基于Hadoop的电商用户分析系统设计与实现 毕业论文+任务书+开题报告+答辩PPT+参考文献+项目源码及数据库文件

---

еЊ  вЊБОЮФжМдкзлКЯЗжЮігУЛЇааЮЊФЃаЭЕФЬиЕувдЪЕЪБЯЕЭГНтОіЗНАИЕФЛљДЁЩЯЃЌЩшМЦВЂбаЗЂвЛЬзЛљгкHadoopЕФЕчЩЬЪЕЪБгУЛЇааЮЊЗжЮіЯЕЭГЃЌВЂдкЪЕМЪЕФЕчЩЬЭјеОжаНјааЪЙгУЁЃЖдЕчЩЬЭјеОжаЕФгУЛЇааЮЊНјааЗжЮіКЭбаОПЃЛЗжЮігУЛЇааЮЊЗжЮіЯЕЭГЕФгІгУГЁОАВЂеыЖдЪЕМЪЕФгІгУГЁОАЩшМЦвЛЬзЛљгкHadoopЕФЪЕЪБгУЛЇааЮЊЗжЮіЯЕЭГЃЛПЊЗЂJAVAEEПђМмЯТЕФЪЕЪБгУЛЇааЮЊЗжЮіЯЕЭГЃЛНЋЪЕЪБгУЛЇааЮЊЗжЮіЯЕЭГдкЕчЩЬЭјеОжаНјааЭЖШыЪЙгУЁЃБОДЮБЯвЕЩшМЦЕФПЮЬтЪЧЛљгкHadoopЕФЕчЩЬгУЛЇгУЛЇааЮЊЕФЗжЮіЯЕЭГЃЌФЧУДбаОПЕФЗНЯђОЭЪЧДѓЪ§ОнжаЕФHadoopЗНЯђЃЌдкЮвЕФПЮЬтжаЮвжївЊбаОПЕФЗНЯђЪЧЪ§ОнЕФВЩМЏРДдДЃЌЭЈЙ§FlumeТёЕуРДВЩМЏШежОаХЯЂЃЌЛђепЭЈЙ§NginxЗДЯђДњРэЗўЮёЦїРДЪеМЏШежОаХЯЂЃЌРДВЩМЏЕНЮвУЧашвЊЕФгУЛЇфЏРРЭјвГЕФаХЯЂЃЌШЛКѓОЭЪЧбаОПЕФДѓЪ§ОнЕФДцДЂЮЪЬтЁЃЙиМќДЪЃКЕчЩЬЪ§ОнЃЛгУЛЇааЮЊЃЛЗжЮіЯЕЭГЃЛHadoopЃЛJavaAbstractThis paper aims to comprehensively analyze the characteristics of user behavior model on the basis of real-time system solutions, design and develop a Hadoop-based real-time user behavior analysis system, and use it in actual e-commerce websites.Analyze and study user behavior in e-commerce websites; analyze the application scenarios of user behavior analysis system and design a real-time user behavior analysis system based on Hadoop; develop real-time user behavior analysis system under JAVAEE framework; and put real-time user behavior analysis system into use in e-commerce website.The graduation design project is based on Hadoop electricity business user behavior analysis system, so the research direction is the Hadoop direction of big data, in my project my main research direction is the source of data collection, through Flume buried point to collect log information, or through Nginx reverse proxy server to collect log information, to