简介对电商用户行为:访问行为购物行为广告点击进行复杂的分析 结果辅助PM 数据分析师 管理分析现有状况改进产品设计 调整公司战略业务提升业绩 营业额以及市场占有率提升技术简介业务模块用户访问session分析页面单跳转转化率统计热门商品离线统计广告流量实时统计技术Spark 离线计算和实时计算业务 Spark CoreSpark SQLSpark Streaming功能模块简介用户访问Ses
转载 2024-04-23 10:35:37
10阅读
说明: 本数据集共有104557条数据,共计11个字段字段:id : 序号orderID :订单iduserID :用户idgoodsID :商品idorderAmount :订单总额payment :买家实际支付金额chanelID :渠道idplatfromType :购买渠道orderTime :订单产生时间payTime :订单支付时间,为2019-01-01至2020-05-28这个时间
前言本文用到key相关的排序知识,需要了解请转移到上一篇文章。Mapreduce数据处理过程1. Mappermap()每运行一次map()方法,就会调用一个Partitioner的getPartition()方法;两个方法交替运行,直到该Mapper的输入数据被处理完。所有输入数据都经过map()和getPartition()处理后,每个Partition的数据进行一次排序(排序的实现请转移到上
转载 2024-03-20 13:42:44
64阅读
一、情况1创建文件并上传到HDFS中:[hadoop@h71 q1]$ vi test.txt a 1000 b 2000 c 90000 d 88 e 999999 f 9998 g 13223 注意:这里的分隔符是/t(Tab键)而不是空格 [hadoop@h71 q1]$ hadoop fs -put test.txt /inputjava代码:import java.io.IOExcept
转载 2024-09-26 15:52:06
63阅读
北大、伊利诺伊香槟分校、普渡和豌豆荚实验室的研究人员上周在ACM IMC 2015会议上发表了一篇论文《Characterizing Smartphone Usage Patterns from Millions of Android Users》(PDF),根据Android第三方应用商店豌豆荚的数据分析了用户应用管理行为和应用网络活动。论文称,豌豆荚到2015年有2.5亿用户,商店里的所有应用
数据来源于:https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=46&userId=1import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from datetime import timedelta im
文章目录小文件问题SequenceFileSequenceFile的写操作SequenceFile的读操作MapFileMapFile的写操作MapFile的读操作能不能使用zip或者rar文件解决HDFS中的小文件问题?数据倾斜问题假设场景解决方法参考文献 小文件问题Hadoop的HDFS和MapReduce都是针对大数据文件来设计的,在小文件的处理上不但效率低下,而且十分消耗内存资源,针对H
1.解释用户行为统计分析,是指在获得网站访问量基本数据的情况下,对有关数据进行统计、分析,从中发现用户访问网站的规律,并将这些规律与网络营销策略等相结合,从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题,并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。这是狭义的只指网络上的用户行为分析。2.思路3.前端能做什么3.1获取性能数据如何获取页面性能数据请看【使用performance进行前端性能监控】3.2发送
一、背景描述随着移动互联网的飞速发展,网上购物成为了人们生活的一部分。淘宝作为电商交易平台,有着较大的用户流量,本文将对淘宝用户行为数据进行分析,分析将从以下几点出发: 1、用户价值 2、各环节流失率 3、不同时间下的用户行为 4、用户对不同种类商品的喜好二、数据说明1.数据来源阿里云天池:https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=
MapReduce是Hadoop2.x的一个计算框架,利用分治的思想,将一个计算量很大的作业分给很多个任务,每个任务完成其中的一小部分,然后再将结果合并到一起。将任务分开处理的过程为map阶段,将每个小任务的结果合并到一起的过程为reduce阶段。下面先从宏观上介绍一下客户端提交一个作业时,Hadoop2.x各个组件之间的联系及处理流程。然后我们再具体看看MapReduce计算框架在执行一个作业时
转载 2024-09-27 07:39:17
60阅读
原意是想存档一份spark的wordcount的代码,但觉得wordcount能体现出的东西少了一,
原创 2022-08-12 15:18:05
92阅读
用户行为统计分析                  
原创 2022-09-08 14:28:18
254阅读
根据韩顺平老师视频整理:效果图:    1.主函数 1 package com.test1; 2 /* 3 * 主函数 4 * 1.对界面的表格、按钮、标签定义 5 * 2.对按钮的监听 6 * 3.通过StuModel链接数据库和增删改查数据库表格 7 * 4.删除学生信息 8 * 9 * */ 10 i
/usr/local/zabbix/bin/mysql_session.sh#!/bin/bash#this script is used to sort mysql malicious action#mysql sessionmetric=$1case $metric in   mini)          output=$(
原创 2015-05-05 15:48:21
543阅读
之前的工作总结里面有说到采集数据,那么数据采集过来之后自然也就进入到了统计的阶段。接手之前呢觉得统计应该还挺简单的,无非就是把sql统计出来的结果展示出来。后来发现要处理的细节还是比较多的。先说下业务场景,因为项目中第一个要统计的报表维度非常多,比如境外号码,AJ性质,种类,手段等等,这其中有的字段的值很少甚至唯一,有的值甚至会多达上百个,而且用户可选择的统计维度是不固定的(有可能增加),所以无法
用户信息#include <sys/types.h>#include <unistd.h>uid_t  getuid(void);getuid函数返回程序关联的UID,通常是启动程序的用户的UID#include <sys/types.h>#include <pwd.h>struct passwd * getpwuid(uid_t uid)
原创 2013-07-27 10:17:09
875阅读
对于用户行为日志一般处理思路: 通过mapreduce对日志进行增强,然后保持到hdfs上,通过hive分析各个指标
原创 2023-03-15 07:32:50
85阅读
MapReduce统计单词出现次数在从单词统计MapReduce一文中已经做了简单的介绍。对此给出了一个较为简单的统计算法:Map函数输入:(key:文档a,value:文档内容d)输出:(key:单词t,value:单词t在文档d中出现的次数c)H<--new ASSOCIATIVEARRAY for all term t∈doc d do H{t}=H{t}+1 for al
文章目录初探MapReduce一、MapReduce核心思想二、MapReduce编程实例-词频统计思路1、map阶段(映射)2、reduce阶段(归并阶段)三、词频统计编程实现1、准备数据文件2、将文件上传到hdfs指定路径3、在java里创建词频统计映射器类4、创建词频统计驱动类5、运行词频统计驱动类,查看结果6、修改词频统计映射类7、修改词频统计驱动器类8、启动词频统计驱动器类,查看结果9
转载 2024-05-30 11:25:02
137阅读
通过搭建大数据平台,然后利用hadoop+hive对用户行为日志加强并分析,统计网站中常用到的一些关键性指标,用于指导运营和建设,更好服务于客户。
原创 2023-10-08 16:36:32
452阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5