MapReduceBMR

使用Hive分析网站日志

更新时间：2022-05-10

概述

网站日志包含用户访问信息，通过日志分析我们可以了解网站的访问量、网页访问次数、网页访问人数、频繁访问时段等等，以便获取用户行为以优化网站的商业价值。由于网站每天会产生海量的日志，非常适合使用MapReduce（简称BMR）这样的托管Hadoop服务。同时，BMR集成了Hive和Hue，开发者可在浏览器中与Hadoop集群交互，分析处理数据，完成创建数据集、执行Hive查询等操作，大大降低了使用门槛。

示例日志

示例日志是Nginx日志，存储在对象存储服务BOS的公共可读的路径中：

  • 存储在“华南-杭州”区域的样例数据路径为：bos://datamart-hz/web-log-10k/，仅华南区域的BMR集群可用。

关于区域说明，请参考区域选择说明。

分析过程总览

使用BMR分析Niginx日志的过程如下：

环境准备

准备日志文件

您可跳过此步直接使用吉利智能云提供的示例日志。在熟悉日志分析后，可参考数据准备选择您自己的日志数据。

创建BMR集群

  1. 打开“产品服务>MapReduce>MapReduce-集群列表”，点击“创建集群”，进入集群配置页面。

  2. 设置集群配置：根据界面提示，完成信息的填写。可参考下图：

    ScenarioTutorial-CreateCluster-1.png

  3. 在“集群配置”区选择镜像版本BMR 1.0.0(hadoop 2.7)，并选择模板“hadoop”。
  4. 其他设置可保持默认设置，点击“下一步”，保持默认设置。再点击“下一步”至订单确认页。
  5. 点击“提交订单”。支付订单后，集群会在十分钟左右创建完成。

访问Hue Web界面

  1. 打开“产品服务>MapReduce>MapReduce-集群列表”，点击已创建的集群，进入实例详情页面。

  2. 在“相关应用”栏中点击“Hue Web UI”。

    ScenarioTutorial-CreateCluster-2.png

  3. 在弹出的认证页面中输入创建集群时设置的用户名和密码，并点击“登录”。

    ScenarioTutorial-OpenHue-1.png

  4. 创建您登录Hue服务的用户名和密码，输入后点击“Create Account”后进入Hue Web界面。

分析网站日志

建表

  1. 在分析之前，首先需要根据网站日志建立一张Hive表。在Hue菜单栏中选择“查询编辑器”>“Hive”，并输入以下SQL语句：

    DROP TABLE IF EXISTS access_logs;
CREATE EXTERNAL TABLE access_logs(
    remote_addr STRING comment 'client IP',
    time_local STRING comment 'access time',
    request STRING comment 'request URL',
    status STRING comment 'HTTP status',
    body_bytes_sent STRING comment 'size of response body',
    http_referer STRING comment 'referer',
    http_cookie STRING comment 'cookies',
    remote_user STRING comment 'client name',
    http_user_agent STRING comment 'client browser info',
    request_time STRING comment 'consumed time of handling request',
    host STRING comment 'server host',
    msec STRING comment 'consumed time of writing logs'
)
COMMENT 'web access logs'
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
    "input.regex" = "([0-9\\.]+) - \\[([^\\]]+)\\] \"([^\"]*)\" ([\\d]+) ([\\d]*) \"([^\"]*)\" \"([^\"]*)\" ([\\S]+) \"([^\"]*)\" ([0-9\\.]+) ([\\S]+) ([0-9\\.]+)"
	)
STORED AS TEXTFILE
LOCATION "bos://datamart-bj/web-log-10k";
  2. 输入语句后点击左侧的三角符号执行命令，这样，Hive会重建access_logs表，然后通过正则表达式来解析日志文件。

  3. 成功创建access_logs表之后，点击Hive Editor左侧的刷新按钮，找到access_logs表并预览示例数据：

查询

定了表之后，便可以进行查询了。

  • 若统计网页请求的结果，可使用以下语句：

    SELECT status, count(1)
FROM access_logs
GROUP BY status

    查询结果可切换到图表页，还可以以饼图的形式可视化数据，如下图所示：

  • 若想了解那个时段网页访问量最大，可使用下面的语句：

    SELECT hour(from_unixtime(unix_timestamp(time_local, 'dd/MMMM/yyyy:HH:mm:ss Z'))) as hour, count(1) as pv
FROM access_logs
GROUP BY hour(from_unixtime(unix_timestamp(time_local, 'dd/MMMM/yyyy:HH:mm:ss Z')))

    查询结果可切换到图表页，或以柱状图来更直观的查看结果：

分析结果

网页访问量最大的时间点是晚上九点。

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