BIG DATA及互联网行为分析方案
大数据背景下的互联网用户行为分析
大数据背景下的互联网用户行为分析人类正在全面进入大数据信息时代，越来越多的用户行为将被自动化机器记录下来。
挖掘和分析这些用户的数据，可以在一定程度上预测用户的需求，进而更好地把握社会经济发展的规律。
主要分析了近年来大数据和云计算给用户行为分析带来的挑战，分析了用户行为分析的基本内容，旨在进一步推动相关企业的发展和进步。
关键词：大数据；互联网；用户行为1007-9416(2019)03-0227-021大数据分析的基本概念和网民行为特征1.1大数据分析的基本概念与传统的数据记录相比，大数据不仅是规模的扩大，更是性质的改变。
大数据信息的主要来源是各种设备在运行过程中产生的数据信息和用户在浏览网站时产生的交互信息，大部分是半结构化信息，容易出现真假难辨的混合数据。
从大数据用户行数据挖掘进行分析是一个需要长期积累和实践的过程，未来需要进一步关注和发展。
1.2互联网用户行为特征互联网用户行为主要是指互联网用户的基本特征，主要表现为用户网络访问和使用的一系列规律。
对于当前的互联网用户行为，它已经成为一门具有明显人为特征的系统学科。
至于用户行为，涉及内容广泛，需要从不同角度进行分析。
用户不同的社交生活环境、习惯、爱好和社交群体，会给用户的行为带来不同的个性化特征。
通过大数据监控和分析用户的行为，尤其是用户流量、使用时长和消息数量，可以为企业的业务使用或相关决策提供有价值的信息。
2大数据对企业与用户关系的影响互联网环境下，用户对企业管理的参与度不断提高，大数据的模式改变了以往的商业模式和运营形式。
通过分析大数据，用户可以有一定的了解和分析，与用户的交互已经成为企业发展的主要方向之一。
大数据的出现改变了企业与用户的关系。
首先，互联网环境为企业创造xx提供了更多的条件，企业可以通过建立开放的创造xx模式，为用户创造更多的价值。
其次，大数据可以通过收集用户广泛的信息，提高用户的议价能力，使用户与企业的互动成为产品开发和推广的重要因素。
大规模社交网络图数据分析与可视化
大规模社交网络图数据分析与可视化社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
随着互联网的普及和发展，越来越多的人加入到各种社交网络平台中，与朋友、家人、同事和陌生人建立联系。
这些社交网络平台积累了大量的用户数据，其中包含了人们的个人信息、社交关系和行为偏好等。
对于研究社交网络和理解社交网络中的行为模式和互动规律来说，数据分析和可视化起着至关重要的作用。
通过对大规模社交网络图数据的分析，我们可以揭示其中隐藏的模式和规律，并基于这些发现进行进一步的研究和决策。
数据分析是对社交网络图数据进行统计、建模和分析的过程。
首先，我们需要收集社交网络平台的用户数据，包括用户的个人信息、好友关系和社交活动记录等。
然后，我们可以利用数据分析技术，比如图论和机器学习算法，来探索网络中的节点和边的属性以及其之间的关系。
通过统计分析，我们可以得出一些关于社交网络中用户行为和人群特征的结论，比如用户的活跃度、兴趣爱好、地理分布等。
这些分析结果可以为社交网络平台的运营和决策提供参考依据。
可视化是将社交网络图数据可视化展示的过程。
通过将社交网络图数据转化为图形、图表或其他可视化形式，我们可以更直观地观察和理解数据。
常见的社交网络图可视化方法包括节点链表、社区聚类和时间轴等。
通过这些可视化方法，我们可以看到社交网络中节点之间的连接方式、用户社区的划分和演化过程等。
这对于理解社交网络中的影响力传播、社交群体形成和用户行为模式等具有重要意义。
大规模社交网络图数据分析与可视化的应用领域很广泛。
其中包括社交网络分析、用户推荐系统、舆情监测和社交媒体营销等。
社交网络分析可以帮助我们了解社交网络中的信息传播和影响力扩散机制，指导我们设计更好的传播策略。
用户推荐系统可以根据社交网络图数据，为用户提供个性化的推荐服务，提高用户体验和平台的活跃度。
舆情监测可以通过对社交网络中的言论和情感进行分析，了解公众对某一话题的态度和倾向，从而为决策者提供参考意见。
大数据概念及应用
大数据概念及应用一、概念介绍大数据（Big Data）指的是规模庞大、类型繁多且难以使用传统的数据处理工具进行处理的数据集合。
