摘要：互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展帶來(lái)了海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，現(xiàn)如今在生活中，我們無(wú)時(shí)無(wú)刻地創(chuàng)造著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，已經(jīng)影響了社會(huì)生活方方面面，要想把握住信息時(shí)代的潮流，我們就應(yīng)該懂得大數(shù)據(jù)并且學(xué)會(huì)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)服務(wù)于日常的工作。本文首先說(shuō)明大數(shù)據(jù)的價(jià)值，其次介紹一些大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)，最后結(jié)合實(shí)際應(yīng)用案例展現(xiàn)出大數(shù)據(jù)給我們帶來(lái)的好處。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);Hadoop;大數(shù)據(jù)分析

自2012年開(kāi)始，“大數(shù)據(jù)”一詞逐漸被人們熟知，這種技術(shù)不僅僅是用在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域上，也與人們的實(shí)際生活中加速融合。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與人類(lèi)社會(huì)的進(jìn)步相輔相成。一方面，人們從傳統(tǒng)手工生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)向信息自動(dòng)化生產(chǎn)方式，使得數(shù)據(jù)來(lái)源越來(lái)越廣泛，促進(jìn)了海量數(shù)據(jù)局面的形成;另一方面，人們能夠利用大數(shù)據(jù)技術(shù)在錯(cuò)綜復(fù)雜的信息面前規(guī)劃、分析并得出真正有價(jià)值的結(jié)果。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，讓我們每一個(gè)人都身處其中，其帶來(lái)的價(jià)值已經(jīng)不單單是技術(shù)層面上的突破與進(jìn)步，更多的是在與其他領(lǐng)域融合中帶來(lái)的巨大經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。那么對(duì)于當(dāng)代社會(huì)需要的復(fù)合型人才，掌握必要的大數(shù)據(jù)知識(shí)、學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)分析本領(lǐng)對(duì)今后的日常工作也顯得極為重要。本文在此背景下，結(jié)合具體應(yīng)用案例呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)技術(shù)給我們?nèi)粘９ぷ鲙?lái)的便捷性。

一、大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)

想要處理好數(shù)以萬(wàn)計(jì)的數(shù)據(jù)信息，就必須要掌握大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，而Hadoop就是一種眾人熟知的對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的分布式系統(tǒng)架構(gòu)。Hadoop框架最核心的技術(shù)就是：HDFS和MapReduce。

HDFS就是Hadoop分布式文件系統(tǒng)的英文縮寫(xiě)，在實(shí)際應(yīng)用中通常采用主-從的架構(gòu)形式。在HDFS集群里，一般采用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，即單個(gè)中心節(jié)點(diǎn)NameNode和多個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)DataNode，在中心節(jié)點(diǎn)的統(tǒng)一部署管理下，滿(mǎn)足對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、增刪等要求。

MapReduce，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是一種分布式離線(xiàn)的計(jì)算框架，其采用鍵值的處理方式來(lái)解決大規(guī)模集群的數(shù)據(jù)。其核心思想是用Mapper將一個(gè)復(fù)雜的項(xiàng)目分解成多個(gè)“簡(jiǎn)單”的小任務(wù)，并且能夠允許這些小任務(wù)并行計(jì)算，其次利用Reducer將Map階段的各種小任務(wù)結(jié)果進(jìn)行有目的地匯總一起，從而達(dá)到人們所需求的最終結(jié)果或者某一狀態(tài)下的中間結(jié)果。

其實(shí)Hadoop發(fā)展時(shí)至今日，已經(jīng)不單純是上面兩個(gè)技術(shù)，而是逐漸成為一個(gè)Hadoop生態(tài)。在Hadoop生態(tài)圈里，我們能夠利用這些技術(shù)輕松的處理TB級(jí)別以上的數(shù)據(jù)量。下面介紹幾個(gè)經(jīng)常用到的技術(shù)：

Hive是一種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具。簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，它能夠利用HQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理工作，因此對(duì)于熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)使用者來(lái)說(shuō)非常友好，這樣一來(lái)會(huì)使得學(xué)習(xí)成本大大降低。

Yarn是Hadoop的資源管理器。我們可以通過(guò)它對(duì)資源的使用情況有一個(gè)清晰的掌握，監(jiān)測(cè)Mapper下的每一個(gè)小任務(wù)資源消耗情況，從而起到平衡資源、提高集群利用率。

Flume是一種實(shí)時(shí)日志收集系統(tǒng)。在其廣泛的應(yīng)用發(fā)展下，不僅能夠數(shù)據(jù)收集，還能對(duì)信息進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理并寫(xiě)進(jìn)接收方。

