关的组件来是实现企业级大数据开发的整套流程,即数据的采集部分会介绍两种方式,一种介绍网络爬虫及其Java代码实现步骤,另外一种是利用学生所掌握的spring MVC技术来构建一个简易的电商平台,采取压测的方式模拟海量日志的产生,通过使用Nginx和Tomcat实现动静资源分开部署的方式,采取flume日志采集组件来实现日志的采集。

【大数据Hadoop开发】大数据项目实战-大型电商日志分享系统_哔哩哔哩_bilibili

相比网络爬虫,这部分是实训所推荐的一种数据采集方式,数据的存储部分,将采用mysql和hdfs来分别存储关系型数据和非关系型数据,其中将会使用到sqoop组件作为mysql和hdfs之间的数据的转换桥梁和通道,数据分析处理部分采用MapReduce程序实现数据的清洗和分析,数据可视化部分,采用echarts图表来展现。

最终的效果是 通过压测产生电商系统日志、sqoop将分析后的结果导入到mysql中,spring MVC项目前端对分析结果进行可视化,既展现商品的topN信息。

二、项目流程

项目工作准备

1、虚拟机安装

实训的项目主要是进行大数据的实训,所以需要安装linux,使用VMware Workstation作为虚拟机安装Linux系统,

下载虚拟机

连接

密码

创建虚拟机

2、远程登录

Linux一般作为服务器使用,而服务器一般放在机房,你不可能在机房操作你的Linux服务器。这时我们就需要远程登录到Linux服务器来管理维护系统。

Linux系统是通过SSH服务实现的远程登录功能,默认ssh服务端口号为22。

一、课程简介随着技术的飞速发展,经过多年的数据积累,各互联网公司已保存了海量的原始数据和各种业务数据,所以数据仓库技术是各大公司目前都需要着重发展投入的技术领域。数据仓库是面向分析的集成化数据环境,为企业所有决策制定过程,提供系统数据支持的战略集合。通过对数据仓库中数据的分析,可以帮助企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量等。二、课程内容本次精心打造的数仓项目的课程,从项目架构的搭建,到数据采集模块的设计、数仓架构的设计、实战需求实现、即席查询的实现,我们针对国内目前广泛使用的Apache原生框架和CDH版本框架进行了分别介绍,Apache原生框架介绍中涉及到的技术框架包括Flume、Kafka、Sqoop、MySql、HDFS、Hive、Tez、Spark、Presto、Druid等,CDH版本框架讲解包括CM的安装部署、Hadoop、Zookeeper、Hive、Flume、Kafka、Oozie、Impala、HUE、Kudu、Spark的安装配置,透彻了解不同版本框架的区别联系,将大数据全生态系统前沿技术一网打尽。在过程中对大数据生态体系进行了系统的讲解,对实际企业数仓项目中可能涉及到的技术点都进行了深入的讲解和探讨。同时穿插了大量数仓基础理论知识,让你在掌握实战经验的同时能够打下坚实的理论基础。三、课程目标本课程以国内电商巨头实际业务应用场景为依托,对电商数仓的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解,具体指标包括:每日、周、月活跃设备明细,留存用户比例,沉默用户、回流用户、流失用户统计,最近连续3周活跃用户统计,最近7天内连续3天活跃用户统计,GMV成交总额分析,转化率及漏斗分析,品牌复购率分析、订单表拉链表的设计等,让学生拥有更直观全面的实战经验。通过对本课程的学习,对数仓项目可以建立起清晰明确的概念,系统全面的掌握各项数仓项目技术,轻松应对各种数仓难题。四、课程亮点本课程结合国内多家企业实际项目经验,特别加入了项目架构模块,从集群规模的确定到框架版本选型以及服务器选型,手把手教你从零开始搭建大数据集群。并且总结大量项目实战中会遇到的问题,针对各个技术框架,均有调优实战经验,具体包括:常用Linux运维命令、Hadoop集群调优、Flume组件选型及性能优化、Kafka集群规模确认及关键参数调优。通过这部分学习,助学生迅速成长,获取前沿技术经验,从容解决实战问题。
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