1.1. 前言 由于我们这边没有使用 M/R join的方法来实现 IP对应的区域，我们是使用M/R结合Pandas来实现。 我们计算每日PV经过这四个步骤: Mapper: 将以行数据解析成 key...
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CDN_IP对应地址-Pandas-Python数据分析(18)
1.1. Pandas分析步骤 载入日志数据 载入area_ip数据 将 CDN_IP请求数 进行 COUNT。类似如下SQL: 1.2. 代码 运行统计和输出结果 昵称: HH QQ: 275258...
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CDN_IP对应地区-MRJob-Python数据分析(17)
1.1. 前言 由于我们这边没有使用 M/R join的方法来实现 IP对应的区域，我们是使用M/R结合Pandas来实现。 我们计算CDN IP对应地区经过这四个步骤: Mapper: 将以行数据解...
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Join实现-MRJob-Python数据分析(16)
1.1. 前言 前面我们解析出了CDN IP 和 用户真实IP 的访问次数，但是我们要如何知道该IP是来自哪个地区呢？这时候我们就需要用到在area_ip.csv 中的数据了。 这时候就需要使用 M/...
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真实IP请求-Pandas-Python数据分析(15)
1.1. Pandas分析步骤 载入数据 将 真实IP请求 进行 COUNT。类似如下SQL: 1.2. 代码 运行统计和输出结果 昵称: HH QQ: 275258836 ttlsa群交流沟通(QQ...
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真实IP请求数-MRJob-Python数据分析(14)
1.1. 前言 我们计算真实IP经过这四个步骤: Mapper: 将以行数据解析成 key=real_ip value=1的形式 Shuffle: 通过Shuffle后的结果会生成以 key 的值排序...
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CDN_IP请求数-Pandas-Python数据分析(13)
1.1. Pandas分析步骤 载入数据 将 CDN_IP请求数 进行 COUNT。类似如下SQL: 1.2. 代码 运行统计和输出结果 昵称: HH QQ: 275258836 ttlsa群交流沟通...
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CDN_IP请求数-MRJob-Python数据分析(12)
1.1. 前言 我们计算CDN IP请求数经过这四个步骤: Mapper: 将以行数据解析成 key=cdn_ip value=1的形式 Shuffle: 通过Shuffle后的结果会生成以 key ...
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浏览工具排名-Pandas-Python数据分析(11)
1.1. Pandas分析步骤 载入数据 将 浏览工具排名 进行 COUNT。类似如下SQL: 1.2. 代码 运行统计和输出结果 昵称: HH QQ: 275258836 ttlsa群交流沟通(QQ...
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浏览工具排名-MRJob-Python数据分析(10)
1.1. 前言 我们计算浏览工具排名经过这四个步骤: Mapper: 将以行数据解析成 key=浏览工具 value=1的形式 Shuffle: 通过Shuffle后的结果会生成以 key 的值排序的...
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外链点击数-Pandas-Python数据分析(9)
1.1. Pandas分析步骤 载入数据 将 外链点击数 进行 COUNT。类似如下SQL: 1.2. 代码 运行统计和输出结果 昵称: HH QQ: 275258836 ttlsa群交流沟通(QQ群...
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外链点击数-MRJob-Python数据分析(8)
1.1. 前言 我们计算外链点击数经过这四个步骤: Mapper: 将以行数据解析成 key=外链点击数 value=1的形式 Shuffle: 通过Shuffle后的结果会生成以 key 的值排序的...
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URL请求数-Pandas-Python数据分析(7)
1.1. Pandas分析步骤 载入数据 将 请求的URL 进行 COUNT。类似如下SQL: 1.2. 代码 运行统计和输出结果 昵称: HH QQ: 275258836 ttlsa群交流沟通(QQ...
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URL请求数-MRJob-Python数据分析(6)
1.1. 前言 我们计算URL请求数经过这四个步骤: Mapper: 将以行数据解析成 key=请求的URL数 value=1的形式 Shuffle: 通过Shuffle后的结果会生成以 key 的值...
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时刻PV-Pandas-Python数据分析(5)
1.1. Pandas分析步骤 载入数据 将 access_time 的日期进行 COUNT。类似如下SQL: 1.2. 代码 运行统计和输出结果 昵称: HH QQ: 275258836 ttlsa...
