• 数据清洗


    Result文件数据说明:

    Ip:106.39.41.166,(城市)

    Date:10/Nov/2016:00:01:02 +0800,(日期)

    Day:10,(天数)

    Traffic: 54 ,(流量)

    Type: video,(类型:视频video或文章article)

    Id: 8701(视频或者文章的id)

    测试要求:

    1、 数据清洗:按照进行数据清洗,并将清洗后的数据导入hive数据库中。

    两阶段数据清洗:

    (1)第一阶段:把需要的信息从原始日志中提取出来

    ip:    199.30.25.88

    time:  10/Nov/2016:00:01:03 +0800

    traffic:  62

    文章: article/11325

    视频: video/3235

    (2)第二阶段:根据提取出来的信息做精细化操作

    ip--->城市 city(IP)

    date--> time:2016-11-10 00:01:03

    day: 10

    traffic:62

    type:article/video

    id:11325

    (3)hive数据库表结构:

    create table data(  ip string,  time string , day string, traffic bigint,

    type string, id   string )

    2、数据处理:

    ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (video/article)

    ·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 (ip)

    ·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 (traffic)

    3、数据可视化:将统计结果倒入MySql数据库中,通过图形化展示的方式展现出来。

    这次实验暂时只做出了第一阶段,在文件的清洗中对每一种类型信息的输入出现了很大问题,耽误了很多时间。最后查阅很多资料,得以解决。

  • 相关阅读:
    车辆调度管理系统开发(八)
    车辆调度管理系统开发(七)
    车辆调度管理系统开发(六)
    车辆调度管理系统开发(五)
    车辆调度管理系统开发(四)
    设计模式
    webpack配置
    ECharts 配置语法
    react性能
    web安全
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Excusezuo/p/11853820.html
Copyright © 2020-2023  润新知