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基于hadoop的网站用户行为分析系统设计与实现的任务书
任务书
一、任务背景
随着互联网技术的不断发展，网站访问量大大增加，用户的数据量也在不断增大。如何准确地分析用户行为成为了网站运营者亟待解决的问题之一。本次任务的目的是基于Hadoop技术实现一个网站用户行为分析系统，帮助网站运营者更加深入的了解用户行为，提高网站的用户体验和粘性。
二、任务内容
1.实现网站数据的采集和存储功能。从网站的服务器中采集用户的各种行为数据，并存储到Hadoop的HDFS分布式文件系统中。为了保证数据的准确性和完整性，需要对数据进行去重和清洗，筛选出有效的数据。
2.数据分析与处理。使用Hadoop提供的MapReduce分布式计算框架，对采集到的数据进行分析和处理。通过对用户浏览网页、点击广告、填写表单等行为数据的统计分析和挖掘，得出用户的偏好和行为习惯，为网站的运营提供决策支持和思路。
3.可视化展示。将分析处理出的结果通过网页的形式直观呈现。通过分析用户数据，将用户分为不同的群体，对不同用户群体的偏好、习惯等进行可视化展示，帮助网站运营者更好的了解用户情况，为网站的产品及服务提供优化建议。
三、任务目标
1.实现网站数据的采集和存储功能，建立分布式数据仓库。
2.设计数据分析处理的方案，实现基于MapReduce的网站用户行为分析。
3.实现数据结果可视化展示，能够直观的呈现用户偏好、习惯等，为网站运营提供决策分析依据。
四、任务计划
本次任务分为以下几个步骤：
1.环境和技术选型。选取合适数量的服务器和操作系统，搭建Hadoop分布式计算环境。选择合适的采集方式，设计数据存储方案。
2.数据采集和清洗。从网站的服务器中采集数据，对数据进行去重和清洗，筛选出有效的数据，并将其存储到Hadoop的HDFS分布式文件系统中。
3.设计分析和处理方案。对采集到的数据进行分析和处理，设计基于MapReduce的分布式计算方案。包括地理分布、行为统计、日志分析等方面。
4.实现数据结果可视化展示。通过JavaWeb技术开发数据可视化展示系统，将分析处理出的结果通过网页的形式直观呈现，帮助网站运营者更好的了解用户情况。
5.测试和优化。对系统进行测试和优化，确保系统稳定性和数据准确性。
五、任务成果
1.基于Hadoop的网站用户行为分析系统。
2.系统设计和实现的详细文档和流程图。
3.系统操作手册和维护手册。
4.数据分析结果可视化展示系统。
6、参考文献
1.《Hadoop权威指南》
2.《Hadoop技术内幕》
3.《大数据分析与应用》
4.《数据挖掘与分析》
5.《分布式计算实践》