文档介绍：专题
DIGITCW 技术
Special Technology
基于大数据的用户行为分析系统
应用等带来便利。
RDD，并进行求值的过程。最终，RDD 中的数据会分布
到集群中，实现并行化的操作执行。 3 关键技术
Hadoop 用户行为的数据采集
Hadoop 技术是基于分布式服务器集群对数据进行运数据采集是该系统的基础内容，是数据分析的关键
算和分析的框架。包括 HDFS、MapReduce、Yarn 组件。步骤。采集的用户行为数据质量，直接影响着用户行为
基于本文主要研究内容，着重对 MapReduce 组件进行介分析结果的质量。在传统数据采集与应用的系统中，主
绍。首先，组件是一种数据处理的编程模型，
MapReduce 要对用户的操作行为、浏览****惯行为等数据进行采集，
分为：Map、Reduce 两个阶段 [1]。
并通过第三方数据收集相关脚本信息。但这种方式存在
Clickhouse 一定的估算误差，导致用户行为倾向程度判定不精准 [2]。
Clickhouse 是一个列式数据库，建立该数据库的目因此，本系统设计中，深度应用大数据技术，通过编写
的在于对数据进行快速的在线分析与处理 [2]。Clickhouse 代码，实现对用户的全量事件、指标的跟踪与分析。
数据库的优点包括：紧凑数据格式、数据压缩、数据存
用户行为的数据分析
储在磁盘、多核处理、支持分布式、支持部分 SQL、数