完整教程：电商日志分析项目：Hadoop + Hive + Spark SQL

在电商平台中，日志资料承载了用户点击、搜索、下单、支付等关键行为，如何高效分析这些数据，对于用户画像、精准推荐和运营决策具有重要意义。本文将通过Hadoop + Hive + Spark SQL的组合，搭建一个电商日志分析项目，帮助读者理解大数据分析的完整流程。

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一、任务背景

电商平台每天会产生数 TB 的日志信息，包括：

• 用户行为日志：页面访问、商品浏览、点击搜索等。
• 交易日志：下单、支付、退款等。
• 系统日志：服务器访问、错误记录等。

这些数据体量大、格式麻烦，需分布式存储与计算框架来支撑。

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二、项目架构设计

1. 数据采集层

   • 日志文件借助 Flume/Kafka 采集，写入 HDFS。

2. 数据存储层（HDFS）

   • 作为统一存储，保存原始日志数据。

3. 数据处理层（Hive + Spark SQL）

   • Hive：对日志进行清洗、分区建模，支撑离线分析。
   • Spark SQL<