Hbase案例分析

本篇内容介绍了“Hbase案例分析”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

案例背景：各位，相信各位都有浏览凤凰网的历史，那么凤凰网的广告相信各位也都点击过，可是各位有没有发现一个现象。当你某天点击一个广告后，后面的几天都会出现类似的广告，现在各个大的网站都会有这样的现象。比如你今天点击了家具的广告，那么之后，你就会发现跳出来的广告都是与家具有关。

用户行为分析。

也许各位都对这个名词不会陌生。而这就是现实中的一个典型的用户行为分析案例。

用户行为分析，分析的是数据，数据从何而来，从数据库中。数据库中的数据从用户的行为产生。鉴于这样的流程，那么很自然的想到：如何实现？如果数据保存在Hbase中又该如何实现。

针对这样的情形如果保存到传统的关系型数据库中很好设计，设计三张表，一个用户表，一个广告表，一个用户操作记录表，在操作记录表中含有操作的广告外键。

那么如果保存在Hbase中，因为之前没有设计Hbase的经验，下面就根据自己学习Hbase的知识，来设计我的第一个Hbase数据结构：

主题分析：用户行为分析可以看成是用户主题的一个需求。这里面提到一个用户主题，一个主题，可以含有多个需求，比如用户主题，可以含有用户行为分析，可以含有用户区域分析，可以含有用户性别分析，可以含有用户年龄结构分析，等等。下面主要讲解如何在Hbase中实现用户行为分析。

Hbase数据库设计：

在Hbase中建立两张表：

一张用户表：USER ，该表含有两个列族：一个为用户属性列族（族名：userProperty）；另外一个为用户行为属性（actionProperty）。行健为:用户ip

另外一张为广告表：ADVERT ,其含有一个列族（adProperty）

下面说说两个表，三个列族的列分别是什么：

USER：userProperty：用户Ip区域（ipArea），用户ip国际(ipCountry)，用户名ID(userId)

USER：actionProperty：点击链接(link)；广告行健（adId）；点击时间（time）,

ADERT：adProperty：广告所属行业（adHy）,广告利润（adMoney），广告所属商家comp，

创建表这两个表；

向广告表的adProperty插入一个行健数据：

put 'ADERT','ad00120311', ' adProperty:adHy ','家具'
put 'ADERT','ad00120311', ' adProperty: adMoney','11.11'
put 'ADERT','ad00120311', ' adProperty: comp','淘宝'

下面分析一下用户的流程并创建数据：

1：用户第一次点击凤凰网的广告，凤凰网获取到用户的Ip与用户id(如果登陆了)，

2：凤凰网根据用户ip从USER表中从actionProperty中查询该ip的操作记录。如果没有该ip的操作记录：

       则保存该用户的ip，并保存这次的操作记录，都是保存在USER表中但是保存的列族分别属于actionProperty与userProperty中。

例子数据：

保存用户属性

put 'USER','11.11.11.1','userProperty:ipArea','上海'
put 'USER','11.11.11.1','userProperty:ipCountry','中国'
put 'USER','11.11.11.1','userProperty:userId','100001213'
保存用户行为
put 'USER','11.11.11.1', 'actionProperty: link,'/ifeng.com/……'
put 'USER','11.11.11.1', 'actionProperty:adId','ad00120311'
put 'USER','11.11.11.1', 'actionProperty:time','20130623172900'

3：当下一次用户再使用相同的IP进入到凤凰网时，凤凰网会更加用户ip在用户表USER的userProperty列族中寻找数据，如果能够找到，利用ip在USER的actionProperty中寻找用户的操作记录。如果能够找到，则便能够获得广告的id。这表示这段时间，该用户对该产品比较感兴趣，所以需要推送该类型广告，然后利用广告id到广告表ADVERT中寻找该广告，然后寻找所有这个行业的广告信息推送给用户。

“Hbase案例分析”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！