一、大数据处理的常用方法
大数据处理目前比较流行的是两种方法，一种是离线处理，一种是在线处理，基本处理架构如下：
在互联网应用中，不管是哪一种处理方式，其基本的数据来源都是日志数据，例如对于Web应用来说，则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。
如果对于数据的分析结果在时间上有比较严格的要求，则可以采用在线处理的方式来对数据进行分析，如使用Spark、Storm等进行处理。比较贴切的一个例子是天猫双十一的成交额，在其展板上，我们看到交易额是实时动态进行更新的，对于这种情况，则需要采用在线处理。
当然，如果只是希望得到数据的分析结果，对处理的时间要求不严格，就可以采用离线处理的方式，比如我们可以先将日志数据采集到HDFS中，之后再进一步使用MapReduce、Hive等来对数据进行分析，这也是可行的。
本文主要分享对某个电商网站产生的用户访问日志（access.log）进行离线处理与分析的过程，基于MapReduce的处理方式，最后会统计出某一天不同省份访问该网站的UV与PV。
二、生产场景与需求
在我们的场景中，Web应用的部署是如下的架构：
即比较典型的Nginx负载均衡+KeepAlive高可用集群架构，在每台Web服务器上，都会产生用户的访问日志，业务需求方给出的日志格式如下：
其每个字段的说明如下：
appid ip mid userid login_type request status http_referer user_agent time
其中：
appid包括：web:1000,android:1001,ios:1002,ipad:1003
mid:唯一的id此id第一次会种在浏览器的cookie里。如果存在则不再种。作为浏览器唯一标示。移动端或者pad直接取机器码。
login_type：登录状态，0未登录、1：登录用户
request：类似于此种 "GET /userList HTTP/1.1"
status：请求的状态主要有：200 ok、404 not found、408 Request Timeout、500 Internal Server Error、504 Gateway Timeout等
http_referer：请求该url的上一个url地址。
user_agent：浏览器的信息，例如："Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.106 Safari/537.36"
time：时间的long格式：1451451433818。
根据给定的时间范围内的日志数据，现在业务方有统计出每个省每日访问的PV、UV的需求。
三、数据采集：获取原生数据
数据采集工作由运维人员来完成，对于用户访问日志的采集，使用的是Flume，并且会将采集的数据保存到HDFS中，其架构如下：
可以看到，不同的Web Server上都会部署一个Agent用于该Server上日志数据的采集，之后，不同Web Server的Flume Agent采集的日志数据会下沉到另外一个被称为Flume Consolidation Agent（聚合Agent）的Flume Agent上，该Flume Agent的数据落地方式为输出到HDFS。
在我们的HDFS中，可以查看到其采集的日志：
后面我们的工作正是要基于Flume采集到HDFS中的数据做离线处理与分析。
四、数据清洗：将不规整数据转化为规整数据
刚刚采集到HDFS中的原生数据，我们也称为不规整数据，即目前来说，该数据的格式还无法满足我们对数据处理的基本要求，需要对其进行预处理，转化为我们后面工作所需要的较为规整的数据，所以这里的数据清洗，其实指的就是对数据进行基本的预处理，以方便我们后面的统计分析，所以这一步并不是必须的，需要根据不同的业务需求来进行取舍，只是在我们的场景中需要对数据进行一定的处理。
原来的日志数据格式是如下的：
appid ip mid userid login_type request status http_referer user_agent time
其中：
appid包括：web:1000,android:1001,ios:1002,ipad:1003
mid:唯一的id此id第一次会种在浏览器的cookie里。如果存在则不再种。作为浏览器唯一标示。移动端或者pad直接取机器码。
login_type：登录状态，0未登录、1：登录用户
request：类似于此种 "GET /userList HTTP/1.1"
status：请求的状态主要有：200 ok、404 not found、408 Request Timeout、500 Internal Server Error、504 Gateway Timeout等
http_referer：请求该url的上一个url地址。
user_agent：浏览器的信息，例如："Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.106 Safari/537.36"
time：时间的long格式：1451451433818。
但是如果需要按照省份来统计UV、PV，其所包含的信息还不够，我们需要对这些数据做一定的预处理，比如需要，对于其中包含的IP信息，我们需要将其对应的IP信息解析出来；为了方便我们的其它统计，我们也可以将其Request信息解析为Method、request_url、http_version等，所以按照上面的分析，我们希望预处理之后的日志数据包含如下的数据字段：
appid;
ip;
//通过ip来衍生出来的字段 province和city
province;
city;
mid;
userId;
loginType;
request;
//通过request 衍生出来的字段 method request_url http_version
method;
requestUrl;
httpVersion;
status;
httpReferer;
userAgent;
//通过userAgent衍生出来的字段，即用户的浏览器信息
browser;
time;
即在原来的基础上，我们增加了其它新的字段，如Province、City等。
我们采用MapReduce来对数据进行预处理，预处理之后的结果，我们也是保存到HDFS中，即采用如下的架构：
数据清洗的过程主要是编写MapReduce程序，而MapReduce程序的编写又分为写Mapper、Reducer、Job三个基本的过程。但是在我们这个案例中，要达到数据清洗的目的，实际上只需要Mapper就可以了，并不需要Reducer，原因很简单，我们只是预处理数据，在Mapper中就已经可以对数据进行处理了，其输出的数据并不需要进一步经过Redcuer来进行汇总处理。
