1.概述

　　本課程的視頻教程地址：《項(xiàng)目整體概述》

　　本節(jié)給大家分享的主題如下圖所示：

　　下面我開(kāi)始為大家分享第二節(jié)的內(nèi)容——《項(xiàng)目整體概述》，下面開(kāi)始今天的分享內(nèi)容。

2.內(nèi)容

　　從本節(jié)開(kāi)始，我們將進(jìn)入到Hadoop項(xiàng)目的整體概述一節(jié)學(xué)習(xí)，本節(jié)課程為大家介紹的主要知識(shí)點(diǎn)有一下內(nèi)容，如下圖所示：

　　下面，我們首先來(lái)看看項(xiàng)目的整體流程，其流程如下圖所示：

　　項(xiàng)目流程可以分為4個(gè)模塊，他們分別是數(shù)據(jù)收集，集群存儲(chǔ)，分析計(jì)算和結(jié)果處理。

　　下面我分別為大家講解這4個(gè)模塊的作用。 我們知道，在做統(tǒng)計(jì)時(shí)，數(shù)據(jù)源是前提，有了數(shù)據(jù)源我們才能在此基礎(chǔ)上做相應(yīng)的計(jì)算和分析。 收集數(shù)據(jù)一般都有專門的集群去負(fù)責(zé)收集這方面的工作。

　　在完成收集工作后，我們需要將這些文件集中起來(lái)，這里存儲(chǔ)采用的是分布式文件系統(tǒng)（HDFS）。我們將收集的數(shù)據(jù) 按一定的規(guī)則分類，并存儲(chǔ)在指定的HDFS文件系統(tǒng)中。從收集到存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)源的準(zhǔn)備階段就算完成了。接著，我們可以對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行相關(guān)指標(biāo)的分析與計(jì)算，在Hadoop 2.x 版本后編程模型有了良好的拓展，除了支持MapReduce，還支持其以外的模型，如：Spark。另外，還有Hive，Pig，Tez 等相關(guān)技術(shù)，來(lái)輔助我們完成分析計(jì)算這塊，所以在分析，計(jì)算這塊技術(shù)選擇很多，本課程選用MapReduce和Hive組合來(lái) 完成相關(guān)工作，其它相關(guān)技術(shù)大家可以在課下對(duì)其做相應(yīng)的補(bǔ)充學(xué)習(xí)。

　　完成分析計(jì)算后，我們會(huì)得到統(tǒng)計(jì)后的結(jié)果，這些結(jié)果是存放在HDFS文件系統(tǒng)上的，如何去處理這些結(jié)果，讓這些結(jié)果變得 可視化。這就涉及到最后一個(gè)模塊－－結(jié)果處理。由于這些結(jié)果是存儲(chǔ)在HDFS文件系統(tǒng)中的，為了及時(shí)響應(yīng)外界請(qǐng)求，我們需要將HDFS的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如：Mysql） 或非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如：HBase）。在導(dǎo)入到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，我們需要借助一個(gè)Hadoop組件－－Sqoop，這是一款開(kāi)源的工具， 主要用于在Hadoop與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)（如：Mysql）間進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳遞，可將一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如：Mysql）中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到 Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。在HDFS與HBase之間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞時(shí)，我們可以直接使用 HBase提供的導(dǎo)入與導(dǎo)出工具，這些工具包含在HBase的JAR包中。他們使用MapReduce進(jìn)行導(dǎo)入導(dǎo)出操作，可以將數(shù)據(jù)由 HBase導(dǎo)出到HDFS，或者是將HDFS上的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到HBase。最后，我們將數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)果通過(guò)Thrift這樣的RPC協(xié)議，對(duì)外提供數(shù)據(jù)接口。

　　在項(xiàng)目流程中，我講過(guò)數(shù)據(jù)收集模塊，下面為大家詳細(xì)講解這些數(shù)據(jù)源的獲取方式。 如下圖所示：

　　數(shù)據(jù)源的產(chǎn)生包含：

　　1.Web日志（如Nginx，JBoss，WebLogic等一些Web容器記錄產(chǎn)生的日志信息）

　　2.SystemLog（系統(tǒng)日志），這部分日志包含服務(wù)端應(yīng)用記錄的日志。

　　3.DB（存于數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)）

　　在實(shí)際業(yè)務(wù)中，我們一般采用Flume NG集群來(lái)收集分發(fā)日志，它是一個(gè)高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)， Flume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；同時(shí)，Flume提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理， 并寫到各種數(shù)據(jù)接受方（可定制）的能力，如收集Web日志和SystemLog日志，我們可以分別在Web日志節(jié)點(diǎn)和SystemLog節(jié)點(diǎn)部署Flume的Agent即可，而DB（如：存在于Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)），我們可以使用ETL工程抽取清洗后，在由Agent代理發(fā)送到Flume，最后Flume將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到HDFS文件系統(tǒng)上。

　　關(guān)于Flume的集群的收集演示過(guò)程，大家可以參考視頻進(jìn)行演示——《項(xiàng)目整體概述》

3.結(jié)束語(yǔ)

　　這就是本節(jié)的主要內(nèi)容，主要就對(duì)Hadoop項(xiàng)目的整體流程進(jìn)行概述，對(duì)后續(xù)學(xué)習(xí)Hadoop項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)做一個(gè)準(zhǔn)備工作。

　　如果本教程能幫助到您，希望您能點(diǎn)擊進(jìn)去觀看一下，謝謝您的支持！

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Hadoop项目实战－用户行为分析之应用概述（二）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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