Hadoop處理大規模日志數據的核心流程及工具如下：
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數據采集
- 使用 Flume 從服務器、網絡設備等實時采集日志，支持高并發和分布式傳輸，配置靈活（如指定數據源、緩沖機制）。
- 通過 Kafka 緩沖高吞吐量日志流，適配實時分析場景。
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數據存儲
- 存入 HDFS，利用分布式存儲和副本機制保障可靠性，支持批量寫入和壓縮（如Snappy算法）。
- 可進一步存入 HBase 或 Elasticsearch，滿足實時檢索需求。
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數據處理與分析
- MapReduce：編寫Mapper/Reducer程序，實現日志過濾、統計（如訪問量、錯誤碼計數）等批處理任務。
- Hive：通過類SQL語法查詢分析結構化日志，支持復雜聚合操作（如JOIN、GROUP BY）。
- Spark：利用RDD/DataFrame進行內存計算，提升處理效率，支持實時流處理（如Spark Streaming）。
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數據可視化與展示
- 通過 Kibana 可視化Elasticsearch中的日志數據，生成圖表、儀表盤。
- 使用 Grafana 對監控指標進行動態展示，支持告警規則配置。
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優化與擴展
- 分區與分桶：對HDFS數據按時間、地域等維度分區，提升查詢效率。
- 集群擴展：通過增加DataNode節點線性擴展存儲和計算能力。
典型場景：電商用戶行為分析（統計訪問路徑、停留時間）、運維故障排查（實時監控錯誤日志）。
參考資料：
