CN101582090A - 一种基于web分析的分布式处理方法和系统 - Google Patents

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李存刚
鲁雪林
张渔
冯帅
崇晓云
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Beijing Heimi Tiancheng Technology Co., Ltd.
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Abstract

本发明公开了一种基于WEB分析的分布式处理方法和系统，包括：数据农场、数据加工厂、分布式数据仓库和数据呈现中心四个工作模块。本发明的核心思想是：(1)数据农场从多种数据源采集顾客数据；(2)将这些海量的顾客原始数据并行写入分布式数据仓库中；(3)数据加工厂从分布式数据仓库中读出顾客原始数据，进行并行计算和二次处理；(4)二次处理后的结果数据回写到分布式数据仓库中；(5)数据呈现中心利用并行查询技术，让使用者方便地通过WEB查看原始数据和二次处理后的数据。本发明可以针对海量的WEB营销数据进行高效处理，在高效性、可靠性、扩展性和可管理性等方面都有所突破，可应用于互联网WEB分析等领域。

Description

一种基于WEB分析的分布式处理方法和系统
技术领域
本发明涉及互联网WEB分析相关领域。
背景技术
随着互联网的发展，WEB分析已经成为企业了解、优化在线业务的重要手段。而在WEB分析领域，需要处理的数据量级是非常庞大的，如何对这些海量的在线业务数据进行高效地并行处理，以实时或准实时(一般可延迟一天，即：今天显示昨日的各纬度分析数据)的方式呈现给顾客，并通过增加服务器就可以进行任意扩容，是众多WEB分析工具提供商需要解决的难题。
目前市场上的WEB分析工具在这种海量的数据面前缺乏有效的方法，在高效性、可靠性、扩展性和可管理性等方面都有所欠缺。
发明内容
为了解决上述存在的问题，本发明公开了一种基于WEB分析的分布式处理方法和系统，包括：数据农场、数据加工厂、分布式数据仓库和数据呈现中心四个工作模块。本发明的核心思想是：
(1)数据农场从多种数据源采集顾客数据；
(2)将这些海量的顾客原始数据并行写入分布式数据仓库中；
(3)数据加工厂从分布式数据仓库中读出顾客原始数据，进行并行计算和二次处理；
(4)二次处理后的结果数据回写到分布式数据仓库中；
(5)数据呈现中心利用并行查询技术，让使用者方便地通过WEB查看原始数据和二次处理后的数据。
上述顾客数据包括定量数据、定性数据和商业数据。其中，定量数据是指顾客在网络上(尤其是WEB上)的匿名来访行为，包括但不限于顾客的匿名特征(如：Cookie标识、IP地址、来源地域、来源运营商、来源媒体等)、访问行为(如：浏览动作、访问过程、访问内容、点击动作、行为轨迹、网上客服咨询行为)等；定性数据是顾客在现实社会中的属性与特征数据，包括性别、年龄、职业、上网时间特征、上网访问内容习惯等；商业数据是指顾客商业行为，包括顾客在WEB上所有详细的消费行为属性和购物记录。
本发明可以针对海量的WEB营销数据进行高效处理，在高效性、可靠性、扩展性和可管理性等方面都有所突破，可应用于互联网WEB分析等领域。
本发明填补了WEB分析等领域的一项空白。
具体实施方式
本发明采用的技术方案是：在WEB分析的采集、存储、计算、呈现等环节，采用了一种基于WEB分析的分布式处理方法和系统，该系统包括数据农场、数据加工厂、分布式数据仓库和数据呈现中心四大工作模块。
具体工作流程如下：
(1)首先，数据农场从多种数据源中收割、采集顾客数据；
(2)然后，数据农场将这些海量的顾客原始数据并行写入分布式数据仓库中。分布式数据仓库中包括多个存储节点，这些节点分工协作，共同分布式存储这些顾客原始数据；
(3)数据加工厂从分布式数据仓库中读出这些顾客原始数据，进行二次处理；
(4)数据加工厂将二次处理后的结果数据回写到分布式数据仓库中。分布式数据仓库的多个存储节点分工协作，共同分布式存储这些二次处理后的顾客数据；
(5)数据呈现中心利用并行查询技术，让使用者方便地通过WEB查看原始数据和二次处理后的数据。
优选地，所述顾客数据包括定量数据、定性数据和商业数据。
优选地，所述采集顾客数据的方式为并行地从多个数据源中采集。
优选地，所述数据农场的数据采集过程是由多个并行工作的队列节点完成的；
优选地，所述数据采集环节上，应用消息队列技术，确保在数据源有超大的突发流量时仍然能够很均匀地操作数据库，确保顾客数据不会丢失，系统也不会崩溃。
优选地，所述数据农场是将顾客数据写入分布式数据仓库中；
优选地，所述分布式数据仓库是由多个分布式的存储节点构成，每个存储节点内安装一套数据库。分布式数据仓库在外部看来就是一个数据库；