这些数据集合通常具有三个特点：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。
大数据的概念主要包括数据的采集、存储、处理和分析等方面。
它的应用范围非常广泛，涉及到各个领域，如商业、医疗、金融、交通等。
二、大数据的应用领域1. 商业领域大数据在商业领域的应用非常广泛。
通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的购买行为、喜好和需求，从而制定更加精准的市场营销策略。
大数据还可以帮助企业预测销售趋势、优化供应链管理、提高客户满意度等。
2. 医疗领域大数据在医疗领域的应用可以帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案以及预测疾病的发展趋势。
通过对大数据的分析，医生可以快速获取大量的医疗数据，并结合人工智能技术进行分析，从而提高疾病的诊断准确性和治疗效果。
3. 金融领域大数据在金融领域的应用可以帮助银行和金融机构进行风险评估、反欺诈和信用评估等工作。
通过对大数据的分析，金融机构可以更好地了解客户的信用状况和风险偏好，从而制定更加合理的贷款政策和风险管理策略。
4. 交通领域大数据在交通领域的应用可以帮助交通管理部门进行交通拥堵预测、交通信号优化和交通事故预警等工作。
通过对大数据的分析，交通管理部门可以及时了解交通状况，并采取相应的措施来改善交通流量和减少交通事故的发生。
三、大数据的应用案例1. 互联网公司的用户行为分析互联网公司通过收集用户的浏览记录、搜索记录和购买记录等数据，利用大数据分析技术来了解用户的兴趣和需求，从而精准推荐相关的产品和服务，提高用户的满意度和留存率。
2. 医疗影像诊断医疗影像诊断是一个典型的大数据应用案例。
医生通过对大量的医疗影像数据进行分析，可以更准确地诊断疾病，提高治疗效果。
3. 金融风险评估银行和金融机构通过对大量的客户数据进行分析，可以评估客户的信用风险和还款能力，从而制定合理的贷款政策和风险管理策略。
互联网专业术语注释
互联网专业术语注释随着互联网的迅猛发展，越来越多的专业术语被广泛应用于互联网行业。
对于非专业人士来说，这些术语可能很难理解。
为了帮助读者更好地理解互联网专业术语，本文将对一些常见的术语进行注释和解释。
1. 云计算（Cloud Computing）：云计算是一种基于互联网的计算模式，通过网络提供计算资源和服务。
用户可以通过云平台获得按需分配的计算能力，无需在本地购买和维护昂贵的硬件设备。
2. 大数据（Big Data）：大数据是指数据量大到无法用传统的数据处理工具进行处理和分析的数据集合。
大数据通常包含结构化、半结构化和非结构化的数据，通过各种技术和工具进行挖掘和分析，从中发现有价值的信息。
3. 人工智能（Artificial Intelligence）：人工智能是模拟人类智能行为的机器系统，它通过学习和逻辑推理等方法，使计算机能够执行复杂的任务。
人工智能的应用范围广泛，包括语音识别、机器翻译、图像识别等。
4. 物联网（Internet of Things）：物联网是指通过互联网连接各种物理设备和对象，使它们能够相互通信和协调工作。
物联网可以实现智能家居、智能交通、智能健康等应用，提高生活和工作的效率。
5. 虚拟现实（Virtual Reality）：虚拟现实是一种通过计算机生成的三维图像和声音，模拟人类的感官体验。
用户可以通过虚拟现实设备如头盔和手柄，沉浸在虚拟的环境中，并与其中的物体进行交互。
6. 区块链（Blockchain）：区块链是一种去中心化的分布式账本技术，通过加密和共识算法确保数据的安全和可信。
区块链被广泛应用于加密货币（如比特币）的交易、身份验证、供应链管理等领域。
7. 微信支付（WeChat Pay）：微信支付是腾讯公司推出的一种移动支付工具，用户可以通过手机绑定银行卡，实现在线支付和转账。
微信支付支持线上线下的各种购物和支付场景，方便快捷。
8. 网络安全（Cybersecurity）：网络安全是保护计算机系统、网络和数据免受未经授权访问、损坏或窃取的攻击和侵害的技术和措施。
基于大数据的社会网络行为分析
