笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，
1、流量分析是指在互联网终端上的所有网络行为，并针对这个流量数据进行数据分析，用户的每一次点击会产生大量的流量信息，这些信息本身存在较多的价值，可以进行数据挖掘；
主要分析的内容为：移动用户的上网行为数据；内容分析；用户画像；终端分析；网络系统监控；上网详单查询等。。。。
这其中主要有这几个步骤：
- 最外层网关：
数据采集：即数据的来源是什么，传统的BASS经营分析数据，网关数据等，互联网爬取等。
- ftp服务器：
采集的数据，通过ftp服务器，汇总到一起，数据的样式有很多：图片、文字等，保持五分钟一个目录，不断的写积累在服务器上。。
- 日志采集服务器：
ftp上传输的数据由于是连续的，因此需要考虑数据的完整和连续性，因此需要使用高可用的结构，可以通过使用java编写实现系统的健壮性，除此之外还要考虑数据的实时性、可靠性（不能在传输的过程中出错）。在java的系统中需要定义几个线程：
首先有一个线程，每五分钟探测ftp服务器中的文件夹是否生成完毕，并将生成完毕的文件暂时放到日志存储的服务器上；
另一个线程每十五分钟对数据进行一次数据传送，将数据传送到下面的HDFS中，数据在HDFS中实现分类，在传送的过程中需要对传送的文件进行标记，标记开头和结尾，如果传输过程中异常，则删除之前传输的数据，重新再传；
除了上面的两个线程外，还需要一个线程，用来做备份管理，即将上传到HDFS中的文件临时的备份到另外的空间中，这些备份数据每隔一段时间进行一次删除。
- 实时流量分析（图表左侧的内容）：
上面的分析为一种离线的分析，另外还有一种实时的数据分析，主要是用到kafka、storm和HBase三种结构，对用户的地理位置信息进行分析，此时需要用到一些用户的地理位置，就会考虑到数据的基站。数据会访问最近的基站，在基站中保留最近的数据，因此需要找到相应地理位置，具体的技术点后面会做详细介绍。
HBase有一个特性：根据每一行的主键（rowkey），字典顺序将数据按顺序排序；HBase的表天生是分布式的，容量可以在线扩容；
2、本课所讲的案例图解为：
从图中可以看到，整体的系统比较复杂，此处主要针对几个方面进行介绍，存储在HDFS中的内容存在大量的数据价值，可以实现较多的功能，笔者主要介绍行为轨迹增强功能，具体的实现会涉及到爬虫的编写和MR实现的数据清洗、分类，主要用到的数据源为HDFS中的数据。
3、离线文件处理时通过mr可以实现行为轨迹增强：
数据存储到hdfs中时（HDFS中的数据主要有两部分组成：一个是网关过来的数据，另一个是HBASE中到过来的数据），另外有一个MR程序将数据导入到另外的服务器中，将这些数据集中在另外的系统中存储，然后在这个新的系统中对数据进行分类，SCA（内容识别与行为轨迹增强）每小时运行一次。
在用户的访问信息中，一般会发现用户访问的网址，但对网址的具体信息无法分辨，因此需要对这些url进行相应的爬取，然后发觉url中的内容<url：url的网页内容>，并将其存储在知识库（此处为规则库、实例库）中，下次再在日志中分析到相同的url，可以直接在知识库中获取，最后将查询到的内容存储在数据仓库中，比如：在哪里、网关、时间、详细URL等多个字段，详细的URL可以进行更深度的细分，获取URL页面上的数据，然后根据这些数据来强化日志信息：比如：<在哪里、网关、时间、详细URL>——>获取到记录中的url，然后爬取url中的内容，将相关的内容添加到记录中——><在哪里、网关、时间、详细URL、访问网页主题、关键字等>，然后将其存储在数据仓库中，以供后面使用。
在网银中可以借鉴这一经验：
1）网银系统中产生的日志用flume收集到HDFS服务器中，然后使用MR程序截取日志中有用的信息，其中包括账号等信息；
2）拿账号等信息与网银数据库中的数据做比较，如果数据库中存在这个账号对应的增强信息，则数据经过3、4进入到数据仓库中；
3）如果经比较发现没有相应的信息，则经过3、5进入到爬虫系统的队列中；
4）爬虫会从核心的日志中找到用户需要的信息，然后将其存储在网银的数据库中；
5）下次再有相同账号流入时，就直接走2、3、4流程，存储到数据仓库中。
规则库：URL库，行为增强的一些规则在这一库中，程序根据分解的原始资料中的url内容，匹配规则库，如果匹配成功则发送到下面的系统，如果匹配不上，则再进行匹配，再匹配的内容就发生再实例库中。
实例库：也是一些URL及内容，如果上面的内容匹配不上，则进行下面的库的匹配。
规则库是人工生成的，主要是一些有代表性的url，对其进行分类，贴标签等；实例库是通过爬虫等工具自动识别的内容信息，自动存入到实例库中，以行为增强程序方便程序进行比较。
过滤到本地的日志信息会与实例库进行匹配，如果匹配到则显示匹配成功，然后输出增强之后的日志，放入到另一个系统的HDFS中；如果匹配失败，则将url放入到待爬清单中，在待爬清单附近有一个爬虫，用来监控待爬清单，一旦待爬清单中存入url，则爬虫就会启动，进行相应数据的爬取；爬取数据时用到任务队列BlockQ，一边讲url放入队列，另一边有个线程池从另一端取，爬虫根据取出的url来爬取网页，在队列中的数据出站的时候可以做一个校验，如果大量url来自于同一个网站，则将其打散，然后再爬取，防止反爬技术。
爬取的信息需要进行相应的解析，解析的过程为内容识别，用到的技术为机器学习，即使用NLP等技术，提取文本的主题信息、主旨大意等。用到的算法常用的有SVM等，这一方式的效果在小数据量时未必显著，因此有大牛提出了另外的方法——模板抽取识别，对主流的大型的结构清晰的网站非常有用处；比如：通过将主流的网站进行分析，分析其网页结构，根据需求，形成文本提取的模板，以bean的形式存储模板：<youku:模板>，存储在系统的properties文件中，爬虫根据模板爬取相应的模板信息；然后将这个模板信息写入到实例库中。
在识别URL是否已经爬取过时，可以用到布隆过滤器，来进行处理，布隆过滤器的原理为：
- 首先爬取一个url，爬取完成后将对应的url通过一个算法映射到一个64位byte数组中，映射到的地方掷为1；
- 再次的爬取时会对这个数组进行校验，如果映射到的位置有值，则表示该url已经爬取过，否则，表示没有爬取；
增强之后的日志会被存储在数据仓库中去，然后形成各种模型。
可以统计出流量耗费占80%的url，作为热门访问url，然后对其进行分析。
如何抽取有代表性的url：
主要是通过url的流量统计，对同一url的访问流量做一次排序，排序在前面的url进行抽取，然后存放在数据库中作为知识库。