优选地，所述数据加工厂是将分布式数据仓库中的顾客数据进行二次处理，并将处理过的结果数据写回到分布式数据仓库中；
优选地，所述数据加工厂的二次处理过程是由多个并行工作的计算节点共同完成的；
优选地，所述数据呈现中心是将分布式数据仓库中的原始顾客数据和二次处理后的顾客数据通过WEB方式呈现出来；
优选地，所述数据呈现中心的呈现过程是由多个并行工作的Cache节点，利用并行查询机制，共同完成的。
优选地，所述数据呈现环节上，应用Cache技术，并使用了Cache集群，确保呈现的高效性。数据呈现中心在外部看来就是一个WEB服务器，可以呈现使用者所需数据。
和现有技术相比，本发明具有如下优点：
1.高效性
适合处理大容量的数据，分布式的处理方法使得处理海量数据变得容易。
2.扩展性
本发明达成的成果是，只要通过增加服务器，增加控制单元或节点，就可以自由扩展到更大的系统容量。
3.可管理性
系统在设计上，控制层和执行层分开，这使得对任务的管理、复杂的业务操作步骤以及系统维护都变得非常简单、清晰。
4.可靠性
某一个节点或进程工作期间出现意外中止，其他工作单元就会自动接管任务，并自动执行。系统不会崩溃和中断。
应该理解对于本领域技术人员来说很明显可以根据本发明权利要求中描述的方法，并结合以上范例做出多种修改和变更，甚至寻求其他编程手段而不脱离本发明的精神和范围。本发明意在覆盖在所附权利要求及其等效物范围内提供的本发明的修改和变型。
附图说明
说明书附图中的图1描述的是系统的总体框架和各模块之间的逻辑关系。系统包括101数据农场、102分布式数据仓库、103数据加工厂和104数据呈现中心四个模块。101数据农场负责原始数据源的收割、采集；102分布式数据仓库负责对原始数据和二次处理的数据进行存储和管理；103数据加工厂负责对原始数据进行二次加工处理，处理成使用者需要的数据；104数据呈现中心则负责最终把使用者需要的数据呈现出来。
说明书附图中的图2描述的是数据农场的内部工作流程。包括201数据源、202数据网关、203队列集群和204队列管理器四个子模块。201数据源包括但不限于来自媒体的监测数据、来自企业用户业务网站的监测数据、光纤分光设备DPI或者交换机镜像端口的监测数据、网站WEB服务器的Log日志数据以及企业用户的顾客管理或经营系统(如CRM)的数据，这些数据分散在不同的设备中；202数据网关负责把这些分散的原始数据读进来并分发到队列集群；203队列集群负责把读入的原始数据以消息队列的机制缓存下来，然后均匀地写入分布式数据仓库；204队列管理器则负责对队列集群的读写机制进行管理，某一个节点工作期间出现意外中止，其他节点就会自动接替其任务，并自动执行。数据农场的这种队列缓存机制确保了在数据源有超大的突发流量时仍然能够很均匀地操作数据库，不丢失顾客数据，同时确保系统不会崩溃。
说明书附图中的图3描述的是分布式数据仓库的内部工作流程。包括301存储集群、302存储管理器两个子模块。301存储集群负责存储原始数据和二次处理的数据，其内部由多个分布式的存储节点构成，每个存储节点内安装一套对象数据库；302存储管理器则负责对这些数据的读、写进行管理，某一个节点工作期间出现意外中止，其他节点就会自动接替其任务，并自动执行。分布式数据仓库的数据虽然分散在不同的存储节点上，但在外部看来就是一个数据库，而且读、写等操作都可以在多个存储节点并行地工作。
说明书附图中的图4描述的是数据加工厂的内部工作流程。包括401调度网关集群、402计算器集群和403计算管理器三个子模块。401调度网关集群负责计算任务的分发、控制，将海量数据的计算任务分解为多个计算任务，然后派发给402计算器集群；402计算器集群由多个并行工作的计算节点构成，每个计算节点都能独立地处理数据，402计算器集群负责将原始数据在多个计算节点中进行并行工作、二次处理，加工为使用者需要的数据；403计算管理器负责对计算动作进行统筹、管理，某一个节点工作期间出现意外中止，其他节点就会自动接替其任务，并自动执行。数据加工厂在外部看来就是一个大计算器，能够处理海量的数据，而且只要通过增加计算节点，就可以达到计算能力扩展的目的。
说明书附图中的图5描述的是数据呈现中心的内部工作流程。包括501数据网关集群、502Cache集群和503缓存管理器三个子模块。501数据网关集群负责将待呈现数据分发给502Cache集群；502Cache集群包括多个Cache节点，负责最终把数据以WEB方式呈现出来；503缓存管理器则负责对Cache集群呈现方式进行调度、管理，某一个节点工作期间出现意外中止，其他节点就会自动接替其任务，并自动执行。数据呈现中心在外部看来就是一个WEB服务器，可以呈现使用者所需数据；
说明书附图中的图6描述的是在实际部署时，节点服务器中安装的逻辑节点。即：每台节点服务器可以同时安装1个或多个节点，一般情况下，队列节点、存储节点、计算节点和Cache节点并不是一一对应的，部署的数量根据服务器的实际处理能力而定。