基于大数据的社会网络行为分析一、引言社会网络已经成为人们日常生活中的一部分，人们不仅使用社交软件记录自己的生活，还通过网络社区与其他用户交流、分享经验和知识。
随着互联网技术的快速发展，大数据技术的普及，社会网络行为分析成为了一项热门的研究领域。
本文将从社会网络行为分析的基本框架入手，结合案例具体解析大数据技术在社会网络行为分析上的应用。
二、社会网络行为分析的基本框架社会网络行为分析主要包括两个阶段：数据采集和数据分析。
A. 数据采集数据采集是社会网络行为分析的重要步骤，数据采集可以通过API接口、网络爬虫和第三方工具等多种方式进行。
1. API接口API（Application Programming Interface）接口是应用程序与操作系统或其他应用程序之间的连接界面，Facebook、Twitter、Google等社交网络提供了API接口，以便分析师获取用户行为数据。
2. 网络爬虫网络爬虫是一种自动化采集数据的工具，可以模拟人类访问网页的行为来获取数据。
在社会网络行为分析中，可以使用网络爬虫获取网页上的用户行为数据。
3. 第三方工具一些数据分析公司提供第三方工具，可以帮助用户获取社会网络上的用户行为数据。
B. 数据分析数据分析是社会网络行为分析的核心步骤，数据分析通常包括以下几个方面：1. 数据清洗数据清洗是数据分析的第一步，主要是对数据进行预处理，清除无效数据和重复数据，整理数据结构等。
2. 建立模型建立模型是通过对数据进行建模，在数据中发现模式和趋势。
常见的模型包括聚类分析、分类分析和关联分析等。
3. 分析结果可视化数据分析的结果通常需要进行可视化，通过数据可视化可以更加清晰地展示数据的分析结果，这对于用户行为分析和数据交互具有很大的帮助作用。
三、大数据技术在社会网络行为分析中的应用大数据技术是处理社会网络行为数据的关键技术之一。
大数据技术能够处理具有高维度、多变量、大规模和实时性等特点的数据，为社会网络行为分析提供了重要的帮助。
bigdata大数据案例
永洪科技大数据实时分析Big Data大数据，谈的不仅仅是数据量，其实包含了数据量(Volume)、时效性(Velocity)、多样性(Variety)、可疑性(Veracity)。
Hadoop具备低廉的硬件成本、开源的软件体系、较强的灵活性、允许用户自己修改代码等特点，同时能支持海量数据存储和计算任务。
Hadoop Map Reduce适合通过批处理方式访问海量数据，但无法满足海量数据的实时处理的需求。
永洪科技基于自有技术研发的一款数据存储、数据处理的软件Y onghong Z-Data Mart是一款专业的数据集市软件。
实时商业智能建设的主要目标是支持实时决策，这就对海量数据处理的即时、快速、稳定提出了更高的要求。
Yonghong Z-Suite Map Reduce解决方案更好的实现了这些特点：完全放弃了心跳机制，采用实时信息交换底层，进行实时的Map-Reduce任务分配与执行。
这一信息交换底层能够保障几十甚至上百个节点之间的高效信息交换，使得实时的Map-Reduce 任务分配与执行能够在毫秒级完成任务分解与派发工作。
Map Reduce任务服务于海量数据处理，任务清晰。
通过在Map Node中预先部署Map的数据处理和数据分析功能的代码文件集，在Reduce节点中预先部署Reduce的数据处理和数据分析功能的代码文件集，在运行Job之前，每个Map和Reduce节点已经具备了相应的数据处理和分析能力。
这种方式极大地减少了实时传输和部署的时长。
直接在各节点之间传输中间结果和最终结果(Stream Computing)。
由于Map-Reduce采用了具有自主知识产权的高效率的实时信息交换底层，这一底层保障了大量传输Map的中间结果、Reduce的中间结果及最终结果的实效性。
本文档主要介绍两个案例，一个是互联网行业大数据案例，一个是电信行业的大数据案例。
互联网大数据案例案例背景某著名咨询公司用户行为分析系统面临问题：实时分析的数据量大，基于Hive 的分析系统不够实时，但预算有限。
基于大数据的网络用户行为分析
基于大数据的网络用户行为分析网络用户行为分析是基于大数据的一项重要应用领域，通过收集和分析用户在网络上的交互数据，可以获得有关用户喜好、行为模式和需求的深入理解。
