YouTube

在本Hive实战项目中，重点在于分析和优化YouTube视频网站的各项数据指标，包括观看次数排名、类别热度、视频关联性等。这些数据对于了解用户行为、优化用户体验和制定商业策略至关重要。项目要求包括统计TopN的视频观看次数和类别热度，以及分析用户上传量和视频关联类别排名。

我重构了一个基于Python Django的项目，转换为Reactjs和基于Firebase的项目，用于展示YouTube视频。在过去的6个月中，我专注于学习ReactJs库，现在想通过重建项目来测试我的理解水平。尽管这是一个简化的版本，但它展示了我在前端开发和Firebase Cloud Firestore的应用能力。

4.4 系统服务器需求评估 本系统每月采集数据约为 59 TB。服务器计算需求详见表3，计算结果表明系统共需 18台服务器。 4.5 系统拓扑结构 本系统采用 吉比特网络 接入 Hadoop 平台，各节点配置 4端口吉比特，接入到两台冗余的交换机，以 网卡聚合 提升网络安全性和稳定性。多台应用服务器的负载均衡由 DCN 接入层 的负载均衡器提供支持，拓扑结构如图2所示。 5 用户行为分析模型设计与应用 5.1 用户行为分析模型设计思路 本系统将原用于计费的数据深度挖掘，提取用户行为属性，构建包含以下六类的用户行为模式： 规律性 平均通话间隔（average inter-call time）：统计用户每次通话的平均时间间隔，以秒计量。 平均短信间隔（average inter-text time）：统计用户收发短信的平均时间间隔。 平均上网间隔（average inter-internet time）：统计用户上网的平均时间间隔，包括 2G、3G 和 Wi-Fi。 多元性、空间行为、活动行为、使用行为 及 关联性 等六类关键行为指标，通过这些数据指标构建完整的用户行为模式。