所以下面就直接编写Mapper和Job的程序代码：
AccessLogCleanMapper
AccessLogCleanJob
执行MapReduce程序
将上面的mr程序打包后上传到我们的Hadoop环境中，这里，对2018-04-08这一天产生的日志数据进行清洗，执行如下命令：
yarn jar data-extract-clean-analysis-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar\
cn.xpleaf.dataClean.mr.job.AccessLogCleanJob \hdfs://ns1/input/data-clean/access/2018/04/08 \hdfs://ns1/output/data-clean/access
观察其执行结果：
可以看到MapReduce Job执行成功。
上面的MapReduce程序执行成功后，可以看到在HDFS中生成的数据输出目录：
我们可以下载其中一个结果数据文件，并用Notepadd++打开查看其数据信息：
五、数据处理：统计分析规整数据
经过数据清洗之后，就得到了我们做数据的分析统计所需要的比较规整的数据，下面就可以进行数据的统计分析了，即按照业务需求，统计出某一天中每个省份的PV和UV。
我们依然是需要编写MapReduce程序，并且将数据保存到HDFS中，其架构跟前面的数据清洗是一样的：
现在我们已经得到了规整的数据，关于在于如何编写我们的MapReduce程序。
因为要统计的是每个省对应的PV和UV，PV就是点击量，UV是独立访客量，需要将省相同的数据拉取到一起，拉取到一块的这些数据每一条记录就代表了一次点击（PV + 1），这里面有同一个用户产生的数据（通过mid来唯一地标识是同一个浏览器，用mid进行去重，得到的就是UV）。
而拉取数据，可以使用Mapper来完成，对数据的统计（PV、UV的计算）则可以通过Reducer来完成，即Mapper的各个参数可以为如下：
而Reducer的各个参数可以为如下：
根据前面的分析，来编写我们的MapReduce程序。
ProvincePVAndUVMapper
package cn.xpleaf.dataClean.mr.mapper;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
/**
* Mapper<LongWritable, Text, Text(Province), Text(mid)>
* Reducer<Text(Province), Text(mid), Text(Province), Text(pv + uv)>
*/
public class ProvincePVAndUVMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] fields = line.split("\t");
if(fields == null || fields.length != 16) {
return;
}
String province = fields[2];
String mid = fields[4];
context.write(new Text(province), new Text(mid));
}
}
ProvincePVAndUVReducer
package cn.xpleaf.dataClean.mr.reducer;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
/**
* 统计该标准化数据，产生结果
* 省 pv uv
* 这里面有同一个用户产生的数|据（通过mid来唯一地标识是同一个浏览器，用mid进行去重，得到的就是uv）
* Mapper<LongWritable, Text, Text(Province), Text(mid)>
* Reducer<Text(Province), Text(mid), Text(Province), Text(pv + uv)>
*/
public class ProvincePVAndUVReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
private Set<String> uvSet = new HashSet<>();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
long pv = 0;
uvSet.clear();
for(Text mid : values) {
pv++;
uvSet.add(mid.toString());
}
long uv = uvSet.size();
String pvAndUv = pv + "\t" + uv;
context.write(key, new Text(pvAndUv));
}
}
ProvincePVAndUVJob
执行MapReduce程序
将上面的mr程序打包后上传到我们的Hadoop环境中，这里，对前面预处理之后的数据进行统计分析，执行如下命令：
yarn jar data-extract-clean-analysis-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \
cn.xpleaf.dataClean.mr.job.ProvincePVAndUVJob \
hdfs://ns1/output/data-clean/access \
hdfs://ns1/output/pv-uv
观察其执行结果：
可以看到MapReduce Job执行成功。
上面的MapReduce程序执行成功后，可以看到在HDFS中生成的数据输出目录：
我们可以下载其结果数据文件，并用Notepadd++打开查看其数据信息：
至此，就完成了一个完整的数据采集、清洗、处理的离线数据分析案例。
相关的代码我已经上传到GitHub，有兴趣可以参考一下：
https://github.com/xpleaf/data-extract-clean-analysis
作者：xpleaf
来源：http://blog.51cto.com/xpleaf/2095836
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如果字段的最大可能长度超过255字节，那么长度值可能…
只能说作者太用心了，优秀
感谢详解
一般干个7-8年（即30岁左右），能做到年入40w-50w；有…
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