这些信息对于优化用户体验、精准推荐和精细化营销等方面都具有重要意义。
本文将重点探讨基于大数据的网络用户行为分析的意义、方法和应用。
首先，基于大数据的网络用户行为分析对于提升用户体验具有重要作用。
通过收集和分析用户的点击、浏览、搜索等行为数据，可以了解用户的兴趣爱好、购买偏好，从而为用户提供个性化的推荐和服务。
例如，电商平台可以根据用户的购买历史和浏览记录，向用户推荐符合其兴趣和需求的商品，提高用户的购物体验和满意度。
此外，对于新闻、视频等内容平台，通过分析用户的点击和观看行为，可以为用户推荐与其兴趣相关的内容，提高用户的阅读和观看体验。
其次，基于大数据的网络用户行为分析可以帮助企业实现精准推荐和精细化营销。
通过对用户行为数据的分析，可以构建用户画像，了解用户的特征和偏好。
基于这些用户画像，可以精确地向用户投放广告和推荐商品。
例如，一个餐饮平台可以通过分析用户的用餐偏好、消费能力等数据，为用户推荐符合其口味和消费习惯的餐厅。
这样可以提高广告和推荐的点击率，并有效提升企业的营销效果。
第三，基于大数据的网络用户行为分析对于用户群体的细分和精准营销具有重要意义。
通过对用户行为数据的分析，可以将用户划分为不同的群体并了解其特点和需求。
这样可以为各个群体量身定制产品和服务，并进行精细化营销。
例如，一个旅游平台可以通过用户的搜索和预定行为数据，将用户分为商务出行、休闲度假等不同的群体，并根据其不同的需求，推荐符合其偏好的旅游线路和酒店。
这样可以提高用户对平台的满意度和忠诚度。
最后，基于大数据的网络用户行为分析在安全领域具有重要意义。
网络安全问题日益严峻，黑客攻击和网络欺诈事件频频发生。
通过对用户行为数据的分析，可以识别和预测异常行为，及时采取相应的防护措施。
计算机行业大数据分析与应用方案
计算机行业大数据分析与应用方案第1章大数据概述 (4)1.1 大数据定义与发展历程 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 发展历程 (4)1.2 大数据技术架构与关键技术 (5)1.2.1 技术架构 (5)1.2.2 关键技术 (5)1.3 大数据在计算机行业中的应用价值 (5)第2章数据采集与预处理 (5)2.1 数据源识别与采集技术 (6)2.1.1 数据源识别 (6)2.1.2 采集技术 (6)2.2 数据预处理方法与处理流程 (6)2.2.1 数据预处理方法 (6)2.2.2 数据处理流程 (6)2.3 数据清洗与数据集成 (7)2.3.1 数据清洗 (7)2.3.2 数据集成 (7)第3章数据存储与管理 (7)3.1 分布式存储技术 (7)3.1.1 概述 (7)3.1.2 关键技术 (7)3.1.3 常见分布式存储系统 (8)3.2 数据仓库与数据湖 (8)3.2.1 数据仓库 (8)3.2.2 数据湖 (8)3.3 数据压缩与索引技术 (8)3.3.1 数据压缩 (8)3.3.2 数据索引 (9)3.3.3 数据压缩与索引的应用实践 (9)第4章数据挖掘算法与应用 (9)4.1 监督学习算法及其应用 (9)4.1.1 分类算法 (9)4.1.2 回归算法 (9)4.1.3 监督学习应用案例 (9)4.2 无监督学习算法及其应用 (9)4.2.1 聚类算法 (9)4.2.2 降维算法 (10)4.2.3 无监督学习应用案例 (10)4.3 深度学习算法及其应用 (10)4.3.1 卷积神经网络（CNN） (10)4.3.3 对抗网络（GAN） (10)4.3.4 深度强化学习 (10)4.3.5 深度学习应用案例 (11)第5章大数据分析平台 (11)5.1 大数据分析工具与框架 (11)5.1.1 批处理框架 (11)5.1.2 流处理框架 (11)5.1.3 实时处理框架 (11)5.2 分布式计算引擎 (11)5.2.1 分布式存储 (11)5.2.2 分布式计算 (12)5.2.3 资源调度与管理 (12)5.3 云计算与大数据融合 (12)5.3.1 云计算平台 (12)5.3.2 云原生大数据技术 (12)5.3.3 边缘计算与大数据 (12)第6章计算机行业大数据应用场景 (12)6.1 互联网行业大数据应用 (12)6.1.1 用户行为分析 (12)6.1.2 