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基于Spark的大规模日志分析

摘要:本篇文章将从一个实际项目出发,分享如何使用 Spark 进行大规模日志分析,并通过代码演示加深读者的理解。 本文分享自华为云社区《【实战经验分享】基于Spark的大规模日志分析【上进小菜猪大数据系列】》,作者:上进小菜猪。 随着互联网的普及和应用范围的扩大,越来越多的应用场景需要对海量数据进行高效地处理和分析,这就要求我们必须具备大数据技术方面的知识和技能。本篇文章将从一个实际项目出发,分享如何使用 Spark 进行大规模日志分析,并通过代码演示加深读者的理解。 1.数据来源 我们的项目是针对某购物网站的访问日志进行分析,其中主要包含以下几个字段: IP:访问的客户端 IP 地址 Time:访问时间 Url:访问的 URL 地址 User-Agent:浏览器标识符 原始数据规模约为 100GB,我们需要对其进行清洗、统计和分析,以得到有用的信息和价值。 2. 数据清洗 由于原始数据存在缺失值、异常值、重复值等问题,因此我们需要进行数据清洗,主要包括以下步骤: 将原始数据进行格式转换,方便后续处理 对 IP、Time、Url 和 User-Agent 字段进行解析和提取 去除不合法...

MySQL ibdata1 文件“减肥”记

夏天来了,没想到连 ibdata1 文件也要开始“减肥”了~~~ 作者:杨彩琳 爱可生华东交付部 DBA,主要负责 MySQL 日常问题处理及 DMP 产品支持。爱好跳舞,追剧。 本文来源:原创投稿 有句话是这么说的:“在 InnoDB 存储引擎中数据是按照表空间来组织存储的”。其实潜台词就是:表空间是表空间文件,是实际存在的物理文件,MySQL 中有很多表空间,下面一起来了解一下吧。 人物介绍 在说“减肥”的故事之前,让我们先了解一下需要“减肥”的文件包含哪些部分,都是什么。 系统表空间 首先要说的是本文的主角,系统表空间。它里面存储的有: InnoDB 表元数据 doublewrite buffer change buffer undo logs 若在未配置 innodb_file_per_table 参数情况下有新建表的操作,那么系统表空间也会存储这些表和索引数据信息。前面有说过表空间也是实际存在的表空间文件,同样系统表空间它可以有一个或多个数据文件,默认情况下,是在数据目录中创建一个名为 ibdata1 文件的系统表空间数据文件,其文件大小和数量可以由参数 innodb_dat...

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