1:大数据平台网站日志分析系统,项目技术架构图:

2:大数据平台网站日志分析系统,流程图解析,整体流程如下:

  ETL即hive查询的sql;

  但是,由于本案例的前提是处理海量数据,因而,流程中各环节所使用的技术则跟传统BI完全不同:

    1) 数据采集:定制开发采集程序,或使用开源框架FLUME

    2) 数据预处理:定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群

    3) 数据仓库技术:基于hadoop之上的Hive

    4) 数据导出:基于hadoop的sqoop数据导入导出工具

    5) 数据可视化:定制开发web程序或使用kettle等产品

    6) 整个过程的流程调度:hadoop生态圈中的oozie工具或其他类似开源产品

3:在一个完整的大数据处理系统中,除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外,还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统,而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架,如图所示:

4:采集网站的点击流数据分析项目流程图分析:


5:流式计算一般架构图:

6:Spark和Hadoop之间的关系:

待续......

转载于:https://www.cnblogs.com/biehongli/p/7874332.html

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