电商用户行为分析大数据平台相关系列8-数据分析流程
1、离线数据（日志）分析流程
离线数据分析是一种非实时数据分析，主要是分析日志、用户操作历史或者对已有历史数据分析。本文将以最常见的日志分析作为介绍，其他类似，只是数据收集方式可能不一样。
1.1、数据来源
数据来源主要依赖于分析系统服务于哪些业务。如，需要分析用户购物习惯或者分析各个区域热销商品，则需要依赖于购物网站的操作日志或者销售日志。而如果是分析各个地区某一时段通话、上网高峰，则数据来源则是运营商监控系统等。
一般情况，数据来源分为一下两类：
- 互联网行业：网站、app、交易系统等
- 传统行业：电信、上网、电话、发短信等
无论是传统行业还是互联网行业，我们执行的每一个动作，网站（app）都会与后台服务器进行交互，短信、电话等也会与运营商基站、服务器进行交互。所以，我们就可以在服务器端完成日志记录。
后台服务器分类（传统bs或者cs服务，包括app）：
- 非集群等小型项目：Tomcat、Jetty等通过配置可以将log记录到指定目录。也可以在操作业务中实现日志记录功能。
- 集群等高并发应用：Nginx，apache等，一般是通过Nginx等配置记录session等日志。当然最终服务也是具体的tomcat等，也可以在tomcat以及业务中记录日志。
1.2、日志整理、收集
服务器将日志写到固定目录中，可能是一个也可能是多个文件，而且对于集群一般都是多态服务器，所以需要将多份日志进行整理。我们可以通过一个日志转移工具以及一个定时任务完成整理合并。该步骤主要是将当天所有日志数据采集进行合并处理，最终整理为一份日志，以便后续传输。
日志转移工具可以用python，java等实现。
1.3、日志传输
日志整理后，就需要专门的收集工具，将其上传到HDFS或者其他文件系统，统一管理，并便于后续MapReduce或者Spark等进行分析。flume就是比较流程的日志收集工具，电商用户行为分析大数据平台相关系列6-flume安装中已经将flume配置完成，通过实时监控/usr/local/logs目录，如果其中产生新文件，然后flume会将新文件上传到对应的HDFS集群。
1.4、日志存储、清洗、分区
1.4.1 存储
大数据分析的日志信息一般都要保存到分布式文件系统，如HDFS等。具体原因如下：
- 大型应用生成的日志量交大，可能一个大型网站每天日质量将达到几百G或者1T，一般单文件存储很难满足这种类型的大文件量存储。
- 分布式文件系统容易扩充容量，而且可以做到近似无感知扩容。
- 分布式文件系统更安全，具有很好的容灾能力。分布式文件系统每一个文件都具有多份备份，且至少有一个备份远离当前机架或者机房。
- 分布式文件系统可以很好的支持各种数据仓库或者分布式计算框架。如hive或者spark，mapreduce。
1.4.2、清洗
1.4.2.1、清洗原因
flume等收集工具收集的日志信息可能有些不符合预期，我们称之为脏数据，清洗的主要目的就是过滤掉这部分脏数据，在HDFS上保存一份经过清洗的数据。
1.4.2.2、清洗方式
一般是自己开发MapReduce作业，并且使用定时任务来调度。也可以使用Oozie来进行定时调度。
1.4.2.3、清洗结果
将清洗后结果写入到HDFS的另外一个文件
1.4.3、分区
HDFS数据清洗后，需要导入到Hive的某个表中，可以是动态分区或者使用Hive分区表，每个分区放一天数据。
1.5、数据分析
通常来说，数据分析系统会针对Hive中数据进行分析和开发。这也就意味着Spark的数据来源是Hive中的某些表。根据这些表，我们可以开发特殊的，符合自己业务的大数据平台，并通过平台服务数据分析师、管理人员等。
2、实时数据分析流程
实时数据分析其实应该叫做类实时数据分析，因为暂时还不能将系统产生日志信息交由数据分析系统分析，还是需要将日志信息收集到数据分析平台，然后进行分析。只不过收集频率不再是一天，而是以分钟作为单位收集日志。
2.1、数据来源
实时数据分析数据来源与离线日志分析数据来源基本相同。但是，非常重要的一点，就是埋点。也就是说，在网站/app的哪个页面的哪些操作发生时，前端的代码（网站，JavaScript；app，android/IOS），就通过网络请求，（Ajax；socket），向后端的服务器发送指定格式的日志数据。
2.2、日志收集
实时数据分析服务端写日志与连线分析相同，都是Nginx或者Tomcat等写日志信息。
2.3、日志传输
实时分析系统日志传输有两条同时并行路径：
- 同离线日志分析，定期将文件保存到HDFS进行清洗、分区，以便后续连线分析。
- 使用flume以很短的时间片收集日志信息，如每隔1分钟收集一次，并将收集内容写入Kafka等消息队列，以供实时分析。
- 可以在业务中通过API将日志信息直接写入flume，由flume写入后续环节。
2.4、日志写入消息队列
实时数据一般都是写入到分布式消息队列中，如Kafka。实时数据、日志实时写入到消息队列，后端分析程序可以从消息队列中获取具体分析数据进行分析。
2.5、数据分析
大数据实时计算系统，比如说用Storm、Spark Streaming开发的，可以实时的从Kafka中拉取数据，然后对实时的数据进行处理和计算，这里可以封装大量复杂的业务逻辑，甚至调用复杂的机器学习、数据挖掘、智能推荐的算法，然后实现实时的车辆调度、实时推荐。
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