推荐系统 (12)6.1.3 网络安全 (13)6.2 金融行业大数据应用 (13)6.2.1 风险管理 (13)6.2.2 客户关系管理 (13)6.2.3 量化投资 (13)6.3 医疗行业大数据应用 (13)6.3.1 疾病预测与预防 (13)6.3.2 临床决策支持 (13)6.3.3 药物研发 (13)6.3.4 健康管理 (13)第7章用户行为分析与推荐系统 (13)7.1 用户行为数据采集与处理 (13)7.1.1 数据采集方法 (13)7.1.2 数据预处理 (14)7.1.3 数据存储与管理 (14)7.2 用户画像构建 (14)7.2.1 用户属性分析 (14)7.2.2 用户行为模型构建 (14)7.2.3 用户画像更新与维护 (14)7.3 推荐算法与系统设计 (14)7.3.1 协同过滤推荐算法 (14)7.3.2 内容推荐算法 (14)7.3.3 混合推荐算法 (15)7.3.5 推荐系统评估与优化 (15)第8章数据可视化与交互式分析 (15)8.1 数据可视化技术与方法 (15)8.1.1 数据可视化概述 (15)8.1.2 常见数据可视化技术 (15)8.1.3 高级数据可视化方法 (15)8.2 交互式数据分析工具 (15)8.2.1 交互式数据分析概述 (15)8.2.2 常用交互式数据分析工具 (16)8.2.3 自定义交互式分析应用 (16)8.3 可视化报表与仪表盘设计 (16)8.3.1 可视化报表设计 (16)8.3.2 仪表盘设计 (16)8.3.3 个性化定制与自适应展示 (16)第9章大数据安全与隐私保护 (16)9.1 大数据安全威胁与挑战 (16)9.1.1 数据泄露风险 (16)9.1.2 数据篡改与完整性破坏 (16)9.1.3 恶意攻击与入侵 (16)9.1.4 大数据环境下安全策略的挑战 (16)9.2 数据加密与安全存储技术 (16)9.2.1 数据加密算法概述 (16)9.2.1.1 对称加密算法 (16)9.2.1.2 非对称加密算法 (16)9.2.1.3 混合加密算法 (17)9.2.2 数据加密技术在计算机行业的应用 (17)9.2.2.1 数据传输加密 (17)9.2.2.2 数据存储加密 (17)9.2.2.3 数据加密在云计算中的应用 (17)9.2.3 安全存储技术 (17)9.2.3.1 数据备份与恢复 (17)9.2.3.2 数据隔离与访问控制 (17)9.2.3.3 数据脱敏技术 (17)9.3 隐私保护与合规性要求 (17)9.3.1 隐私保护概述 (17)9.3.1.1 隐私保护的重要性 (17)9.3.1.2 隐私保护的基本原则 (17)9.3.2 计算机行业隐私保护技术 (17)9.3.2.1 数据脱敏技术 (17)9.3.2.2 差分隐私 (17)9.3.2.3 零知识证明 (17)9.3.3 合规性要求与法规政策 (17)9.3.3.1 我国相关法律法规 (17)9.3.3.3 企业合规性策略与实践 (17)9.3.4 隐私保护与数据共享的平衡 (17)9.3.4.1 数据共享中的隐私保护挑战 (17)9.3.4.2 隐私保护技术在数据共享中的应用 (17)9.3.4.3 隐私保护与数据价值的权衡 (17)第10章大数据未来发展趋势与展望 (17)10.1 新一代大数据技术发展趋势 (18)10.1.1 分布式计算与存储技术优化 (18)10.1.2 数据挖掘与知识发觉技术升级 (18)10.1.3 安全与隐私保护技术发展 (18)10.2 人工智能与大数据的融合创新 (18)10.2.1 人工智能技术在数据分析中的应用 (18)10.2.2 大数据驱动的深度学习研究 (18)10.2.3 人工智能助力大数据应用创新 (18)10.3 大数据在行业应用中的拓展与挑战 (18)10.3.1 大数据在金融领域的应用拓展 (18)10.3.2 大数据在医疗行业的深度应用 (18)10.3.3 大数据在智慧城市中的应用挑战 (18)第1章大数据概述1.1 大数据定义与发展历程1.1.1 定义大数据（Big Data）指的是在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速度（数据及处理速度）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集。
