本系列文章由TTLSA兄弟HH精心打造 选择Init – Python数据分析(1) 选择每日PV-MRJob-Python数据分析(2) 选择每日PV-Pandas-Pytho...

数据 具体数据和代码在网盘：链接:  https://pan.baidu.com/s/1qYyAyvi密码: rnbj 相关文件: 01_user_goods_score.data。 数...

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1.1. Pandas分析步骤 载入日志数据 载入area_ip数据 将 real_ip 请求数 进行 COUNT。类似如下SQL: SELECT inet_aton(l....

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...

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: SELECT inet_aton(l.cd...

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:...

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...

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: SELECT real_ip, count(*) FROM log ...

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 k...

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: SELECT cdn_ip, count(*) FROM log...

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...

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: SELECT browser, count(*) FROM log ...

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 ke...

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: SELECT reference_url, count(*) FROM ...