日志统计系统

PV和UV的统计分析依赖于埋点日志数据。这些数据记录了用户在网站或应用上的各种行为，例如页面访问、点击事件、停留时间等。

日志分析系统的架构采用了Kafka、Spark和HBase。Kafka作为消息系统处理日志事件，具备多样性、分区和可靠的消息服务。Spark利用其流处理能力实时分析数据，完成计算和分析任务。HBase用于持久化存储，存储Spark计算结果，以便其他系统调用。环境部署使用的是Cloudera CDH 5.2.0版本，包括Hadoop相关软件如ZooKeeper和Hadoop。Kafka版本为2.9.2-0.8.1.1。

搜狗日志数据分析：使用 MapReduce 和 Hive 对搜狗日志数据进行清洗和查询。 用户基站停留数据统计：基于运营商提供的用户基站停留数据进行统计分析。 气象数据温度统计：根据气象数据中心的数据对温度信息进行统计。

网站日志统计分析脚本 v1.0 是一款日志分析工具，支持以下功能：- 统计百度和谷歌的日抓取情况，包括首页、栏目页和内容页抓取情况- 统计重复页面抓取、404、301、304 等信息- 统计日非正常访问 IP- 剔除假蜘蛛数据，确保数据准确性 使用说明：- 将日志文件和脚本放在同一个空文件夹中- 运行脚本即可获取数据 注意：- Windows 系统需安装 Cygwin- Linux 系统直接运行 Linux 版本的脚本即可

基于 Hadoop 生态技术构建的日志处理系统，满足大规模日志分析需求。

这款成绩统计系统面向教师、年级段、学校和县区教育管理部门，助力其对学生成绩和教师学科教学成果进行统计分析。 功能亮点： 灵活的总分计算: 可根据预设比例，计算学生全科总分和主科总分。 多维度排名: 支持对任意项目进行班内、校内和县内排名。 全面的单科统计: 可统计单科的参考人数、平均分、最高分、最低分、及格率、优良率、优秀率、综合分、分数段等数据在班内、校内、年级段内的分布情况。 深入的教师学科分析: 可统计科任教师所教科目的参考人数、平均分、最高分、最低分、及格率、优良率、优秀率、综合分、分数段等数据在班内、校内、年级段内的分布情况。 多样的总分数据统计: 可统计总分最高分、最低分、平均分、分数段、及格科目数、优良科目数、优秀科目数、前N名学生数、N分以上的学生数等在在班内、校内、年级段内的分布情况。 便捷的学生名单筛选: 可筛选出符合条件的学生名单，例如全科及格学生、全科不及格学生、全科优秀学生等。 多样化的导出和打印: 统计结果可保存为Excel文件和HTML网页文件，支持预览、页面设置和打印，并提供默认打印格式。

Web服务的普及使得网站分析变得尤为重要， 通过对服务器运行和访问情况进行深入分析，可以全面了解网站运营状况，及时发现问题并优化策略，从而促进网站的持续发展。 将探讨几种常用的Web服务器日志分析工具，包括Webalizer、Cronolog和Apache，并结合实际案例，分析如何利用这些工具进行数据挖掘，提取有价值的信息，为网站运营决策提供数据支持。 我们将重点关注以下几个方面： 日志预处理: 如何对原始日志进行清洗、过滤和格式化，以便后续分析。 流量指标分析: 如何统计网站访问量、页面浏览量、独立访客数等关键指标，并分析其变化趋势。 用户行为分析: 如何追踪用户访问路径、页面停留时间、跳出率等行为特征，了解用户偏好和网站可用性。 性能优化: 如何识别网站性能瓶颈，例如慢页面、错误请求等，并提出优化建议。 通过对Web服务器日志进行科学有效的分析，可以帮助网站管理者更好地了解用户需求，优化网站内容和结构，提升用户体验，最终实现网站价值最大化。

EFK日志系统搭建指南 本指南深入探讨EFK架构，涵盖Kafka、Elasticsearch-Head、Node.js、Kibana、Logstash和Filebeat等组件的安装与配置，助您构建高效的日志处理系统。 核心组件配置详解： Kafka： 高吞吐量分布式消息队列，负责实时收集和传输日志数据。 Elasticsearch： 分布式搜索和分析引擎，用于存储和索引海量日志数据，并提供高效的查询功能。 Elasticsearch-Head： Elasticsearch集群管理工具，可视化展示集群状态和数据，方便管理和监控。 Node.js： 运行JavaScript的服务器端平台，为Kibana提供运行环境。 Kibana： 数据可视化平台，提供丰富的图表和仪表盘，帮助用户分析和理解日志数据。 Logstash： 数据处理管道，负责收集、解析和转换日志数据，并将其发送至Elasticsearch。 Filebeat： 轻量级日志收集器，部署在各个节点上，将日志文件发送至Logstash或Kafka。 指南特色： 步骤清晰： 提供详细的安装和配置步骤，让您轻松上手。 实践导向： 涵盖实际操作中的常见问题和解决方案。 架构解析： 深入剖析EFK架构原理，帮助您理解系统运作机制。 通过本指南，您将能够： 独立搭建一套完整的EFK日志系统。 理解EFK架构中各组件的作用和协作方式。 掌握日志数据的收集、处理、存储和可视化方法。 运用EFK系统进行故障排查和性能分析。 立即开始构建您的EFK日志系统，释放日志数据的价值！

该资源包含员工工作日志管理系统版本1.0的完整源码。

Elasticsearch经典案例：优化日志分析与监控系统，提升效率与可靠性。