1. 点击流（Click Stream）是指用户在网站上持续访问的轨迹，我们通过对网站日志的分析可以获得用户的点击流数据。
2. 点击数据在数据建模时存在两张模型表 Pageviews 和 visits

1. 网站流量分析模型举例

• 网站流量质量分析 流量并不是越多越好，应该更加看重流量的质量

• 网站流量多维度细分 细分是指通过不同维度对指标进行分割

• 网站内容及导航分析

第一个问题：访问者从导航页（首页）还没有看到内容页面之前就从导航页 离开网站，需要分析导航页造成访问者中途离开的原因。 第二个问题：访问者从导航页进入内容页后，又返回到导航页，说明需要分 析内容页的最初设计，并考虑中内容页提供交叉的信息推荐。

• 网站转化以及漏斗分析 ①阻力的流失 比如：不恰当的商品或活动推荐，对支付环节中专业名词的解释、帮助信息等内容不当。 ②迷失 比如在线购买演唱会门票，直到支付也没看到在线选座的提示，这时候就很可能会产生迷失，返回查看。

1. 流量分析常见分类 指标是网站分析的基础，用来记录和衡量访问者在网站自的各种行为。

• 骨灰级指标：IP访问网站的不重复 IP 数、PageView页面被加载的总次数、Unique PageView访问网站的不重复用户数
• 基础级指标：访问次数、网站停留时间、页面停留时间
• 复合级指标：人均浏览页数、跳出率（单页访问）、退出率

数据处理流程

• 数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架 Flume
• 数据预处理：定制开发 mapreduce 程序运行于 hadoop 集群
• 数据仓库技术：基于 hadoop 之上的 Hive
• 数据导出：基于 hadoop 的 sqoop 数据导入导出工具
• 数据可视化：定制开发 web 程序(echarts)或使用 kettle 等产品
• 整个过程的流程调度：hadoop 生态圈中的 azkaban 工具或其他类似 开源产品

项目结构

Flume日志采集系统搭建

nginx文件存储日志不会自动地进行切割，都是写在一个文件 access.log 当中，切割需要使用 date 命令以获得昨天的日期、使用 kill 命令向 Nginx 进程发送重新打开日志文件的信号，以及 crontab 设置执行任务周期。

自动切割 shell 脚本 nginx_log.sh：

crontab设置作业（每天零时零分执行）

采集实现

1. 在个 web 服务器上部署 agent 节点，修改配置文件
2. 启动 agent 节点，将采集到的数据汇聚到指定的 HDFS 目录中

使用aildirSource，可以监控一个目录，并且使用正则表达式匹配该目录中的文件名进行实时收集。

• filegroups:指定 filegroups，可以有多个，以空格分隔；（TailSource 可以同时监控tail 多个目录中的文件）
• positionFile:配置检查点文件的路径，检查点文件会以 json 格式保存已经 tail 文件的位置，解决了断点不能续传的缺陷。
• filegroups.：配置每个 filegroup 的文件绝对路径，文件名可以用正则表达式匹配

主要目的

• 清理不合规无意义的数据
• 格式转换和规整
• 根据后续的统计需求，过滤分离出各种不同主题的基础数据。

维度建模基本概念

维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。

• 维度表
• 事实表

事实表的设计是以能够正确记录历史信息为准则，维度表的设计是以能够以合适的角度来聚合主题内容为准则。

维度建模三种模式

• 星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上
• 雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的
• 星座模式是基于多张事实表的，而且共享维度信息

本项目中数据仓库的设计

• 事实表设计

• 维度表设计

ETL 工作的实质就是从各个数据源提取数据，对数据进行转换，并最终加载填充数据到数据仓库维度建模后的表中。只有当这些维度/事实表被填充好，ETL工作才算完成。

• 源数据层（ODS）：此层数据无任何更改，直接沿用外围系统数据结构和数据，不对外开放；为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。
• 细节层（DW）：为数据仓库层，DW 层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据，即对源系统数据进行了清洗（去除了杂质）后的数据。
• 应用层（DA 或 APP）：前端应用直接读取的数据源；根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。

创建ODS层数据表

导入ODS层数据

注：生产环境中应该将数据 load 命令，写在脚本中，然后配置在 azkaban中定时运行，注意运行的时间点，应该在预处理数据完成之后。

生成ODS层明细宽表

1. 流量分析

多维度统计PV总量

按照来访维度统计pv

统计pv总量最大的来源TOPN

人均浏览页数

2. 受访分析 （从页面的角度分析）

各页面访问统计

热门页面统计

3. 访客分析

独立访客

每日新访客

4. 访客Visit分析（点击流模型）

回头/ 单次访客统计

人均访问频次

5. 关键路径转化率分析

转化：在一条指定的业务流程中，各个步骤的完成人数及相对上一个步骤的百分比。

Sqoop 是Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据的一种工具。它是用来从关系数据库如：MySQL，Oracle 到 Hadoop 的 HDFS，并从 Hadoop 的文件系统导出数据到关系数据库。

整个项目的数据按照处理过程，从数据采集到数据分析，再到结果数据的导出，一系列的任务可以分割成若干个 azkaban 的 job 单元，然后由工作流调度器调度执行。shell 脚本大体框架:

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