用户行为分析系统开发文档

用户行为分析系统开发文档

数据采集模块（基础数据获取）

数据存储模块（数据存储基础）

数据同步模块（数据流转）

数据处理模块（核心分析）

数据分析模块（业务分析）

可视化展示模块（结果展示）

系统监控模块（运维保障）

一、数据采集模块实现方案

1. 模块概述

数据采集模块负责实时采集用户行为数据，包括页面访问、点击操作、停留时间等行为数据，并进行初步的数据清洗和预处理。

2. 技术选型

• 数据采集：Flume 1.9.0
• 消息队列：Kafka 2.8.1
• 数据预处理：Spark Streaming
• 数据存储：HBase 2.4.12

3. 数据模型设计

3.1 用户行为数据模型

case class UserBehavior(
  userId: String,          // 用户ID
  sessionId: String,       // 会话ID
  eventType: String,       // 事件类型
  eventTime: Long,         // 事件时间
  pageUrl: String,         // 页面URL
  referrer: String,        // 来源页面
  userAgent: String,       // 用户代理
  ip: String,             // IP地址
  properties: Map[String, String]  // 扩展属性
)

3.2 事件类型定义

object EventType {
  val PAGEVIEW = "pageview"    // 页面访问
  val CLICK = "click"          // 点击事件
  val SCROLL = "scroll"        // 滚动事件
  val STAY = "stay"           // 停留事件
  val CONVERSION = "conversion" // 转化事件
}

4. 实现方案

4.1 Flume配置

# Flume配置文件：flume-behavior.conf
agent.sources = behavior_source
agent.channels = memory_channel
agent.sinks = kafka_sink

# Source配置
agent.sources.behavior_source.type = exec
agent.sources.behavior_source.command = tail -F /var/log/nginx/access.log
agent.sources.behavior_source.channels = memory_channel

# Channel配置
agent.channels.memory_channel.type = memory
agent.channels.memory_channel.capacity = 10000
agent.channels.memory_channel.transactionCapacity = 1000

# Sink配置
agent.sinks.kafka_sink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agent.sinks.kafka_sink.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092
agent.sinks.kafka_sink.kafka.topic = user_behavior
agent.sinks.kafka_sink.kafka.flumeBatchSize = 100
agent.sinks.kafka_sink.kafka.producer.acks = 1
agent.sinks.kafka_sink.channel = memory_channel

4.2 Kafka配置

# Kafka配置文件：server.properties
broker.id=0
listeners=PLAINTEXT://localhost:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/var/lib/kafka/data
num.partitions=3
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=3
transaction.state.log.replication.factor=3
transaction.state.log.min.isr=2
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824

4.3 数据采集实现

// 创建数据采集服务
package com.useranalysis.collector

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
import org.apache.spark.sql.functions._

class BehaviorCollector(spark: SparkSession) {
  // 定义数据模式
  private val schema = StructType(Array(
    StructField("userId", StringType),
    StructField("sessionId", StringType),
    StructField("eventType", StringType),
    StructField("eventTime", LongType),
    StructField("pageUrl", StringType),
    StructField("referrer", StringType),
    StructField("userAgent", StringType),
    StructField("ip", StringType),
    StructField("properties", MapType(StringType, StringType))
  ))
  
  // 启动数据采集
  def startCollecting(): Unit = {
    // 从Kafka读取数据
    val kafkaDf = spark.readStream
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
      .option("subscribe", "user_behavior")
      .option("startingOffsets", "latest")
      .load()
      .selectExpr("CAST(value AS STRING) as value")
    
    // 解析JSON数据
    val parsedDf = kafkaDf
      .select(from_json(col("value"), schema).as("data"))
      .select("data.*")
    
    // 数据清洗
    val cleanedDf = parsedDf
      .filter(col("userId").isNotNull)
      .filter(col("eventTime").isNotNull)
      .withColumn("eventTime", when(col("eventTime") === 0, current_timestamp().cast(LongType))
        .otherwise(col("eventTime")))
    
    // 写入HBase
    val query = cleanedDf.writeStream
      .foreachBatch { (batchDf: DataFrame, batchId: Long) =>
        batchDf.write
          .format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase")
          .option("hbase.table", "user_behavior")
          .option("hbase.columns.mapping", "userId:key,eventType:col1,eventTime:col2,pageUrl:col3,properties:col4")
          .save()
      }
      .trigger(Trigger.ProcessingTime("5 seconds"))
      .start()
    
    // 等待查询终止
    query.awaitTermination()
  }
}

5. 数据质量保证

5.1 数据验证规则

• 必填字段检查
• 数据格式验证
• 时间戳有效性检查
• URL格式验证
• IP地址格式验证

5.2 数据清洗规则

• 去除空值记录
• 修正时间戳
• 规范化URL
• 提取用户代理信息
• 解析IP地址

6. 监控指标

6.1 采集性能指标

• 数据采集速率
• 数据处理延迟
• 错误率统计
• 数据量统计

6.2 系统资源指标

• CPU使用率
• 内存使用率
• 磁盘IO
• 网络IO

7. 部署方案

7.1 环境要求

• JDK 11
• Scala 2.12.15
• Spark 3.3.0
• Kafka 2.8.1
• Flume 1.9.0
• HBase 2.4.12

