数据清洗一定是对Log4j熟悉操作

用户行为访问日志：1.网站页面的访问量

                             2.网站的粘性

                             3.推荐

用户行为日志分析的意义：眼睛， 神经

通过定时调度工具每一分种产生的一批数据

网站+ Linux croutab 

项目实战：构建定时日志产生器----对接--》flume 构建conf*2----》zk   -kafka

flume与kafka通道测试：kafka-customer对于的topic测试

                                   flume对应流向的kafka  broker list 日志是否更新

 kafka 与sparkStreaming 通道测试： 构建sparkStreaming消息处理类，运行查看控制台的输出

                                                        实质 是flume与sparkStreaming间测试（保证flume与kafka的互通性）

数据清洗操作：构建日期处理类

功能1： 今天到现在为止 实战课程的访问量

 条件参数分析： yyyyMMdd     courseId       count

数据存储：关系型数据库， 非关系型数据库、

关系型算法原理： 20171111 +1 ===>click count +下一批次统计结果

Hbase: 一个API就能搞定， 非常方便

             Hbase表设计     RowKey 设计（核心）

                                        day_courseId

如何使用scala （spark）操作Hbase？ 

步骤一：dao层设计和实现

创建CourseClickCount (bean) name,value 

       CourseClickCountDao  数据访问层，构建常见方法

测试habase每个方法的连通性，测试是否可以正常实现数据的操作

步骤二：dao层结合spark业务实现层

实现清洗后的日志到hbase中（通过sparkStreaming处理）

清洗算法设计: 从搜索引擎来的课程的访问量，对于网络地址的处理

https://www.sogou.com/web?query=sparkSql 

 思路总结： 

   如果现在要以“/”来分离，name对于"//",如何来处理

   常见思路: split("//")，再结合成一个新的数组或者集合-->split("/")

   新思路:先替换再split      replaceAll("//","/") -->split("/")

  filter(_._1)代表第2个元素，其中"_"类似于this 

  filter的使用是一种排除思想

  map(x=>（_,1）)这里的"_"代表传入进来的"x",   =>()可以理解为转成了一个新的对象，

所以每次一定要清楚传入来的x 是什么，否则无法进行正确的处理