Hadoop 的流量统计程序，蛮适合做网络数据的场景，是那种日志量大的时候，起来挺顺手的。整个逻辑其实不复杂，从日志收集、预、分组统计到异常检测，基本上都靠HDFS和MapReduce撑起来。你要是搞过大数据，应该知道 Hadoop 对分布式文件存储和并行计算是真的友好，尤其适合这种批量数据的活儿。

日志文件的可以从 CSV、JSON 入手，采集好以后用 Map 阶段做数据清洗。比如像 IP 不全、格式乱的直接丢掉，统一字段，方便后续。

Reduce 阶段主要是统计，比如分时间段统计每个 IP 的总流量、平均值、峰值，完的数据也能方便喂给 BI 工具。你用Tableau或者Power BI做可视化都挺不错的，图表清楚，老板爱看。

而且程序对容错性也比较友好，Hadoop 挂个节点也不会咋的，只要你好副本和任务重试，稳定性还不错。性能方面可以试着调调Block 大小和Reducer 数量，提升效果还蛮的。

别忘了，网络流量数据多半含点敏感信息，像 IP 地址、访问时间啥的，数据安全还是得考虑周全，传输、存储都加个密，比较安心。

你要真想上手，可以翻一下shizhan_03_hadoop文件，源码和配置都在里面，对着跑一遍，理解会更深。

如果你正打算做网络日志，又想体验下 Hadoop 的能力，这个流量统计程序蛮值得一试的，搭配 Flume、Kafka 用起来更顺畅。