7.2 部署步骤

1. 安装依赖组件
2. 配置Flume
3. 配置Kafka
4. 配置Spark
5. 启动服务

8. 测试方案

8.1 功能测试

• 数据采集测试
• 数据清洗测试
• 数据存储测试

8.2 性能测试

• 并发采集测试
• 数据处理性能测试
• 存储性能测试

9. 注意事项

9.1 性能优化

• 合理设置批处理大小
• 优化数据清洗逻辑
• 合理配置资源

9.2 容错处理

• 异常数据处理
• 服务异常恢复
• 数据备份策略

9.3 安全考虑

• 数据加密传输
• 访问权限控制
• 敏感数据脱敏

二、数据存储模块实现方案

一、模块概述

1.1 功能描述

数据存储模块负责管理用户行为数据的存储，包括原始数据存储、汇总数据存储和缓存管理，确保数据的高可用性和一致性。

1.2 技术选型

• 原始数据存储：HBase 2.4.12
• 汇总数据存储：MySQL 8.0
• 缓存系统：Redis 6.2.6
• 分布式存储：HDFS 3.3.4

二、数据模型设计

2.1 HBase数据模型

// 用户行为表
case class HBaseBehaviorRecord(
  rowKey: String,          // 主键：userId_eventTime
  userId: String,          // 用户ID
  sessionId: String,       // 会话ID
  eventType: String,       // 事件类型
  eventTime: Long,         // 事件时间
  pageUrl: String,         // 页面URL
  properties: Map[String, String]  // 扩展属性
)

// 表结构设计
create 'user_behavior', 
  {NAME => 'info', VERSIONS => 1, TTL => 7776000},  // 基本信息，保存90天
  {NAME => 'props', VERSIONS => 1, TTL => 7776000}  // 扩展属性，保存90天

2.2 MySQL数据模型

-- 用户行为汇总表
CREATE TABLE behavior_summary (
  id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  user_id VARCHAR(50) NOT NULL,
  session_id VARCHAR(50) NOT NULL,
  start_time BIGINT NOT NULL,
  end_time BIGINT NOT NULL,
  page_count INT NOT NULL,
  total_duration BIGINT NOT NULL,
  conversion_rate DECIMAL(5,2),
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  INDEX idx_user_time (user_id, start_time)
);

-- 页面统计表
CREATE TABLE page_stats (
  id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  page_url VARCHAR(255) NOT NULL,
  pv BIGINT NOT NULL,
  uv BIGINT NOT NULL,
  avg_stay_time BIGINT,
  bounce_rate DECIMAL(5,2),
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  INDEX idx_page_url (page_url)
);

2.3 Redis缓存模型

// 实时数据缓存
case class RedisBehaviorCache(
  key: String,             // 缓存键：behavior:userId:timestamp
  data: String,            // 缓存数据（JSON格式）
  expireTime: Long         // 过期时间（1小时）
)

// 查询结果缓存
case class RedisQueryCache(
  key: String,             // 缓存键：query:type:params
  data: String,            // 缓存数据（JSON格式）
  expireTime: Long         // 过期时间（5分钟）
)

三、核心功能实现

3.1 HBase存储服务

class HBaseStorageService(spark: SparkSession) {
  private val tableName = "user_behavior"
  
  // 保存用户行为数据
  def saveBehaviorData(df: DataFrame): Unit = {
    df.foreachPartition { partition =>
      val connection = ConnectionFactory.createConnection()
      val table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName))
      
      partition.foreach { row =>
        val record = HBaseBehaviorRecord(
          rowKey = generateRowKey(row.getAs[String]("userId"), row.getAs[Long]("eventTime")),
          userId = row.getAs[String]("userId"),
          sessionId = row.getAs[String]("sessionId"),
          eventType = row.getAs[String]("eventType"),
          eventTime = row.getAs[Long]("eventTime"),
          pageUrl = row.getAs[String]("pageUrl"),
          properties = row.getAs[Map[String, String]]("properties")
        )
        
        val put = new Put(Bytes.toBytes(record.rowKey))
        put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("userId"), Bytes.toBytes(record.userId))
        put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("sessionId"), Bytes.toBytes(record.sessionId))
        put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("eventType"), Bytes.toBytes(record.eventType))
        put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("eventTime"), Bytes.toBytes(record.eventTime))
        put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("pageUrl"), Bytes.toBytes(record.pageUrl))
        
        record.properties.foreach { case (key, value) =>
          put.addColumn(Bytes.toBytes("props"), Bytes.toBytes(key), Bytes.toBytes(value))
        }
        
        table.put(put)
      }
      
      table.close()
      connection.close()
    }
  }
  
  // 读取用户行为数据
  def readBehaviorData(startTime: Long, endTime: Long): DataFrame = {
    spark.read
      .format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase")
      .option("hbase.table", tableName)
      .option("hbase.columns.mapping", "userId:key,eventType:col1,eventTime:col2,pageUrl:col3,properties:col4")
      .load()
      .filter(col("eventTime").between(startTime, endTime))
  }
}

