Nginx日志数据的清洗，及所需数据的汇总与导出存储

需求：统计某网站的pv（网页浏览量），uv（用户量）的数据量，并存储于数据库中，以便于用户查询。

思路分析：

1. 将logs数据导入至hdfs中存储
2. 清洗数据获得此次需求需要的数据内容
3. 以数据内容做为条件进行分区处理，以提高查询效率
4. 将分区表的统计结果插入至一张新表中，便于sqoop export
5. 将清洗后的数据存储至MySQL中

具体实现：

1.1在hive中建立相对应的数据库，再在数据库中创建与logs数据相对应的管理表，并在其中补充与数据对应的字段。（hive表在hdfs中对应的是一个目录）

1.2将logs数据加载到表中

 

2.1建一张清洗表，将时间字段清洗，提取部分的时间字段出来

 

 

 

2.2字段截取，插入数据，天&小时

 

 

3.分区

因为清洗表的数据中囊括了所有时间点的数据，在查询时会将所有数据加载之后再一一查询各个时间点的数据，这会降低查询效率。故以日志数据中的时间作为条件进行分区以提高查询效率。

3.1 建立分区表

 

 

3.2 加载数据，来源于source源表

 

4.1 创建一张新表将pv和uv的数据统计出来插入进去

 

 

5.1 进入MySQL中创建一张与需求数据相对应的表

 

 

5.2 使用sqoop将数据导入至MySQL中 （hive默认的分隔符是'\001',hdfs默认的分隔符是'\t'）

 

 

5.3 MySQL查询测试

 

操作完毕！

进阶：静态分区升级为动态分区

1.首先在hive-site.xml中指定配置

<property>

  <name>hive.exec.dynamic.partition</name>

  <value>true</value>

  <description>Whether or not to allow dynamic partitions in DML/DDL.</description>

</property>

----> 默认值是true，代表允许使用动态分区实现

 

<property>

  <name>hive.exec.dynamic.partition.mode</name>

  <value>strict</value>

  <description>In strict mode, the user must specify at least one static partition in case the user accidentally overwrites all partitions.</description>

</property>

----> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;    使用非严格模式（此举只是暂时性地修改）

2.建表

create table yhd_part2(

id string,

url string,

guid string

)

partitioned by (date string,hour string)

row format delimited fields terminated by '\t';

insert into table yhd_part2 partition (date,hour) select * from yhd_qingxi;

 

3.执行动态分区：

Insert into table yhd_part2 partition (date,hour) select * from yhd_qingxi;

 

4.效果展示