collect our need users to browse the web information, and then is the study of big data storage problem.Key words: e-commerce data; user behavior; analysis system; Hadoop; JavaФП  ТМеЊ  вЊ IAbstract IIЕк1еТ аїТл 11.1 БраДФПЕФ 11.2 БГОАМАвтвх 11.3 ПЊЗЂМАдЫааЛЗОГ 1Ек2еТ ЯЕЭГЯрЙиММЪѕНщЩм 32.1 hadoopЯЕЭГМмЙЙ 32.1.1 hadoop ЩњЬЌМмЙЙКЭИХПі 32.2 HDFSЃЈHadoopЗжВМЪНЮФМўЯЕЭГЃЉ 42.2.1 HDFS ЩшМЦЫЕУї 42.2.2 HDFSЕФДцДЂЛњжЦКЭКЫаФ 42.3 MapreduceЃЈЗжВМЪНМЦЫуПђМмЃЉ 72.3.1 mapreduceМЦЫуПђМмЩшМЦЫЕУї 72.3.2 HadoopЕФMapreduceМЦЫуПЊдДПђМмЕФМЦЫуСїГЬЃК 82.4 YarnЃЈзЪдДЙмРэПђМмЃЉ 92.4.1 yarnЕФМмЙЙ 92.4.2 yarnЕФИїИіНЧЩЋЕФжАд№ 102.4.3 YARN зївЕжДааСїГЬ 112.5 ЯЕЭГжаЕФЪ§ОнПтНщЩмКЭЦфЫћЙЄОпМђНщ 122.5.1 hiveЪЧЪВУД 122.5.2 hiveЕФМмЙЙ 132.5.3 hiveЕФЬиЕу 132.5.4 hbaseЪЧЪВУД 132.5.5 hbaseЕФДцДЂЛњжЦКЭБэНсЙЙ 142.5.7 Ъ§ОнЕМШыЕМГіЙЄОпsqoopКЭШежОЪеМЏЙЄОпflume 15Ек3еТ ашЧѓЗжЮі 173.1 ЯЕЭГИХЪі 173.2 ЯЕЭГЙІФмашЧѓ 173.2.1 ЪеМЏд­ЪМЪ§Он 173.2.2 МЦЫуЮяЦЗЯрЫЦЖШОиеѓ 183.2.3 МЦЫугУЛЇЙКТђЯђСП 183.2.4 МЦЫуЭЦМіЯђСПВЂШЅжиКЭХХађ 183.2.5 Ъ§ОнШыПт 183.2.6 зївЕПижЦ 193.2.7ЩЬЦЗЭЦМіЙІФм 193.3 ЯЕЭГЗЧЙІФмашЧѓ 19Ек4еТ ИХвЊЩшМЦ 204.1ЯЕЭГМмЙЙЩшМЦ 204.2ЯЕЭГВуДЮМмЙЙЩшМЦ 214.3ЯЕЭГЙІФмФЃПщЩшМЦ 224.3.1 МЦЫуЮяЦЗЯрЫЦЖШОиеѓ 224.3.2ЭЦМіОиеѓ(ЯрЫЦЖШОиеѓ*ЯђСП) 234.3.3ЖдЭЦМіЯђСПНјааДІРэ 234.3.4Ъ§ОнШыПт 234.4ЯЕЭГЪ§ОнПтЩшМЦ 244.5ЭЦМіФЃПщГЬађСїГЬЭМ 254.6ЯЕЭГМмЙЙЭМ 254.7Ъ§ОндЄДІРэВу 264.8ЭЦМіНсЙћЩњГЩВу 264.9ЭЦМіЯЕЭГСїГЬЭМ 27Ек5еТ ЯЕЭГЪЕЯж 285.1МЦЫугУЛЇЙКТђЩЬЦЗЕФСаБэ 285.2МЦЫуЩЬЦЗЕФЙВЯжЙиЯЕ 285.3МЦЫугУЛЇЕФЙКТђЯђСП 285.4ЭЦМіНсЙћ 295.5Ъ§ОнШЅжи 295.6ЭЦМіНсЙћШыПт 305.7ЙЙНЈзївЕСїЖдЯѓ 32Ек6еТ ЯЕЭГВтЪд 336.1МЦЫугУЛЇЙКТђЩЬЦЗЕФСаБэ 336.2МЦЫуЩЬЦЗЕФЙВЯжДЮЪ§(ЙВЯжОиеѓ) 336.3МЦЫугУЛЇЕФЙКТђЯђСП 336.4ЭЦМіНсЙћ 336.5Ъ§ОнШЅжи 346.6ЭЦМіНсЙћШыПт 356.7 webЯЕЭГЭЦМіЩЬЦЗЪЕЯж 35зм  Нс 36ВЮПМЮФЯз 37жТ  аЛ 39