数据仓库--收集用户访问日志

本文深入探讨了数据仓库技术方案中的客户端与服务端两种主流实现方式,详细分析了各自的优势与劣势,并针对具体场景提出了基于客户端方案的实施策略,包括如何动态地在全站网页中加入统计JS代码,以及如何解决服务器端的日志解析问题。

最近在做数据仓库的技术方案设计。

 

首先需要的是收集网站日常的访问日志,主要可以用来确定用户访问的PV,UV等,甚至跟踪用户的访问轨迹等等。

 

查看了很多资料,主要介绍了两种方案:

 

1,基于客户端: 在每个页面 写上 统计代码JS ,JS把统计的参数请求给 日志服务器 (类似 google analysis ,百度统计)

 

2,基于服务端: 通过每台服务器日志进行收集和分析

 

关于这两种方案的优略,可以参考这篇文章:

http://javascript-reference.info/web-analytics-with-javascript-page-tagging-and-server-log-files-comparison-of-2-analytical-methods.htm

 

 

在我目前的需求来看,我打算采取前者 基于客户端的方案。我遇到的问题是,如何把全站的网页都加上我们自己的统计JS代码。

 

显然一个个页面加的话,保准人肉工作太多,难免出错。我打算从服务器端入手,让服务器动态的帮我加入统计JS

 

我们网站有三种服务器:


1,apache 作反向代理,请求 jetty 返回响应数据

 

2,nginx 处理静态资源

 

3,iis 部分老的网站是用 .net做的

 

经过网上的一番搜罗,查到了方案:

 




那剩下的就还要解决服务器端的日志解析问题就可以了。


本教程为授权出品 一、课程简介数据仓库(Data Warehouse,可简写为DW或DWH),是面向分析的集成化数据环境,为企业决策制定过程,提供系统数据支持的战略集合,是国内外各大公司正在重点投入的战略级技术领域。 二、课程内容《大数据电商数仓项目实战》视频教程,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。
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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