基于Spark的查询日志用户行为系统的设计与实现

发布时间：2024-02-19 10:03

　　随着网络的快速普及,使用搜索引擎的用户规模正在逐渐增加,产生的日志信息呈现爆炸性的增长,海量搜索日志所带来的价值,引起了各个搜索类互联网企业的广泛关注。为了在未来的市场中占据主动,抓住数据所带来的财富,企业纷纷开始研究和分析用户的日志信息,从中发现用户的搜索意图和兴趣偏好,挖掘用户的行为特征,方便为用户提供精准和个性化的服务。然而,企业在处理海量用户日志信息的同时,面临着来自两个方面的挑战。一方面是随着对用户行为的深入分析,需要使用大量的数据挖掘算法,同时在对用户行为进行实时场景的分析上,需要具有计算速度快、低时延、高容错的要求。传统的单机操作远远不能满足海量数据处理的要求,在MapReduce集群上进行大量的迭代计算和结构化数据流的处理,会产生大量的时延,不能满足系统的要求。另一方面是海量搜索日志的存储问题,传统关系型数据库的可扩展能力有限,不能满足数据持续增长的存储需求。基于以上问题的分析与研究,在阅读了大量的相关文献资料之后,本文通过对用户的需求进行详细的分析后,设计一个基于Spark的查询日志用户行为系统,该系统主要划分为四个模块,分别是日志采集模块、日志存储模块、日志分析模块...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图4.1数据预处理

第四章系统的具体实现32第四章系统的具体实现4.1数据来源系统实验的数据集来源于Sogou的查询日志，总数量有500万条，主要包括两部分，第一部分是2011年12月30日的查询日志有4999918条，第二部分是2011年12月31日的查询日志有82条，其中第二部分的日志数量严重缺....

图4.2读取日志效果

第四章系统的具体实现334.2日志采集具体实现日志采集具体实现过程分为以下几个部分。(1)模拟实时查询日志的产生。首先封装一个自定义的jar包，它的作用是读取日志文件，并把日志信息实现一行行的写入。然后在weblog-shell.sh文件中，填写jar包的路径以及需要写入的文件路....

图4.3HBase存储数据

第四章系统的具体实现34图4.3HBase存储数据(2)Kafka存储Kafka存储的实现主要通过在Kafka集群上创建Topic，还需要设置分区和分区的副本数，在Flume的配置文件中配置Topic的信息，实现把采集的数据存储到Kafka集群的Topic中。本文对Topic设置....

图4.5Hive存储数据

第四章系统的具体实现34图4.3HBase存储数据(2)Kafka存储Kafka存储的实现主要通过在Kafka集群上创建Topic，还需要设置分区和分区的副本数，在Flume的配置文件中配置Topic的信息，实现把采集的数据存储到Kafka集群的Topic中。本文对Topic设置....

本文编号：3902517