日志统计系统

PV和UV的统计分析依赖于埋点日志数据。这些数据记录了用户在网站或应用上的各种行为，例如页面访问、点击事件、停留时间等。

日志分析系统的架构采用了Kafka、Spark和HBase。Kafka作为消息系统处理日志事件，具备多样性、分区和可靠的消息服务。Spark利用其流处理能力实时分析数据，完成计算和分析任务。HBase用于持久化存储，存储Spark计算结果，以便其他系统调用。环境部署使用的是Cloudera CDH 5.2.0版本，包括Hadoop相关软件如ZooKeeper和Hadoop。Kafka版本为2.9.2-0.8.1.1。

美团的Flume 应用是海量日志数据的秘密武器。作为一个大数据平台，Flume 在美团的核心任务是高效采集、聚合和传输日志数据。你可以理解它就像是一个超级强大的数据收集器，它能把各种数据源的日志整合到一起，快速且可靠地传输到后端系统。比如，美团每天都会生成大量的用户行为数据、交易记录等，Flume 能轻松搞定这些信息的传输任务。是在面对快速增长的业务量时，Flume 的高可用性和容错特性，就能保证数据不会因为系统故障而丢失。它还可以与实时计算框架（像 Spark Streaming 或 Flink）结合，让数据的和变得更加高效。如果你也在搞大数据应用，Flume 在日志采集和方面，绝对是一个值

嗯，如果你正在为网站做准备，这个 Web 日志系统的实现挺适合的。通过对 Web 服务器访问日志进行深入，你可以快速掌握网站的运行情况，是用户的访问模式和行为。随着网站流量增大，监控和统计变得尤为重要。日志不仅能你评估服务器性能，还能发现潜在的安全问题。系统设计比较简洁，功能也比较实用，像访问统计、流量监控等都能一键搞定。如果你有一些基础的前端和后端技术经验，使用起来应该没啥问题，毕竟代码简单明了，文档也挺全的。你可以根据实际需求定制日志系统，甚至结合大数据技术进一步扩展能力。使用这个系统时，记得定期更新配置，以保持其最佳性能哦。

Kafka 的用户日志实时上报方案，讲真，蛮实用的。你要是平时跟日志、数据打交道多，那这个资源绝对值得一看。用Log4j配合 Kafka Appender，日志就能直接打到Kafka Topic里，响应也快，配置也不复杂。再加上Kafka Streams，一边收日志一边算统计，活跃用户数、热门操作都能搞得清清楚楚，适合做实时仪表盘或者用户行为。

搜狗日志数据分析：使用 MapReduce 和 Hive 对搜狗日志数据进行清洗和查询。 用户基站停留数据统计：基于运营商提供的用户基站停留数据进行统计分析。 气象数据温度统计：根据气象数据中心的数据对温度信息进行统计。

要说大数据日志收集，Kafka简直是必不可少的工具了。这份《05、Kafka 用户日志上报实时统计之应用概述》其实就是围绕如何利用Apache Kafka进行实时日志统计的实战分享。说白了，它教你怎么用 Kafka 在生产环境中搞定用户日志的实时和。 Kafka 本身作为一个分布式流平台，优势就在于大流量、实时数据的能力，适合日志类的数据流。你可以把你的日志数据通过生产者 API 投递到 Kafka 主题上，之后通过 Flink、Spark Streaming 这类工具去实时、统计这些数据，效果蛮好的。 有个小技巧，如果你有多个消费者，Kafka 支持消费者群组模型，这样不仅提高效率，还能保证

网站日志统计分析脚本 v1.0 是一款日志分析工具，支持以下功能：- 统计百度和谷歌的日抓取情况，包括首页、栏目页和内容页抓取情况- 统计重复页面抓取、404、301、304 等信息- 统计日非正常访问 IP- 剔除假蜘蛛数据，确保数据准确性 使用说明：- 将日志文件和脚本放在同一个空文件夹中- 运行脚本即可获取数据 注意：- Windows 系统需安装 Cygwin- Linux 系统直接运行 Linux 版本的脚本即可

基于 Hadoop 生态技术构建的日志处理系统，满足大规模日志分析需求。

系统启动日志的追踪利器——bootstat.dat文件，算是 Windows 里的一个低调老玩家了。它其实就是记录系统启动状态的，遇到开机异常或者蓝屏重启什么的，这家伙能给你点线索，尤其在调试系统或做故障还原的时候，挺有用的。 bootstat.dat的位置一般在C:\Windows目录下，不大、也不常动，但你删了它，系统下次重启就会重新生成。它不是普通日志，而是跟系统启动紧紧挂钩的一块数据记录，Windows 会自动用它来判断系统是不是上次启动成功了。 如果你在搞Windows 服务开发或者系统层面的自动化部署，有时候系统莫名其妙重启了，找不到日志？那就可以考虑看看这文件是不是记录了点蛛丝马