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https://github.com/maicius/weblogsanalysissystem

A big data platform for analyzing web access logs
https://github.com/maicius/weblogsanalysissystem

echarts hadoop hbase scala spark

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JSON representation

A big data platform for analyzing web access logs

Awesome Lists containing this project

README 

        
# 基于HBase的网站日志数据分析系统

  

## 系统说明



### 1. 数据库设计



#### LogData



- 该表用于存储经数据清洗、转化后的数据

- 数据库类型： HBase

- 表结构



 Rowkey|         prop              |

 ----|:---------------------------:|

 |	rowkey  | IP	/ BYTES / URL / DATES / METHOD / FYDM / BYTES|

- RowKey 结构设计说明

>  RowKey 分为 日期 + 网站代码后三位 + 六位数ID  

>  各部分说明如下：   



 字段 |  解释 | 例子

----| ----- |----

日期 |日志文件的产生日期(纯数字，不含空格和-) | 20170808

公司代码| 公司代码后三位 |200

ID | 从100000开始的六位数字，用于唯一的标明数据并对齐 | 100001 

> 完整例子  

> 201708082001000000 表示代号为200点公司在2017-08-08产生的一次请求

	 

- 建表语句

> create "LogData", "prop"



-



#### LogAna

- 该表用于存储分析之后的数据

- 数据库类型： HBase

- 表结构 



	RowKey | IP | URL | BYTES | MTHOD_STATE |REQ

	-------|----|-----|-------|-------------|---

	rowkey |IPSumVal  IPTotalNum  IPList |URLList  MaxURL | BytesSecList  BytesHourList /  TotalBytes  | MethodList StateList | ReqHourList ReqSecList ReqSum

- 字段说明



	字段 |  解释 | 例子

	 ----| ----- |----

	 IPTotalNum| IP总数，不包含重复的 | 100 表示当天有100个IP访问网站

	 IPSumVal | IP总数，包含重复 | 100表示有100个IP访问网站，IP可重复

	 IPList | IP和对应访问量的排行，结构为 由mutable.Map[String, Int]转变来的JSON文件| {"190.1.1.1"： 1000}  表示190.1.1.1的IP共在网站产生1000次请求）

	 URLList | 被请求次数最多的10个URL，结构为Json | {"test.aj":100, "test2.aj":90, ...}

	 MaxURL | 请求次数最多的URL(现在前端已经放弃使用这字段) |{"test.aj": 100}

	 BytesSecList | 统计每秒内产生的流量，单位为Byte,但是前端展示时转化为MB | {"2017-08-08 01:00:00":9000， "2017-08-08 01:00:00": 500, ...}

	 BytesHourList | 统计一天内每小时内产生的流量，单位为Byte,但是前端展示时转化为MB | {"08":9000， "09": 500, ...}， 08 表示 8点到9点内产生的流量

	 TotalBytes | 一天内产生的总流量大小,单位为Byte,但是前端展示时转化为MB | 3000, 表示当天产生 3000b bytes的流量

	 MethodList | 出现过的请求方法统计 | {"POST":3446,"OPTIONS":5,"HEAD":4}

	 StateList | 出现过的请求状态中级 | {"501":8,"302":801,"404":1,"200":14738,"400":2,"405":4}

	 ReqHourList | 按小时统计请求次数 | {"15":2350,"09":3503,"00":690,"11":1903}

	 ReqSecList | 按秒统计请求次数 | {"2017-08-08 10:44:08":1,"2017-08-08 09:45:05":4,"2017-08-08 10:06:58":4}

	 ReqSum | 一天内总请求次数 | 1000，表示当天内共有1000次请求

	 

- RowKey 结构设计说明

>  RowKey 分为 日期 + 公司代码后三位

>  各部分说明如下：   



		字段 |  解释 | 例子

		 ----| ----- |----

	 	日期 |日志文件的产生日期(纯数字，不含空格和-) | 20170808

	 	公司代码| 公司代码后三位 |200， 需要注意的是000表示当天所有网站数据

	 

	> example:

	20170808200 表示天津高院在2017-08-08的所有数据

	20170808000 表示所有法院在2017-08-08点所有数据

	 

- 建表语句  

> create "LogAna", "IP", "URL", "BYTES", "METHOD_STATE", "REQ"