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客户洞察分析
开始关注互 联网日志数 据和互联网 站内容数据
网络带 宽要求 更高
处理速 度要求 更快
解决方案
网络带宽 要求更高
传统以太网千 兆升级到万兆
处理速度 要求更快
传统以太网升级到 Infiniband，单端口带宽最 大可达到20Gbps
采用集群计算 并优化每点计 算算法和效率
业务流不数据流
流量经营 网络质量分析
5 5 5
各行业分析
1 1 URL
客户行为与行业、 丏业的关系
3 2 2
站点树
4 网页 互联网用户 搜索关键字 3
关键词库
4
Internet各网页
社会各行业及丏业
搜索网站/消费网站
业务流：1.用户输入戒点击URL，访问网页；2. 用户从网页获取到某行业及其下某与业的信息， 并进行交互；3.用户在搜索网站/消费输入搜索关 键字；4.用户访问搜索结果网站
log_time, log_level, thread_info,
log_detail
用语句定义表对应的文件，字段对应的位置，就将 表不字段建立了关联
查询时按数据库一样查询： Select log_time, log_detail from log_table where log_level=‘error’
汇集所有DataNode的结果
(201111, 784.94) (201112, 692.56)
已完成访问日志清洗保存流程ETL完全监控化
节省存储 保存更久 历叱
原始日志
去丌完整URL； 去图片、广告
筛选掉后台 API调用URL
完全过 滤掉噪 声数据 后续处 理高效 精准
规范URL 保存到HADOOP中
Traditional / Relational Data Sources
传统数据仓库
传统数据仓 库无法满足 存储和处理 的要求
Database & Warehouse
At-Rest Data Analytics
市场、客户、 产品分析等
CDRs
Network Devices
Non-Traditional / Non-Relational Data Sources
(201110, 40.27, 149, 25.15, 138.05) (201111, 197.5, 128.25, 302.74, 156.45) (201112, 277.39, 129, 156.17, 130)
Map
Reduce
. . . 其他DataNode
(201110, 352.47)
客户行为特征库
关联URL分类库
关联用户资料
已建资源库──互联网URL分志和客户资料──形成客户标签库
工作： 学习： 购物：
找工作 自学 办公一族 高考 音乐迷 装修一族 基金 健身 篮球 驴友 高校学生 曲艺迷 购车一族 保险 美容 羽毛球 。。。 高尔夫 。。。 中小学生家庭 K歌一族 购手机 信用卡族 游戏迷 团购达人 博客达人 网购达人
实时数据 网络状态实时 分析和监控
Internet Blogs, e-Mail
Non-Traditional/ Non-Relational Data Sources Traditional/Relational Data Sources
互联网非结构化数据
Internet Scale Data Analytics, Data Operations & Model Building
信息流:1.,收集URL；2.从Int网页分词、建立站点 树; 3. 萃取出用户不行业、与业关系；4.收集搜索 关键字，建立用户不行业及与业的关系；5.依据客 1 户不各行业和与业的关系，提供给三类应用
电信级BIG DATA开始被关注──处理面临挑戓
CRM 10000 Billing Location
电 e家产品： 语音丌足 信 网迷 消 宽带互联网： 费 语音高值 固话： 特 征 增值业务：爱音乐潜力
长途潜力
手机报潜力
12
基于分布式文件 的关系数据库
Hadoop 分布式文件 系统（HDFS）
关键技术--互联网信息萃取
互联网信息萃取处理流程：
非结构化存储
hadoop
结构化存储 ODS
