流量统计

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

麦布流量统计系统，为您提供网站流量实时监控与详尽的统计报表分析。通过麦布，您可以了解网站每日访问量、访客来源地域、操作系统、浏览器类型等关键信息，为网站运营决策提供数据支持。

基于大数据技术，dxxo网站流量统计分析系统能精准统计网站流量数据，提供全面且易懂的分析报告，助您优化网站运营策略，提升网站效益。

该系统借鉴现有流量统计系统的优势，经过迭代优化，实现了高准确性和稳定性。

商业网站流量统计系统的搭建其实不难，关键是选对工具和架构。第 4 章的系统结合了流量统计的基本原理和实际应用，能让你快速了解如何在网站上进行流量监控与。如果你正在搭建一个商业网站，建议使用一些成熟的流量统计工具。比如 phpMyVisites，它的功能蛮全的，支持多语言，并且数据的准确性也不错。你也可以看看 Flume+Kafka+Storm+Hbase 的组合，它能大规模流量，响应也快。如果你只需要基础功能，可以选择 DXXO 或者其他简单系统，适合不想太复杂的项目。，这些系统都是在商业网站流量领域挺实用的资源，选对了，你的系统就能跑得稳又快。

麦布流量统计的报表挺实用的，能看访问量、地区、系统、浏览器这些，基本够用了。对比 Google Analytics 那种大而全，它就走了个简单直接的路子。前端代码量不多，响应也快，部署起来也不折腾。 实时监控功能还不错，页面刷新个几秒，数据就更新一波，做活动的时候挺方便的。你可以看到流量什么时候高峰、哪里来的最多，像微信、百度这些渠道都能识别。 数据统计方面，该有的都有，比如访问次数、访客数、跳出率这类基本指标，它都能给你罗列清楚。对做站点优化、内容调整蛮有的，是独立站的同学可以试试看。 技术栈上，后台是走的Access或者SQLite，轻量、好迁移。报表展示也没啥复杂依赖，用起来没啥负担。你

在由一个主节点和两个从节点组成的Hadoop集群上，构建了一套日志抓取和分析系统。系统利用Flume收集网站日志数据，并将其传输至Kafka消息队列。Storm实时处理Kafka中的数据，进行流量统计分析，最后将分析结果持久化存储到HBase数据库。

Ourplus网站流量统计分析系统1.05是采用PHP和MySQL开发的强大工具，详细记录每日24小时内的访问情况，准确统计IP数量和流量数据，包括搜索引擎关键字来源、Alexa工具条安装情况，以及访客地理位置和设备参数。更新内容解决了统计google.cn来源的问题，并修复了MySQL 5中的错误，确保数据完整性。安装简便，按照提示操作即可完成。

互动装置M人流量统计系统，荣获南京市科技局资金扶持，并亮相2010年上海世博会部分展馆。该系统利用机器视觉技术，在出入口及关键检测点部署传感器，实时采集视频图像数据。凭借先进的视频图像分析和移动目标轨迹跟踪技术，系统可实现高达90%的客流统计准确率，为场馆运营提供精准数据支持。

第4章探讨商业网站流量分析系统的理论与实践整合。