3.2 MySQL存储服务

class MySQLStorageService(spark: SparkSession) {
  private val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/user_analysis"
  private val properties = new Properties()
  properties.setProperty("user", "root")
  properties.setProperty("password", "password")
  
  // 保存行为汇总数据
  def saveBehaviorSummary(df: DataFrame): Unit = {
    df.write
      .mode("append")
      .jdbc(url, "behavior_summary", properties)
  }
  
  // 保存页面统计数据
  def savePageStats(df: DataFrame): Unit = {
    df.write
      .mode("append")
      .jdbc(url, "page_stats", properties)
  }
  
  // 读取行为汇总数据
  def readBehaviorSummary(startTime: Long, endTime: Long): DataFrame = {
    spark.read
      .jdbc(url, "behavior_summary", properties)
      .filter(col("start_time").between(startTime, endTime))
  }
}

3.3 Redis缓存服务

class RedisStorageService {
  private val jedisPool = new JedisPool("localhost", 6379)
  implicit val formats = DefaultFormats
  
  // 缓存用户行为数据
  def cacheBehaviorData(cache: RedisBehaviorCache): Unit = {
    val jedis = jedisPool.getResource
    try {
      jedis.setex(cache.key, cache.expireTime, cache.data)
    } finally {
      jedis.close()
    }
  }
  
  // 获取缓存的用户行为数据
  def getBehaviorData(key: String): Option[String] = {
    val jedis = jedisPool.getResource
    try {
      Option(jedis.get(key))
    } finally {
      jedis.close()
    }
  }
  
  // 缓存查询结果
  def cacheQueryResult(cache: RedisQueryCache): Unit = {
    val jedis = jedisPool.getResource
    try {
      jedis.setex(cache.key, cache.expireTime, cache.data)
    } finally {
      jedis.close()
    }
  }
}

四、数据备份策略

4.1 HBase备份

# 创建备份
hbase backup create full /backup/user_behavior

# 恢复备份
hbase backup restore /backup/user_behavior

4.2 MySQL备份

# 创建备份
mysqldump -u root -p user_analysis > /backup/user_analysis.sql

# 恢复备份
mysql -u root -p user_analysis < /backup/user_analysis.sql

4.3 Redis备份

# 创建备份
redis-cli SAVE

# 恢复备份
redis-cli --pipe < /backup/redis_dump.rdb

五、性能优化

5.1 HBase优化

• 预分区设计
• 压缩算法选择
• 缓存配置优化
• 写入性能优化

5.2 MySQL优化

• 索引优化
• 分区表设计
• 查询优化
• 连接池配置

5.3 Redis优化

• 内存优化
• 持久化配置
• 集群配置
• 缓存策略优化

六、监控指标

6.1 存储性能指标

• 写入延迟
• 读取延迟
• 存储容量
• 连接数

6.2 数据质量指标

• 数据完整性
• 数据一致性
• 数据及时性
• 数据准确性

七、部署方案

7.1 环境要求

• HBase 2.4.12
• MySQL 8.0
• Redis 6.2.6
• HDFS 3.3.4

7.2 配置要求

• 内存配置
• 磁盘配置
• 网络配置
• 集群配置

八、测试方案

8.1 功能测试

• 数据写入测试
• 数据读取测试
• 数据备份测试
• 数据恢复测试

8.2 性能测试

• 并发写入测试
• 并发读取测试
• 大数据量测试
• 压力测试

九、注意事项

9.1 性能考虑

• 合理设置分区
• 优化索引设计
• 配置缓存策略
• 监控系统性能

9.2 数据安全

• 数据加密
• 访问控制
• 备份策略
• 恢复机制

9.3 运维考虑

• 监控告警
• 日志管理
• 容量规划
• 故障处理

三、数据同步模块实现方案

一、模块概述

1.1 功能描述

数据同步模块负责实现不同存储系统之间的数据同步，包括Kafka到HBase的实时同步、HBase到MySQL的批量同步，以及数据一致性检查和错误处理机制。

1.2 技术选型

• 实时同步：Spark Streaming
• 批量同步：Spark SQL
• 消息队列：Kafka 2.8.1
• 数据存储：HBase 2.4.12, MySQL 8.0
• 缓存系统：Redis 6.2.6

二、数据模型设计

2.1 同步配置模型

case class SyncConfig(
  kafkaTopic: String,           // Kafka主题
  kafkaGroupId: String,         // Kafka消费者组ID
  kafkaBootstrapServers: String, // Kafka服务器地址
  hbaseTable: String,           // HBase表名
  mysqlTable: String,           // MySQL表名
  batchSize: Int,               // 批处理大小
  syncInterval: Long            // 同步间隔
)

