1.1什么是大数据？
大数据就是海量数据的处理。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产（资源）。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
1.2为什么要学习大数据?
拓宽发展面
大数据已经成为基础技术，现在最火的人工智能，物联网，就建立在大数据的基础上。
面向面试，提高认知深度，拓宽知识广度，增加面试筹码，提高薪资。
1.3课程设计
以日志分析系统项目贯穿，七天时间学习大数据基础技术。
做到当堂消化，不占用课余时间，空出时间复习前边知识，晚自习穿插串讲（非常重要）。
1.了解什么是大数据，分析项目需求设计架构，分析指标讲解，数据获取，项目搭建。
2.Hadoop详解，使用
3.Flume详解，使用，将数据收集到Hadoop中。
4.Hive详解，使用
5.基于Hive实现离线分析
6.基于Storm实现实时分析
7.Hadoop进阶，完全分布式的搭建
学习要求：
每个技术的概念及设计思想。
熟悉项目流程，了解大数据处理的重要指标。
1.4大数据相关技术
1.4.1海量数据获取
爬虫（分析别人家的事）：Python，java…
日志（分析自己的事）：log4j、flume（数据的收集聚集加载）
历史数据（分析以前的事）：mysql、oracle、ETL（数据的提取转化加载）
1.4.2海量数据存储
HDFS（Hive、Hbase、Spark底层存储都是HDFS）Hadoop distributed file system
1.4.3海量数据清洗
数据清洗没有我们想的那么复杂，方式有很多：
爬虫过程中可以用java代码直接清洗，flume可以清洗，Hive可以清洗，Storm可以清洗。整个流程中几乎每个步骤都可以做到数据的清洗。
1.4.4海量数据处理
离线数据处理：MapReduce（hadoop的一部分）、Hive（底层是MR，业界主流）、SparkSQL（学习Hive，甚至底层就是Hive）
流式数据处理：Storm（速度最快，亚秒级）、SparkStreaming（速度没有Storm快，但是吞吐量高）
2网站日志分析系统
2.1数据收集：JS埋点
传统埋点方式的缺点：
直接嵌入业务系统，代码不好维护，影响业务系统性能。
JS埋点优点：
日志收集系统与业务系统相互独立，互不影响，不占用业务系统性能,能收集到更多更详细的用户信息。
2.1.1前段页面如何将数据发送到后端系统？
Post提交、get提交
Form表单：组织起来比较麻烦，很多东西用不到
Get请求：https://www.jd.com/?cu=true&utm_source=baidu-pinzhuan&utm_medium=cpc&utm_campaign=t_288551095_baidupinzhuan&utm_term=0f3d30c8dba7459bb52f2eb5eba8ac7d_0_bd79f916377147b6aef8164d97d9abac
综合考虑，选择Get请求方式发送数据到后端系统
2.1.2在哪里发起Get请求？
跨域请求
1.Script标签中src实现跨域访问，但是每个页面插入这样的代码影响页面逻辑。比较乱。
2.img标签中src实现跨域访问，将该图片插入到真个页面最后，像素1，边框0，用户看不到。
2.2系统架构设计
离线分析：js埋点日志收集系统（log4j）flumeHDFSHive
实时分析：js埋点日志收集系统（log4j）flumeKafkaStorm
2.3八个重要指标
1.PV：点击量，一条日志就是一个点击量，越高越好。
2.UV：独立访客数，通过cookie记录uvid，用户每次访问带着cookie，系统识别是新的还是之前的，越高越好。
3.VV:独立会话数，通过cookie记录ssid，记录不同的ssid数量，体现时间段内所有用户一共访问了多少次，越高越好。
4.BR：跳出率，只访问一个页面就走了的访客/所有的独立访客，越低越好。
5.NewIP：新增独立IP，历史数据中（ip）没有出现过的访客IP地址数量， 越高越好，反映用户增长量，反映系统生命力。
6.NewCust：新增独立访客，历史数据中（uvid）没有出现过的独立访客，越高越好。
7.AvgTime：平均在线时长，所有会话的时长总和/会话数量，越高越好。
8.AvgDeep：平均访问深度，一个会话的访问页面数量叫做访问深度，每个会话的访问深度之和/会话数量。越高越好。
2.4项目搭建
2.4.1Js
页面引入：
Js加载：
主函数：
URL拼接：
设置cookie：
获取cookie：
2.4.2Log4j
2.4.3Servlet
负责数据流入日志前的处理，获取请求参数，重新组织，并输出到Log4j中。
2.5集群环境准备
2.5.1准备虚拟机
centOS7.0克隆三个虚拟机hadoop01、hadoop02、hadoop03均为NAT模式，其中hadoop01内存设置为1G，hadoop02和hadoop03为512M。
2.5.2修改为静态IP
修改配置文件
cd /etc/sysconfig/network-scripts #进入网络配置目录
dir ifcfg* #找到网卡配置文件
ifcfg-ens33 #找到版本最新的文件并修改
