Hadoop實現(xiàn)點擊流日志的數(shù)據(jù)清洗

趙 鑫

（遼寧行政學(xué)院人事處，遼寧 沈陽 110161）

1 數(shù)據(jù)倉庫和Web

互聯(lián)網(wǎng)極大地促進了商業(yè)的發(fā)展，每個電子商務(wù)企業(yè)都有自己的Web入口和后臺系統(tǒng)，用戶在網(wǎng)站頁面上產(chǎn)生一個訂單時，Web和后臺系統(tǒng)就發(fā)生一次交互，交易請求數(shù)據(jù)被存在后臺數(shù)據(jù)庫中，對于這類結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，使用Hadoop Hive的HQL即可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的清洗。每當(dāng)用戶在頁面進行點擊而跳轉(zhuǎn)到另外一個頁面時，一條點擊流日志就產(chǎn)生了，如圖1所示。點擊流日志是了解用戶心理傾向的關(guān)鍵，通過它企業(yè)能夠更好地理解產(chǎn)品及營銷，但點擊流日志是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不能直接被用于分析，它記錄了很多不需要的信息，將這些信息裝載到數(shù)據(jù)倉庫前，必須對點擊流日志進行數(shù)據(jù)清洗，粒度管理器能夠完此項任務(wù)，粒度管理器主要完成清除無關(guān)數(shù)據(jù)，清除錯誤數(shù)據(jù)，記錄合、匯總與聚集。經(jīng)過這些處理，80%～90%的數(shù)據(jù)被粒度管理器拋棄，清洗后的數(shù)據(jù)被傳遞給數(shù)據(jù)倉庫[1]。其工作流程如圖2所示。

圖1 Web和點擊流

2 點擊日志流數(shù)據(jù)清洗處理流程

點擊流日志由日志收集服務(wù)器每天定期上傳至分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System，HDFS）的指定目錄，經(jīng)過MapReduce作業(yè)清洗后輸出至HDFS指定的目錄，最后再由Hive將清洗后的數(shù)據(jù)加載到Clickstream_log表中指定的分區(qū)，完成點擊流日志的數(shù)據(jù)清洗工作[2]。其流程如3所示。

圖2 粒度管理器工作流程

圖3 點擊流日志的數(shù)據(jù)清洗處理流程

3 從點擊流日志獲取重要信息的字段構(gòu)成

點擊流日志數(shù)據(jù)的體量巨大，但價值密度很低，下面為一條標準的Apache服務(wù)器日志信息[3]。

Clickstream_log表中主要字段如表1所示，其字段對map reduce任務(wù)產(chǎn)生影響。

表1 Clickstream_log表中主要字段

在Clickstream_log表中，除Csvp字段外，其他的字段可以在map函數(shù)中直接獲取，但Csvp必須經(jīng)過reduce函數(shù)才能獲得，如同一個用戶在同一個session中有兩條點擊流記錄，receive Time分別是1413482169623和1413482169642，那么這兩條記錄的Csvp分別為1和2，有了這個字段，才能完整得到用戶在網(wǎng)站的點擊行為[4-6]。

4 Csvp排序流程

為了對Csvp進行排序，首先對map的key進行了重構(gòu)，session id 由unqiue id和session time合成而成，其中經(jīng)典的流程如圖4所示。

圖4 將session id作為鍵值輸出的mapreduce排序流程

5 Reducer重要代碼部分解釋

其執(zhí)行代碼為map/reduce/partion/二次排序等，主要部分如下：

6 結(jié)語

點擊流日志的數(shù)據(jù)清洗，代表了一種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清洗的方式。當(dāng)擁Clickstream_log表后，意味著數(shù)據(jù)倉庫又多了一份寶貴資產(chǎn)，可以通過Clickstream_log表進行網(wǎng)站的分析，更好地維護網(wǎng)站，增加網(wǎng)站瀏覽量。網(wǎng)站運營商根據(jù)不同用戶的瀏覽行為和習(xí)慣可以對現(xiàn)有網(wǎng)站進行改進和優(yōu)化，尤其對從事電子商務(wù)的企業(yè)，通過點擊流日志可以更多地了解用戶的消費心理，深刻地理解產(chǎn)品、營銷和廣告是如何對用戶產(chǎn)生影響的。日志分析在企業(yè)發(fā)展中將越來越重要，從日志中將挖掘出大量重要信息。

[參考文獻]

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