2.2 同步状态模型

case class SyncStatus(
  source: String,               // 数据源
  target: String,               // 目标存储
  lastSyncTime: Long,           // 最后同步时间
  recordsCount: Long,           // 记录数量
  status: String,               // 同步状态
  errorMessage: Option[String]  // 错误信息
)

2.3 同步任务模型

case class SyncTask(
  taskId: String,               // 任务ID
  sourceType: String,           // 源类型
  targetType: String,           // 目标类型
  startTime: Long,              // 开始时间
  endTime: Long,                // 结束时间
  status: String,               // 任务状态
  priority: Int                 // 优先级
)

三、核心功能实现

3.1 实时同步服务（Kafka到HBase）

class RealtimeSyncService(spark: SparkSession, config: SyncConfig) {
  def startRealtimeSync(): Unit = {
    // 从Kafka读取数据
    val kafkaDf = spark.readStream
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", config.kafkaBootstrapServers)
      .option("subscribe", config.kafkaTopic)
      .option("group.id", config.kafkaGroupId)
      .option("startingOffsets", "latest")
      .option("maxOffsetsPerTrigger", config.batchSize)
      .load()
      .selectExpr("CAST(value AS STRING) as value")
    
    // 解析JSON数据
    val parsedDf = kafkaDf
      .select(from_json(col("value"), getSchema()).as("data"))
      .select("data.*")
    
    // 数据清洗
    val cleanedDf = parsedDf
      .filter(col("userId").isNotNull)
      .filter(col("eventTime").isNotNull)
      .withColumn("eventTime", when(col("eventTime") === 0, current_timestamp().cast(LongType))
        .otherwise(col("eventTime")))
    
    // 写入HBase
    val query = cleanedDf.writeStream
      .foreachBatch { (batchDf: DataFrame, batchId: Long) =>
        try {
          // 写入HBase
          hbaseService.saveBehaviorData(batchDf)
          
          // 更新同步状态
          updateSyncStatus(
            source = "kafka",
            target = "hbase",
            batchId = batchId,
            count = batchDf.count(),
            status = "success"
          )
        } catch {
          case e: Exception =>
            handleSyncError(batchId, e)
        }
      }
      .trigger(Trigger.ProcessingTime("5 seconds"))
      .start()
    
    query.awaitTermination()
  }
}

3.2 批量同步服务（HBase到MySQL）

class BatchSyncService(spark: SparkSession, config: SyncConfig) {
  def startBatchSync(): Unit = {
    // 从HBase读取数据
    val hbaseDf = hbaseService.readBehaviorData(
      getLastSyncTime(),
      System.currentTimeMillis()
    )
    
    // 数据转换
    val transformedDf = transformData(hbaseDf)
    
    // 写入MySQL
    mysqlService.saveBehaviorSummary(transformedDf)
    
    // 更新同步状态
    updateSyncStatus(
      source = "hbase",
      target = "mysql",
      syncTime = System.currentTimeMillis(),
      count = transformedDf.count()
    )
  }
  
  private def transformData(df: DataFrame): DataFrame = {
    df.groupBy("userId", "sessionId")
      .agg(
        min("eventTime").as("startTime"),
        max("eventTime").as("endTime"),
        count("pageUrl").as("pageCount"),
        sum("stayTime").as("totalDuration")
      )
  }
}

3.3 数据一致性检查

class ConsistencyChecker(spark: SparkSession) {
  def checkConsistency(): Unit = {
    // 检查Kafka和HBase数据一致性
    val kafkaCount = getKafkaCount()
    val hbaseCount = getHBaseCount()
    
    if (kafkaCount != hbaseCount) {
      handleInconsistency("kafka", "hbase", kafkaCount, hbaseCount)
    }
    
    // 检查HBase和MySQL数据一致性
    val mysqlCount = getMySQLCount()
    if (hbaseCount != mysqlCount) {
      handleInconsistency("hbase", "mysql", hbaseCount, mysqlCount)
    }
  }
}

3.4 错误处理机制

class ErrorHandler(spark: SparkSession) {
  def handleSyncError(taskId: String, error: Exception): Unit = {
    // 记录错误信息
    val errorRecord = SyncError(
      taskId = taskId,
      errorType = error.getClass.getSimpleName,
      errorMessage = error.getMessage,
      timestamp = System.currentTimeMillis(),
      retryCount = 0
    )
    
    // 保存错误记录
    saveErrorRecord(errorRecord)
    
    // 重试机制
    if (shouldRetry(errorRecord)) {
      retrySyncTask(taskId)
    } else {
      notifyAdmin(errorRecord)
    }
  }
}

