时隔许久的博客。

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 　　本次测试包括了三个阶段，清洗、处理和可视化，目的是实现把Result文件内数据进行处理、统计和展示。

阶段一 数据清洗：按照进行数据清洗，并将清洗后的数据导入hive数据库中

　　虽然内容要求把数据格式从——>

ip:    199.30.25.88

time:  10/Nov/2016:00:01:03 +0800

traffic:  62

文章： article/11325

视频： video/3235

　　变成——>

ip--->城市 city（IP）

date--> time:2016-11-10 00:01:03

day: 10

traffic:62

type:article/video

id:11325

　　但后面时间并没用到，所以没有进行MapReduce的清洗操作，如果需要的话，可以用map把时间格式改变。

　　另外需要清洗，traffic在文本文件里面多了个空格，用MapReduce或者shell文本处理来进行。（推荐后者）

　　然后直接导入hive里面就可以了。

阶段二 数据处理：三个统计任务

　　因为都是相对简单的数据统计，我就没用MapReduce的Java程序，而是用HiveQL来完成（本质SQL语言）。但之后会用MapReduce再实现一次。

• 统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 （video/article）

　　　　select id,type, count(*) as times from result group by id,type order by times DESC limit 10;

• 按照地市统计最受欢迎的Top10课程 （ip）

　　　　select b.id,b.ip,b.type,b.times from(

　　　　　　select a.*, row_number() over(partition by a.ip order by a.times desc) n from (select id,ip,type, count(*) times from result group by id,ip,type)a

　　　　)b where b.n<=10;

• 按照流量统计最受欢迎的Top10课程 （traffic）

　　　　select id,type,count(traffic) traffics from result group by id,type order by times desc limit 10;

　　写SQL语句是否方便，可以直接调用hive看到结果，而且整体结构也很清楚，我可以按照这个结构完成MapReduce的程序，会方便不少。

阶段三 数据可视化：将统计结果倒入MySql数据库中，通过图形化展示的方式展现出来

　　这个过程还没完成，只是用sqoop把查询结果导入mysql数据库里面了，之后把可视化用echarts做出来就行了。