hadoop nginx pv uv 统计

Hadoop Nginx PV UV 统计

在当今的大数据时代，数据分析和统计已经成为了各行各业的重要工作。其中，统计网站的访问量和独立访客数量是评估网站流量和用户活跃度的重要指标。本文将介绍如何使用Hadoop和Nginx来进行网站的PV（页面浏览量）和UV（独立访客）的统计，以及如何通过代码实现这个过程。

Hadoop简介

Apache Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于存储和处理大规模数据集。它通过将数据分散存储在集群中的多台计算机上，并通过并行处理来实现高性能和高可靠性。Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。

Nginx简介

Nginx是一个高性能的开源Web服务器和反向代理服务器。它具有轻量级、高并发处理能力和低内存消耗等特点，被广泛应用于构建可靠的高性能Web应用。

PV统计

PV（页面浏览量）是指网站的页面被访问的总次数，它可以用来衡量网站的流量。在Hadoop中，我们可以使用MapReduce来统计PV。

首先，我们需要将Nginx的访问日志导入到Hadoop的HDFS中。可以使用以下命令将日志文件复制到HDFS中：

hadoop fs -copyFromLocal /var/log/nginx/access.log /user/hadoop/access.log

接下来，我们可以使用MapReduce编写一个程序来统计PV。以下是一个简单的示例程序：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

public class PVCount {
  
  public static class PVMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text page = new Text();
    
    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      String line = value.toString();
      String[] fields = line.split("\t");
      String pageURL = fields[0];
      page.set(pageURL);
      context.write(page, one);
    }
  }
  
  public static class PVReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    
    private IntWritable result = new IntWritable();
    
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }
  
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Job job = Job.getInstance();
    job.setJarByClass(PVCount.class);
    job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
    job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
    job.setMapperClass(PVMapper.class);
    job.setReducerClass(PVReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    TextInputFormat.addInputPath(job, new Path("/user/hadoop/access.log"));
    TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/user/hadoop/pv-output"));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

在以上示例代码中，我们通过自定义Mapper和Reducer来实现PV的统计。Mapper将每一行的URL作为key，将一个IntWritable对象（值为1）作为value输出。Reducer对相同URL的value值进行累加，得到每个URL的PV。

编译并运行这个程序后，我们可以在Hadoop的输出目录中找到结果。使用以下命令将结果复制到本地文件系统中：

hadoop fs -copyToLocal /user/hadoop/pv-output /tmp/pv-output

UV统计

UV（独立访客）是指网站的访问者数量，它可以用来衡量网站的用户活跃度。在Hadoop中，我们可以使用MapReduce来统计UV。

首先，我们需要对Nginx的访问日志