四、同步流程

4.1 实时同步流程

1. 从Kafka读取数据
2. 数据清洗和转换
3. 写入HBase
4. 更新同步状态
5. 错误处理和重试

4.2 批量同步流程

1. 获取上次同步时间
2. 从HBase读取数据
3. 数据转换和汇总
4. 写入MySQL
5. 更新同步状态

4.3 一致性检查流程

1. 获取各存储系统数据量
2. 比对数据量
3. 处理不一致情况
4. 生成检查报告

五、性能优化

5.1 同步性能优化

• 批量处理优化
• 并行处理优化
• 缓存优化
• 网络优化

5.2 资源优化

• 内存使用优化
• CPU使用优化
• 磁盘IO优化
• 网络IO优化

六、监控指标

6.1 同步性能指标

• 同步延迟
• 吞吐量
• 错误率
• 重试次数

6.2 数据质量指标

• 数据完整性
• 数据一致性
• 数据及时性
• 数据准确性

七、部署方案

7.1 环境要求

• Spark 3.3.0
• Kafka 2.8.1
• HBase 2.4.12
• MySQL 8.0
• Redis 6.2.6

7.2 配置要求

• 内存配置
• CPU配置
• 磁盘配置
• 网络配置

八、测试方案

8.1 功能测试

• 实时同步测试
• 批量同步测试
• 一致性检查测试
• 错误处理测试

8.2 性能测试

• 并发同步测试
• 大数据量测试
• 压力测试
• 故障恢复测试

九、注意事项

9.1 性能考虑

• 合理设置批处理大小
• 优化同步间隔
• 合理配置资源
• 监控系统性能

9.2 数据安全

• 数据加密
• 访问控制
• 操作审计
• 备份策略

9.3 运维考虑

• 监控告警
• 日志管理
• 容量规划
• 故障处理

四、数据处理模块实现方案

一、模块概述

1.1 功能描述

数据处理模块负责对采集到的用户行为数据进行清洗、转换和分析，包括行为路径分析、停留时间分析、点击热力图分析等功能。

1.2 技术选型

• 核心框架：Apache Spark 3.3.0
• 开发语言：Scala 2.12.15
• 数据存储：HBase 2.4.12
• 缓存系统：Redis 6.2.6

二、数据模型设计

2.1 行为路径模型

case class BehaviorPath(
  userId: String,          // 用户ID
  sessionId: String,       // 会话ID
  path: Seq[String],       // 访问路径
  duration: Long,          // 路径时长
  startTime: Long,         // 开始时间
  endTime: Long,          // 结束时间
  pageCount: Int,         // 页面数量
  conversion: Boolean     // 是否转化
)

2.2 停留时间模型

case class PageStayTime(
  userId: String,          // 用户ID
  pageUrl: String,         // 页面URL
  stayTime: Long,          // 停留时间
  eventTime: Long,         // 事件时间
  isBounce: Boolean       // 是否跳出
)

2.3 点击热力图模型

case class ClickHeatmap(
  pageUrl: String,         // 页面URL
  elementId: String,       // 元素ID
  x: Int,                  // X坐标
  y: Int,                  // Y坐标
  clickCount: Int,         // 点击次数
  timestamp: Long         // 时间戳
)

三、核心功能实现

3.1 行为路径分析

class BehaviorPathAnalyzer(spark: SparkSession) {
  def analyzePath(df: DataFrame): DataFrame = {
    val windowSpec = Window.partitionBy("userId", "sessionId")
      .orderBy("eventTime")
    
    df.withColumn("nextUrl", lead("pageUrl", 1).over(windowSpec))
      .withColumn("nextTime", lead("eventTime", 1).over(windowSpec))
      .filter(col("eventType") === "pageview")
      .groupBy("userId", "sessionId")
      .agg(
        collect_list("pageUrl").as("path"),
        min("eventTime").as("startTime"),
        max("eventTime").as("endTime")
      )
      .withColumn("duration", col("endTime") - col("startTime"))
  }
}

3.2 停留时间分析

class StayTimeAnalyzer(spark: SparkSession) {
  def analyzeStayTime(df: DataFrame): DataFrame = {
    val windowSpec = Window.partitionBy("userId", "sessionId")
      .orderBy("eventTime")
    
    df.withColumn("nextTime", lead("eventTime", 1).over(windowSpec))
      .filter(col("eventType") === "pageview")
      .withColumn("stayTime", col("nextTime") - col("eventTime"))
      .select("userId", "pageUrl", "stayTime", "eventTime")
  }
}

3.3 点击热力图分析

class ClickHeatmapAnalyzer(spark: SparkSession) {
  def analyzeHeatmap(df: DataFrame): DataFrame = {
    df.filter(col("eventType") === "click")
      .groupBy("pageUrl", "properties.elementId")
      .agg(
        avg("properties.x").as("x"),
        avg("properties.y").as("y"),
        count("*").as("clickCount")
      )
  }
}

3.4 转化路径分析

class ConversionPathAnalyzer(spark: SparkSession) {
  def analyzeConversion(df: DataFrame, targetEvent: String): DataFrame = {
    val windowSpec = Window.partitionBy("userId", "sessionId")
      .orderBy("eventTime")
    
    df.withColumn("hasTarget", when(col("eventType") === targetEvent, 1).otherwise(0))
      .withColumn("targetTime", when(col("hasTarget") === 1, col("eventTime")))
      .withColumn("nextTargetTime", lead("targetTime", 1).over(windowSpec))
      .filter(col("hasTarget") === 1)
      .groupBy("userId", "sessionId")
      .agg(
        collect_list("pageUrl").as("conversionPath"),
        min("eventTime").as("conversionTime")
      )
  }
}