二、大數(shù)據(jù)應(yīng)用——以分析日活躍用戶(hù)為例

如今人們可以通過(guò)使用各種終端設(shè)備輕松上網(wǎng)，用戶(hù)的上網(wǎng)行為都可以被一一記錄下來(lái)。數(shù)據(jù)分析師通過(guò)后臺(tái)日志獲取用戶(hù)日常上網(wǎng)的數(shù)據(jù)，分析用戶(hù)上網(wǎng)行為之后，能夠得出用戶(hù)上網(wǎng)習(xí)慣以及可以定向給用戶(hù)推送他們喜歡的內(nèi)容。下面作者對(duì)用戶(hù)登陸某一軟件時(shí)活躍的情況進(jìn)行分析，闡述大數(shù)據(jù)技術(shù)是如何應(yīng)用在實(shí)際生活工作中的。

用戶(hù)通過(guò)終端設(shè)備登陸軟件并進(jìn)行各種操作時(shí)，可以將這些信息和行為都存儲(chǔ)在后臺(tái)日志中，數(shù)據(jù)分析員可以每天定時(shí)清洗這些數(shù)據(jù)，拿到清洗的數(shù)據(jù)后存入到HDFS上并建立清洗后的數(shù)據(jù)表進(jìn)行分析。技術(shù)路線(xiàn)如圖1所示。

2.1數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗的目的就是要把一些缺省值、異常值或者此次分析不需要用到的數(shù)據(jù)排除在外。本案例使用JAVA語(yǔ)言，在eclipse工具上編寫(xiě)數(shù)據(jù)清洗代碼。利用Flume技術(shù)把日志文件中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HDFS中，然后將預(yù)處理程序代碼打成jar包，再把jar包上傳到對(duì)應(yīng)的HDFS節(jié)點(diǎn)上，之后編寫(xiě)預(yù)處理腳本如下：

以上工作準(zhǔn)備就緒后，啟動(dòng)清洗腳本，開(kāi)始清洗數(shù)據(jù)。

2.2日活躍用戶(hù)統(tǒng)計(jì)分析

根據(jù)關(guān)鍵字段建立數(shù)據(jù)總表general_log，并一一對(duì)應(yīng)導(dǎo)入數(shù)據(jù)，至此用戶(hù)的基本Hive表已經(jīng)建立。如何分析日活躍用戶(hù)，那么就再建立一張活躍用戶(hù)數(shù)據(jù)表user_active_day。從general_log數(shù)據(jù)總表的當(dāng)天分區(qū)中，抽取當(dāng)日的日活用戶(hù)信息插入日活用戶(hù)信息表user_active_day（插入的是每個(gè)活躍用戶(hù)當(dāng)天所有記錄中時(shí)間最早的那條），主要SQL語(yǔ)句如下：

為了使信息更加清晰明了，我們可以采取多維度分析，創(chuàng)建多維度分析表dim_user_active_day，利用多重insert語(yǔ)法來(lái)統(tǒng)計(jì)各種維度組合的日活用戶(hù)數(shù)，并插入到dim_user_active_day表的各分區(qū)中，得到日活躍用戶(hù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

從表1中，我們可以一目了然的得出使用此軟件的總用戶(hù)數(shù)量是多少，具體某一城市的用戶(hù)有多少以及具體某一城市哪一個(gè)國(guó)家用戶(hù)有多少的數(shù)量，這對(duì)今后進(jìn)一步劃分用戶(hù)、分析用戶(hù)黏性程度等都提供了便捷性的幫助。此案例中作者使用的數(shù)據(jù)量?jī)H僅是GB級(jí)別，如果是TB、PB級(jí)別以上，可想而知工作量的復(fù)雜和龐大，因此通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析，可以讓我們?cè)诤Ａ繑?shù)據(jù)中快速、準(zhǔn)確地獲得信息，大大降低了我們?nèi)粘９ぷ鞯某杀尽?/p>

三、總結(jié)

綜上所述，利用Hadoop平臺(tái)能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行快速簡(jiǎn)單的處理，方便工作上各種統(tǒng)計(jì)分析工作。Hadoop平臺(tái)本身具有的低成本、高效率、易擴(kuò)展等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展方向。未來(lái)伴隨著人工智能、5G通信技術(shù)等新型產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，大數(shù)據(jù)引領(lǐng)下的各行各業(yè)將全面實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)化?，F(xiàn)在我們可以通過(guò)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)，掌握大數(shù)據(jù)分析本領(lǐng)，今后將會(huì)在各自領(lǐng)域內(nèi)推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]李曉瑋.淺談大數(shù)據(jù)Hadoop技術(shù)[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2017，13（32）：10-11.

[2]李文航，余恒奇.基于Hadoop平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用[J].微型電腦應(yīng)用，2019，35（11）：134-136+146.

作者簡(jiǎn)介：

包訓(xùn)宇（1997-），漢，男，江蘇徐州人，碩士，研究方向：云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析。