编辑“︁Apache Hadoop日志分析系统”︁

= Hadoop日志分析系统 =

'''Hadoop日志分析系统'''是基于Hadoop生态系统构建的大规模日志处理解决方案，用于收集、存储、分析应用程序或服务器生成的日志数据。该系统利用HDFS的分布式存储能力和MapReduce/Spark的并行计算能力，实现高效的海量日志处理。

== 核心组件 ==
Hadoop日志分析系统通常包含以下关键组件：

<mermaid>
graph LR
    A[日志源] -->|Flume/Scribe| B[HDFS]
    B --> C[MapReduce/Spark]
    C --> D[Hive/Impala]
    D --> E[可视化工具]
</mermaid>

=== 1. 日志收集层 ===
使用Flume、Scribe或Logstash等工具从不同源实时收集日志。

=== 2. 存储层 ===
日志以原始格式（如JSON、CSV）或列式格式（Parquet/ORC）存储在HDFS。

=== 3. 处理层 ===
* '''批处理'''：MapReduce、Hive
* '''流处理'''：Spark Streaming、Flink
* '''交互式查询'''：Impala、Presto

=== 4. 分析展示层 ===
通过Tableau、Superset等工具可视化分析结果。

== 实战案例：Web服务器日志分析 ==
以下是一个完整的日志分析示例：

=== 日志格式示例 ===
<pre>
192.168.1.1 - - [10/Oct/2023:13:55:36 +0800] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 2326
</pre>

=== Hive表定义 ===
<syntaxhighlight lang="sql">
CREATE EXTERNAL TABLE weblog (
    ip STRING,
    identity STRING,
    username STRING,
    time STRING,
    request STRING,
    status INT,
    size INT
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
    "input.regex" = "([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) \\[([^\\]]*)\\] \"([^\"]*)\" (-|[0-9]*) (-|[0-9]*)"
)
LOCATION '/user/hadoop/weblogs/';
</syntaxhighlight>

=== 常见分析查询 ===
==== 1. 统计HTTP状态码分布 ====
<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT status, COUNT(*) as count 
FROM weblog 
GROUP BY status 
ORDER BY count DESC;
</syntaxhighlight>

'''输出示例：'''
{| class="wikitable"
|-
! status !! count
|-
| 200 || 12543
|-
| 404 || 328
|-
| 500 || 42
|}

==== 2. 计算每小时请求量 ====
<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT hour(from_unixtime(unix_timestamp(time, 'dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z'))) as hour,
       COUNT(*) as requests
FROM weblog
GROUP BY hour
ORDER BY hour;
</syntaxhighlight>

== 性能优化技巧 ==
* '''存储优化'''：使用Parquet/ORC格式可减少I/O
* '''分区策略'''：按日期分区加速查询
<syntaxhighlight lang="sql">
CREATE TABLE weblog_partitioned (...)
PARTITIONED BY (dt STRING);
</syntaxhighlight>

* '''压缩技术'''：启用Snappy压缩
<syntaxhighlight lang="xml">
<property>
    <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</name>
    <value>true</value>
</property>
</syntaxhighlight>

== 数学建模 ==
日志分析中常用的'''PageRank算法'''可表示为：

<math>
PR(p_i) = \frac{1-d}{N} + d \sum_{p_j \in M(p_i)} \frac{PR(p_j)}{L(p_j)}
</math>

其中：
* <math>PR(p_i)</math>：页面<math>p_i</math>的排名
* <math>d</math>：阻尼因子（通常0.85）
* <math>L(p_j)</math>：<math>p_j</math>的出链数量

== 扩展应用 ==
* '''安全分析'''：检测异常登录模式
* '''用户行为分析'''：追踪点击流路径
* '''性能监控'''：识别慢请求模式

== 挑战与解决方案 ==
{| class="wikitable"
|-
! 挑战 !! 解决方案
|-
| 日志格式不统一 || 使用正则表达式或Grok解析
|-
| 实时性要求高 || 采用Lambda架构（批流结合）
|-
| 存储成本高 || 设置TTL自动清理旧日志
|}

通过本系统，企业可以从海量日志中提取有价值的信息，支持业务决策和系统优化。

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