### 2. 项目代码描述

- 本项目分为三个子项目， 包括数据采集、数据存储和展示、数据离线分析   



#### 数据采集



- 工程名：CollectTomcatLogs

- 功能说明：   



	> 收集指定路径下的tomcat日志  

	> 重命名文件之后上传到HDFS或FTP服务器   

	> 保存日志，记录是否上传成功

 

- 部署说明： 部署在各个需要采集日志的服务器上，在 my.properties 里指定公司代码和日志路径

- 配置管理： maven

- 主要技术： Java FTPClient, HDFS

- 测试用例说明： 主要用于测试重命名后的文件是否正常

- 文件重命名： 在localhost_XXXXX.txt文件前加上法院代码，以此来区分各公司数据



#### 数据存储和展示

- 工程名： RestoreData

- 功能说明：



	> 数据预处理： 包括数据解析、清洗和转化  

	> 数据存储： 将转化后的数据保存在一个List中，批量插入HBase数据库  

	> 前端展示：展示分析得到的数据  

	> 数据查询： 根据各种输入条件查询对应的数据

- 开发环境： 

	> JDK 8   

	> Hadoop 2.7   

	> Hbase 1.2

	> tomcat 8   

- 部署说明:在 my.properties 里配置好各项数据,注意JDK、Hadoop的版本兼容

- 配置管理： maven

- 主要技术：Spring MVC / Hadoop / JSP

- 测试用例说明：

	> HbaseBatchInsertTest.java: 用于测试批量插入  

	> HbaseConnectionTest.java: 用于测试Hbase连接是否正常  

	> ParseLogTest.java: 用于测试日志解析  

	> ListBean.java: 打印所有的bean，用于应付@Autowried失败的情况  

- 前端部分：  

	>####代码部分

	> index.jsp： 默认加载页面，加载完成后会请求数据，展示前一天所有网站数据  

	> index.js： 用于处理index.jsp中的各种请求和数据解析

	

	> ---------- 

	> queryData.jsp: 用于查询各家网站数据，输入为日期 + 网站，支持多选  

	> queryData.js: 用于处理queryData.jsp中的各种请求和数据解析（待完成）

	

	> ---------

	> dataGrid.jsp: 以表格的形式展示数据（待完成）

	

	> --------

	> myCharts.js: 使用echarts绘制各种图表(注意dom的初始化在外部完成）  

	> inputCheck.js: 检查输入是否合法

	

	>---------

	> mystyle.css: 定制各类样式

	>####第三方库

	> Bootstrap: 主要是用其格栅系统  

	> Bootstrap-select: 多选框的实现  

	> BootstrapDatepickr: 日期输入  

	> echarts: 绘制各类图表  

	> jQuery: 框架  

	> font-awesome: 各类小图标



	

#### 数据离线分析



- 工程名： ScalaReadAndWrite

- 功能说明：



	> 离线分析各类数据，共13个指标，详情见数据库表 LogAna 设计

	

- 开发环境：

	> Scala 2.11  

	> Spark 1.52  

	> Hadoop 2.7  

- 特别说明：

	> spark 中全局变量只有两种实现方式，广播变量或累加器，本项目使用累加器  

	> 自定义的累加器的时候非常一定要注意输入输出类型一定要正确

	> 一定要实现全部六个重载函数  

	> 一个累加器只能传递一种变量，这个变量可以是复杂的对象  

	> 不这样做的话累加器会失效！

- 部署说明：暂无

- 配置管理：maven

- 主要技术：Spark

- 项目结构说明：

	> Accumulator:累加器，包含各种自定义的累加器  

	> analysis: 主要分析代码

	> DAO: 解析实体类，并存入到HBase  

	> Entity： 两个实体类  

	> util: 各种工具类

	

	#### 3. 项目截图：

	

	- Hbase数据库截图  

	![image](https://github.com/Maicius/WebLogsAnalysisSystem/blob/master/image/p2.png)

	  

	- 数据展示界面  

	![image](https://github.com/Maicius/WebLogsAnalysisSystem/blob/master/image/p1.png)  

	

	- 数据展示界面  

	![image](https://github.com/Maicius/WebLogsAnalysisSystem/blob/master/image/p3.png)