关键技术点： 网络爬虫：我们采用Heritrix框架的网络爬虫技术获取常规站点的网页内容 分词和文本挖掘技术：采用最优算法进行文本分词，基于关键字排序算法进行 网页分类
存储容量 要求更高
序号 项目 性能指标 1 用户数量（3000万） 30000000 2 文件采集时限（2分钟） 120 3 文件处理时限（2分钟） 120 4 文件入库时限（5分钟） 300 5 每天日志量（3T） 3*1024*1024 6 采集需要网络带宽 242.8MB/s 7 所需存储空间（全备份保存30天） 150T
Hadoop 分布式文件系统（HDFS）
分布式文件系统优点： • 有较强容错性 • 可在通用的机器上运行，降低总体成本 • 可扩展，能构建大规模应用
基于分布式文件的关系数据库（HIVE）
HIVE优点： • 表定义是基于HDFS文件，丌必复制数据 • 表查询采用不兼容的语句查询数据 • 自动调用分布式处理引擎，查询处理速度快
news. sina.c om
24个省份调整最低工资标准 [我国明年将推进公务员聘 任制坚持凡进必考] 新疆警方击毙7名恐怖团伙 成员详情披露 国内多家银行否认
大规模并行处理引擎 MapReduce 技术
MapRecude将复杂的统计任务拆分成各节点能独立处理的小任务， 然后Master节点再将各节点的结果汇总得到最终统计结果。 实例：计算各月总收入 假如5000万用户号码，12个月，分布在10台机器上，在分布式处理模式下，1.2秒得到统计结果
基于分布式文件的非结构化数据库（HBASE）
HBASE优点： • 基于列存储模式，节省存 储空间 • 适合存放文本、网页等互 联网内容。
网站
内容 要闻 国内 春运火车票开售 订票网站被指扣钱不出票 湖北襄阳公务员酒驾撞人逃逸致4死获刑4年半 陕西河北安徽等今日有大雾 天气查询 组图 中海油注册成立海洋环境与生态保护基金会 湖南考生起诉省地勘局拒录色盲考生索赔5万
作息时间： 朝九晚五
交往圈：
交际广泛
消费能力： 高消费 。。。。。。 天翼产品： 语音高值
语音沉默 语音过量 超时上网 语音沉默 天翼视讯潜力
市话潜力 带宽依赖 大流量 主叫活跃 通信助理潜力
长途潜力 Itv潜力 异网手机用户 市话潜力 爱游戏潜力
漫游潜力 手机玩家
短信种子
10114 | 14021 | BREWApplet/0x20068888(BREW/3.1.5.20;DeviceId:180027;Lang: zhcn)ucweb-squid | 3 | WAP2.0 | GET | CTWAP
休闲娱乐： 影视迷
购房一族 炒股 看病 足球 公务旅行 美食一族
自 我 特 征
理财：
医疗保健： 体育运动：
+
20111018102340-723938881 | 20111018102250601149905 | 20111018102340 | 189xxxxxxxx |
商旅：
餐饮：
交友 生活： 。。。。。。
2011/12/27 16:35:11 [debug] 243385#0: *11 LatnId=551 2011/12/27 16:35:11 [debug] 243385#0: *11 avscFileName=3504.avsc 2011/12/27 16:35:11 [debug] 243385#0: *11 svcName:DPRINT will be called. 2011/12/27 16:35:11 [debug] 243385#0: *11 BeginWrite:ret=1 2011/12/27 16:35:11 [debug] 243385#0: *11 sim tpcall success! --------------------------- --------- ------------------- --------------------------
婚姻
家政
。。。
位置： 社 会 特 征
生活区
工作区 昼伏夜出 交际狭小 小资一族
商业区活跃 夜生活族 。。。 精打细算
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采用Hadoop分布 式文件系统 容量可扩展到ZB 级
Big Data 技术落地──分布式文件管理系统及组件