3.5 流失路径分析

class ChurnPathAnalyzer(spark: SparkSession) {
  def analyzeChurn(df: DataFrame, churnThreshold: Long): DataFrame = {
    val windowSpec = Window.partitionBy("userId")
      .orderBy("eventTime")
    
    df.withColumn("nextTime", lead("eventTime", 1).over(windowSpec))
      .withColumn("timeDiff", col("nextTime") - col("eventTime"))
      .filter(col("timeDiff") > churnThreshold)
      .groupBy("userId")
      .agg(
        collect_list("pageUrl").as("churnPath"),
        max("eventTime").as("lastActiveTime")
      )
  }
}

四、数据处理流程

4.1 数据清洗

• 去除空值记录
• 修正时间戳
• 规范化URL
• 提取用户代理信息
• 解析IP地址

4.2 数据转换

• 会话识别
• 路径构建
• 停留时间计算
• 点击位置提取
• 转化事件识别

4.3 数据分析

• 路径分析
• 停留分析
• 热力图分析
• 转化分析
• 流失分析

五、性能优化

5.1 数据处理优化

• 使用Spark SQL优化
• 合理设置分区
• 优化数据缓存
• 并行处理优化

5.2 存储优化

• HBase索引优化
• 数据压缩
• 分区策略
• 缓存策略

六、监控指标

6.1 处理性能指标

• 处理延迟
• 吞吐量
• 资源使用率
• 错误率

6.2 数据质量指标

• 数据完整性
• 数据准确性
• 数据及时性
• 数据一致性

七、部署方案

7.1 环境要求

• Spark 3.3.0
• Scala 2.12.15
• HBase 2.4.12
• Redis 6.2.6

7.2 配置要求

• 内存配置
• CPU配置
• 磁盘配置
• 网络配置

八、测试方案

8.1 功能测试

• 路径分析测试
• 停留时间测试
• 热力图测试
• 转化分析测试

8.2 性能测试

• 并发处理测试
• 大数据量测试
• 资源使用测试
• 响应时间测试

九、注意事项

9.1 性能考虑

• 合理设置批处理大小
• 优化数据清洗逻辑
• 合理配置资源
• 监控系统性能

9.2 数据质量

• 数据验证
• 异常处理
• 数据备份
• 数据恢复

9.3 安全考虑

• 数据加密
• 访问控制
• 操作审计
• 敏感数据处理

五、数据分析模块实现方案

一、模块概述

1.1 功能描述

数据分析模块负责对用户行为数据进行深入分析，包括用户分群分析、留存分析、活跃度分析和转化漏斗分析等功能，为企业提供数据驱动的决策支持。

1.2 技术选型

• 核心框架：Apache Spark 3.3.0
• 开发语言：Scala 2.12.15
• 数据存储：HBase 2.4.12, MySQL 8.0
• 缓存系统：Redis 6.2.6

二、数据模型设计

2.1 用户分群模型

case class UserSegment(
  userId: String,          // 用户ID
  segmentType: String,     // 分群类型
  segmentValue: String,    // 分群值
  rfmScore: Int,          // RFM得分
  userValue: Double,      // 用户价值
  lifecycleStage: String, // 生命周期阶段
  createTime: Long        // 创建时间
)

2.2 留存分析模型

case class RetentionAnalysis(
  cohortDate: String,     // 同期群日期
  retentionDay: Int,      // 留存天数
  userCount: Int,         // 用户数量
  retentionRate: Double,  // 留存率
  churnRate: Double      // 流失率
)

2.3 活跃度分析模型

case class ActivityAnalysis(
  date: String,           // 日期
  dau: Int,               // 日活跃用户数
  mau: Int,               // 月活跃用户数
  activityScore: Double,  // 活跃度得分
  trend: String          // 趋势
)

2.4 转化漏斗模型

case class ConversionFunnel(
  funnelId: String,       // 漏斗ID
  stepName: String,       // 步骤名称
  stepOrder: Int,         // 步骤顺序
  userCount: Int,         // 用户数量
  conversionRate: Double, // 转化率
  dropRate: Double       // 流失率
)

三、核心功能实现

3.1 用户分群分析

class UserSegmentationAnalyzer(spark: SparkSession) {
  // RFM模型分析
  def analyzeRFM(df: DataFrame): DataFrame = {
    val rfmDf = df.groupBy("userId")
      .agg(
        max("eventTime").as("lastPurchaseTime"),
        count("eventType").as("frequency"),
        sum("amount").as("monetary")
      )
      .withColumn("recency", datediff(current_date(), from_unixtime(col("lastPurchaseTime"))))
      .withColumn("rfmScore", calculateRFMScore(col("recency"), col("frequency"), col("monetary")))
    
    rfmDf
  }
  
  // 用户价值分析
  def analyzeUserValue(df: DataFrame): DataFrame = {
    df.groupBy("userId")
      .agg(
        sum("amount").as("totalValue"),
        count("eventType").as("activityCount"),
        avg("amount").as("avgValue")
      )
      .withColumn("userValue", calculateUserValue(
        col("totalValue"),
        col("activityCount"),
        col("avgValue")
      ))
  }
  
