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我们以常见的用户访问日志分析场景作为示例,离线处理架构图如下图所示: 首先,用户访问日志保存在WEB服务器的文件系统,通过在BLS服务创建传输任务,把相关服务器上的日志收集到BOS进行存储;然后使用BMR集群运行Hive作业对日志数据进行清洗和处理,输出的目标数据仍保存在BOS;最后,把目标数据从BOS导入到OLAP引擎Palo中,即可进行多维分析。
网站日志分析 网站日志包含用户访问信息,通过日志分析我们可以了解网站的访问量、网页访问次数、网页访问人数、频繁访问时段等等,以便获取用户行为以优化网站的商业价值。由于网站每天会产生海量的日志,非常适合使用百度MapReduce(简称BMR)这样的托管Hadoop服务。同时,BMR集成了Hive和Hue,开发者可以在友好的界面中通过SQL语句就能分析海量日志,大大降低了使用门槛。
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