网站流量日志分析—

背景

网站分析对于很多人来说是一个全新的行业，大家会存在常见的一些疑问，网站分析是干什么的？都分析哪些内容？为什么要对网站进行分析？这能带来哪些价值？
回答这些之前，我们先反问一下自己：网站为什么会存在？每个网站都有自己存在的目的和意义。除了政府和公益类网站之外，大多数网站的目的都是为了产生货币收入，说白了就是赚钱。要创建出用户需要的网站就必须进行网站分析，通过分析，找出用户实际需求，构建出符合用户需求的网站。

网站分析意义
网站分析，可以帮助网站管理员、运营人员、推广人员等实时获取网站流量信息，并从流量来源、网站内容、网站访客特性等多方面提供网站分析的数据依据。从而帮助提高网站流量，提升网站用户体验，让访客更多的沉淀下来变成会员或客户，通过更少的投入获取最大化的收入。

首先，网站分析是网站的眼睛。是从网站的营销角度看到的网站分析。在这部分中，网站分析的主要对象是访问者，访问者在网站中的行为以及不同流量之间的关系。
其次，网站分析是整个网站的神经系统。这是从产品和架构的角度看到的网站分析。在这部分中，网站分析的主要对象是网站的逻辑和结构，网站的导航结构是否合理，注册购买流程的逻辑是否顺畅。
最后，网站分析是网站的大脑，在这部门中，网站分析的主要分析对象是投资回报率（ROI）。也就是说在现有的情况下，如何合理的分配预算和资源以完成网站的目标。
终极意义：改善网站的运营，获取更高投资回报率（ROI）。赚更多的钱。

数据处理流程

数据采集
数据从无到有，或者通过flume等共计进行数据采集搬运
数据预处理

数据预处理（data preprocessing）是指在正式处理以前对数据进行的一些处理

本项目中通过MapReduce程序对采集到的原始日志数据进行预处理，比如数据清洗，日期格式整理，滤除不合法数据等，并且梳理成点击流模型数据。
使用MapReduce的好处在于：一是java语言熟悉度高，有很多开源的工具库便于数据处理，二是MR可以进行分布式的计算，并发处理效率高。

数据入库

数据分析和数据可视化
数据分析使用hive sql
数据可视化使用图标

架构

相对于传统的BI数据处理，流程几乎差不多，但是因为是处理大数据，所以流程中各环节所使用的技术则跟传统BI完全不同：

数据采集：页面埋点JavaScript采集；开源框架Apache Flume
数据预处理： Hadoop MapReduce程序
数据仓库技术：基于hadoop的数据仓库Hive
数据导出：基于hadoop的sqoop数据导入导出工具
数据可视化：定制开发web程序(echarts)
整个过程的流程调度：hadoop生态圈中的azkaban工具

模块开发-数据采集

网站流量日志数据获取

网站日志文件（Log files）

记录网站日志文件的方式是最原始的数据获取方式，主要在服务端完成，在网站的应用服务器配置相应的写日志的功能就能够实现，很多web应用服务器自带日志的记录功能。如Nginx的access.log日志等。

页面埋点js自定义采集。

埋点是指：在网页中预先加入小段javascript代码，这个代码片段一般会动态创建一个script标签，并将src属性指向一个单独的js文件，此时这个单独的js文件（图中绿色节点）会被浏览器请求到并执行，这个js往往就是真正的数据收集脚本。

数据收集完成后，js会请求一个后端的数据收集脚本（图中的backend），这个脚本一般是一个伪装成图片的动态脚本程序，js会将收集到的数据通过http参数的方式传递给后端脚本，后端脚本解析参数并按固定格式记录到访问日志，同时可能会在http响应中给客户端种植一些用于追踪的cookie。

设计实现