vim ifcfg-ens33
或者
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
配置文件内容
TYPE=Ethernet
BOOTPROTO=static #改成static，针对NAT
NAME=eno16777736
UUID=4cc9c89b-cf9e-4847-b9ea-ac713baf4cc8
DEVICE=eno16777736
DNS1=114.114.114.114 #和网关相同
ONBOOT=yes #开机启动此网卡
IPADDR=192.168.65.161 #固定IP地址
NETMASK=255.255.255.0 #子网掩码
GATEWAY=192.168.65.2 #网关和NAT自动配置的相同，不同则无法登录
重启网络
service network restart #重启网络
systemctl restart network.service #重启网络centos7
查看IP
ip addr #查看IP地址 ip add
2.5.3关闭防火墙
systemctl stop firewalld.service #关闭防火墙服务
systemctl disable firewalld.service #禁止防火墙开启启动
systemctl restart iptables.service #重启防火墙使配置生效
systemctl enable iptables.service #设置防火墙开机启动
检查防火墙状态
[root@hadoop01 ~]# firewall-cmd --state #检查防火墙状态
not running #返回值，未运行
下载安装上传文件插件
yum install -y lrzsz
2.5.4修改主机名
vim /etc/hostname
删掉原内容，改为：hadoop01
Hostname为内核属性需要重启才能生效，不想重启可以定义零时主机名
执行以下命令
hostname hadoop01
查看主机名
hostname
2.5.5修改hosts文件
vi /etc/hosts #127.0.0.1 dredis
删掉原来所有内容，改为以下
127.0.0.1 localhost
::1 localhost
192.168.65.161 hadoop01
192.168.65.162 hadoop02
192.168.65.163 hadoop03
2.5.6设置免密登录
每台都执行以下操作
在白框任意路径执行：
ssh-keygen
然后三次直接回车不输入任何内容
得到秘钥后执行：
ssh-copy-id root@hadoop01 #hadoop02、hadoop03
测试
ssh hadoop02
不需要输入密码直接进入说明成功，exit退出
2.5.7安装JDK
在用户目录 ~ 中编辑go文件
vim go
编辑内容为
cd /usr/local/src
保存后执行 . go即可到达指定目录
/usr/local/src下创建目录java
mkdir java
上传安装包并解压
修改环境变量
vim /etc/profile
最后添加
#set java environment
JAVA_HOME=/usr/local/src/java/jdk1.7.0_51
JAVA_BIN=/usr/local/src/java/jdk1.7.0_51/bin
PATH=PATH
CLASSPATH=.:JAVA_HOME/lib/tools.jar
export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH
加载环境变量
source /etc/profile
测试
java -version
2.5.8安装ZooKeeper
/usr/local/src下创建目录zk
上传解压包并解压
修改配置文件zoo.cfg
tickTime=2000 #tickTime心跳时间，
clientPort=2181 #访问端口
dataDir=/usr/local/src/zk/zookeeper-3.4.8/tmp #设置日志路径
server.1=hadoop01:2888:3888 #集群最少3个节点，可按机器名
server.2=hadoop02:2888:3888 #2888指follower连leader端口
server.3=hadoop03:2888:3888 #3888指定选举的端口
根目录下创建tmp文件夹，并在其中创建文件myid编辑1,2,3
操作命令
./zkServer.sh start #启动ZK服务
./zkServer.sh start-foreground #日志启动方式
./zkServer.sh stop #停止ZK服务
./zkServer.sh restart #重启ZK服务
./zkServer.sh status #查看ZK状态
2.5.9修改windows中的hosts文件
192.168.65.161 hadoop01
192.168.65.162 hadoop02
192.168.65.163 hadoop03
scp -r（文件夹）文件路径 root@hadoop02:/目标路径
