基于 Hadoop 生态的用户行为分析数仓系统
针对电商平台海量日志数据,搭建从数据采集、清洗到多维分析的 全链路数仓架构,支持业务端对活跃用户及转化率的实时监控。
核心工作:使用 Flume 采集服务器日志并实时传输至 Kafka 缓冲,利用 Hive 完成 ODS/DWD/DWS/ADS 四层建模;编写 HQL 实现用户留存、GMV 统计等复杂指标计算;通过 Sqoop 将分析结果导出至关系型数据库用于可视化展示。
项目成果:实现了百万级原始数据的自动化处理,将报表生成效率提升 50%,能够支撑日增 10GB 数据的稳定处理。