  // 生命周期分析
  def analyzeLifecycle(df: DataFrame): DataFrame = {
    df.groupBy("userId")
      .agg(
        min("eventTime").as("firstActiveTime"),
        max("eventTime").as("lastActiveTime"),
        count("eventType").as("activityCount")
      )
      .withColumn("lifecycleStage", determineLifecycleStage(
        col("firstActiveTime"),
        col("lastActiveTime"),
        col("activityCount")
      ))
  }
}

3.2 留存分析

class RetentionAnalyzer(spark: SparkSession) {
  // 计算留存率
  def calculateRetention(df: DataFrame): DataFrame = {
    val cohortDf = df.withColumn("cohortDate", date_format(
      from_unixtime(min("eventTime").over(Window.partitionBy("userId"))),
      "yyyy-MM-dd"
    ))
    
    cohortDf.groupBy("cohortDate")
      .agg(
        count("userId").as("cohortSize"),
        sum(when(col("eventTime") >= date_add(col("cohortDate"), 1), 1).otherwise(0)).as("day1Retention"),
        sum(when(col("eventTime") >= date_add(col("cohortDate"), 7), 1).otherwise(0)).as("day7Retention"),
        sum(when(col("eventTime") >= date_add(col("cohortDate"), 30), 1).otherwise(0)).as("day30Retention")
      )
  }
  
  // 计算流失率
  def calculateChurn(df: DataFrame): DataFrame = {
    df.groupBy("userId")
      .agg(
        max("eventTime").as("lastActiveTime")
      )
      .withColumn("isChurned", when(
        datediff(current_date(), from_unixtime(col("lastActiveTime"))) > 30,
        1
      ).otherwise(0))
      .groupBy()
      .agg(
        avg("isChurned").as("churnRate")
      )
  }
}

3.3 活跃度分析

class ActivityAnalyzer(spark: SparkSession) {
  // 计算DAU/MAU
  def calculateDAUMAU(df: DataFrame): DataFrame = {
    df.groupBy(date_format(from_unixtime(col("eventTime")), "yyyy-MM-dd").as("date"))
      .agg(
        countDistinct("userId").as("dau")
      )
      .withColumn("month", date_format(col("date"), "yyyy-MM"))
      .groupBy("month")
      .agg(
        avg("dau").as("avgDAU"),
        countDistinct("userId").as("mau")
      )
      .withColumn("dauMauRatio", col("avgDAU") / col("mau"))
  }
  
  // 计算活跃度趋势
  def analyzeActivityTrend(df: DataFrame): DataFrame = {
    df.groupBy(date_format(from_unixtime(col("eventTime")), "yyyy-MM-dd").as("date"))
      .agg(
        countDistinct("userId").as("activeUsers"),
        count("eventType").as("activityCount")
      )
      .withColumn("activityScore", calculateActivityScore(
        col("activeUsers"),
        col("activityCount")
      ))
      .withColumn("trend", calculateTrend(col("activityScore")))
  }
}

3.4 转化漏斗分析

class ConversionAnalyzer(spark: SparkSession) {
  // 构建转化漏斗
  def buildConversionFunnel(df: DataFrame, steps: Seq[String]): DataFrame = {
    val funnelDf = df.groupBy("userId")
      .agg(
        collect_list("eventType").as("eventSequence")
      )
      .withColumn("funnelSteps", calculateFunnelSteps(col("eventSequence")))
    
    steps.zipWithIndex.map { case (step, index) =>
      funnelDf
        .filter(col("funnelSteps").contains(step))
        .groupBy()
        .agg(
          count("userId").as("userCount")
        )
        .withColumn("stepName", lit(step))
        .withColumn("stepOrder", lit(index))
    }.reduce(_ union _)
  }
  
  // 计算转化率
  def calculateConversionRate(funnelDf: DataFrame): DataFrame = {
    funnelDf.withColumn("conversionRate", col("userCount") / 
      first("userCount").over(Window.orderBy("stepOrder")))
      .withColumn("dropRate", 1 - col("conversionRate"))
  }
}