Claims (10)

1.本发明公开了一种基于WEB分析的分布式处理方法和系统，包括：数据农场、数据加工厂、分布式数据仓库和数据呈现中心四个工作模块。本发明的核心思想是：
(1)数据农场从多种数据源采集顾客数据；
(2)将这些海量的顾客原始数据并行写入分布式数据仓库中；
(3)数据加工厂从分布式数据仓库中读出顾客原始数据，进行并行计算和二次处理；
(4)二次处理后的结果数据回写到分布式数据仓库中；
(5)数据呈现中心利用并行查询技术，让使用者方便地通过WEB查看原始数据和二次处理后的数据。
2.根据权利1要求所述的一种基于WEB分析的分布式处理方法和系统，其特征在于：所述方法的顾客数据包括定量数据、定性数据和商业数据。
其中，定量数据是指顾客在网络上(尤其是WEB上)的匿名来访行为，包括但不限于顾客的匿名特征(如：Cookie标识、IP地址、来源地域、来源运营商、来源媒体等)、访问行为(如：浏览动作、访问过程、访问内容、点击动作、行为轨迹、网上客服咨询行为)等；
定性数据是顾客在现实社会中的属性与特征数据，包括性别、年龄、职业、上网时间特征、上网访问内容习惯等；
商业数据是指顾客商业行为，包括顾客在WEB上所有详细的消费属性和购物记录。
3.根据权利1要求所述的一种基于WEB分析的分布式处理方法和系统，其特征在于：所述采集顾客数据的方式为并行地从多种数据源中采集。这些数据源包括但不限于：
①企业在各大网络媒体上进行推广，来自这些媒体的顾客数据。
这些数据包括但不限于：独立访客唯一标识、、PV(Page View，曝光)、独立PV(唯一顾客带来的PV)、点击、独立点击(唯一顾客带来的点击)、顾客所在地域、点击关键字、去向URL等。
②来自企业业务网站的顾客数据。
这些数据包括但不限于：独立访客唯一标识、访客是否为系统新监测到的访客、访客被系统监测到的浏览次序号、访客是否为某域下的新访客、访客对于某域下的浏览次序号、一次访问(会话)的唯一标识码、是否为访客发起的一次新访问(会话)、访客的某次会话的浏览次序号、访客在页内的停留时长、访客离开页面的方式等。
③来自网络中光纤分光设备DPI或者以太网交换机镜像端口的顾客数据
这些数据包括但不限于：上网IP、访问时间戳、来源网址、访问网址、访问主机域名、浏览器类型、浏览器版本号、客户端默认语言、操作系统、COOKIE等。
④Web Server的访问log日志
这些数据包括但不限于：Data、Time、Client IP Client、User Name、Method、URI Stem、Protocol Status等。
⑤企业的顾客管理或经营系统(如CRM)的顾客数据，如电子商务的顾客后台管理系统等。
这些数据包括但不限于：登录名、姓名、消费明细等。
4.根据权利1要求所述的一种基于WEB分析的分布式处理方法和系统，其特征在于：所述数据农场是将顾客数据写入分布式数据仓库中。
5.根据权利1要求所述的一种基于WEB分析的分布式处理方法和系统，其特征在于：所述数据农场的数据采集过程是由多个并行工作的队列节点完成的。队列节点使用消息队列技术，确保在数据源有超大的突发流量时仍然能够很均匀地写入数据库，确保顾客数据不会丢失。
6.根据权利1要求所述的一种基于WEB分析的分布式处理方法和系统，其特征在于：所述分布式数据仓库是由多个分布式的存储节点构成，每个存储节点内安装一套数据库。分布式数据仓库在外部看来就是一个数据库。某一个节点工作期间出现意外中止，其他节点就会自动接替其任务，并自动执行。
7.根据权利1要求所述的一种基于WEB分析的分布式处理方法和系统，其特征在于：所述数据加工厂是将分布式数据仓库中的顾客数据进行二次处理，并将处理过的结果数据写回到分布式数据仓库中。
8.根据权利1要求所述的一种基于WEB分析的分布式处理方法和系统，其特征在于：所述数据加工厂的二次处理过程是由多个并行工作的计算节点共同完成的。某一个节点工作期间出现意外中止，其他节点就会自动接替其任务，并自动执行，计算任务不会中断。
9.根据权利1要求所述的一种基于WEB分析的分布式处理方法和系统，其特征在于：所述数据呈现中心是将分布式数据仓库中的原始顾客数据和二次处理后的顾客数据通过WEB方式呈现出来。
10.根据权利1要求所述的一种基于WEB分析的分布式处理方法和系统，其特征在于：所述数据呈现中心的呈现过程是由多个并行工作的Cache节点，利用并行查询机制，共同完成的。某一个节点工作期间出现意外中止，其他节点就会自动接替其任务，并自动执行。
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