四、分析流程

4.1 用户分群流程

1. 数据准备
2. RFM分析
3. 用户价值分析
4. 生命周期分析
5. 结果存储

4.2 留存分析流程

1. 同期群划分
2. 留存率计算
3. 流失率计算
4. 趋势分析
5. 结果存储

4.3 活跃度分析流程

1. DAU/MAU计算
2. 活跃度评分
3. 趋势分析
4. 预测分析
5. 结果存储

4.4 转化漏斗流程

1. 漏斗步骤定义
2. 用户行为序列分析
3. 转化率计算
4. 流失点分析
5. 结果存储

五、性能优化

5.1 计算优化

• 并行计算优化
• 内存使用优化
• 算法优化
• 缓存优化

5.2 存储优化

• 分区优化
• 索引优化
• 压缩优化
• 缓存策略

六、监控指标

6.1 分析性能指标

• 计算延迟
• 资源使用率
• 数据准确性
• 系统稳定性

6.2 业务指标

• 用户分群分布
• 留存率趋势
• 活跃度变化
• 转化率变化

七、部署方案

7.1 环境要求

• Spark 3.3.0
• Scala 2.12.15
• HBase 2.4.12
• MySQL 8.0
• Redis 6.2.6

7.2 配置要求

• 内存配置
• CPU配置
• 磁盘配置
• 网络配置

八、测试方案

8.1 功能测试

• 分群分析测试
• 留存分析测试
• 活跃度分析测试
• 转化漏斗测试

8.2 性能测试

• 大数据量测试
• 并发分析测试
• 资源使用测试
• 响应时间测试

九、注意事项

9.1 性能考虑

• 合理设置批处理大小
• 优化计算逻辑
• 合理配置资源
• 监控系统性能

9.2 数据质量

• 数据验证
• 异常处理
• 数据备份
• 数据恢复

9.3 业务考虑

• 分析维度
• 时间粒度
• 指标定义
• 结果展示

六、可视化展示模块实现方案

一、模块概述

1.1 功能描述

可视化展示模块负责将用户行为分析结果以直观的图表形式展示，包括实时数据大屏、用户行为报表、自定义分析报表等功能。

1.2 技术选型

• 前端框架：Vue 3.2.0
• 图表库：ECharts 5.4.2
• UI组件库：Element Plus 2.x
• 状态管理：Vuex 4.x
• 路由管理：Vue Router 4.x
• HTTP客户端：Axios
• 开发语言：TypeScript

二、数据模型设计

2.1 实时监控数据模型

interface MonitorData {
  timestamp: number;      // 时间戳
  metrics: {
    pv: number;          // 页面访问量
    uv: number;          // 独立访客数
    avgResponseTime: number; // 平均响应时间
    errorRate: number;   // 错误率
    conversionRate: number; // 转化率
  };
  alerts: Alert[];       // 告警信息
}

interface Alert {
  level: 'info' | 'warning' | 'error';
  message: string;
  timestamp: number;
}

2.2 用户行为数据模型

interface BehaviorData {
  userId: string;        // 用户ID
  eventType: string;     // 事件类型
  eventTime: number;     // 事件时间
  pageUrl: string;       // 页面URL
  stayTime: number;      // 停留时间
  clickPosition: {       // 点击位置
    x: number;
    y: number;
  };
  properties: Record<string, any>; // 事件属性
}

2.3 分析报表数据模型

interface ReportData {
  reportId: string;      // 报表ID
  reportType: string;    // 报表类型
  timeRange: {           // 时间范围
    start: number;
    end: number;
  };
  dimensions: string[];  // 维度
  metrics: string[];     // 指标
  data: any[];          // 数据
  config: ChartConfig;   // 图表配置
}

interface ChartConfig {
  type: string;         // 图表类型
  options: any;         // 图表配置项
  style: any;          // 样式配置
}

三、核心功能实现

3.1 实时数据大屏

<!-- 实时监控仪表盘 -->
<template>
  <div class="dashboard">
    <div class="metrics-panel">
      <metric-card
        v-for="metric in metrics"
        :key="metric.id"
        :title="metric.title"
        :value="metric.value"
        :trend="metric.trend"
        :unit="metric.unit"
      />
    </div>
    
    <div class="charts-panel">
      <v-chart
        class="chart"
        :option="trendChartOption"
        autoresize
      />
      <v-chart
        class="chart"
        :option="distributionChartOption"
        autoresize
      />
    </div>
    
    <div class="alerts-panel">
      <alert-list :alerts="alerts" />
    </div>
  </div>
</template>

<script setup lang="ts">
import { ref, onMounted, onUnmounted } from 'vue'
import { use } from 'echarts/core'
import { CanvasRenderer } from 'echarts/renderers'
import { LineChart, PieChart } from 'echarts/charts'
import VChart from 'vue-echarts'
import MetricCard from './components/MetricCard.vue'
import AlertList from './components/AlertList.vue'
import { useMonitorStore } from '@/stores/monitor'

use([CanvasRenderer, LineChart, PieChart])

const monitorStore = useMonitorStore()
const metrics = ref([])
const alerts = ref([])

// 实时数据更新
const updateData = async () => {
  const data = await monitorStore.fetchMonitorData()
  metrics.value = data.metrics
  alerts.value = data.alerts
}

// 定时更新
let timer: number
onMounted(() => {
  updateData()
  timer = window.setInterval(updateData, 5000)
})

onUnmounted(() => {
  clearInterval(timer)
})
</script>

3.2 用户行为报表

<!-- 用户行为分析报表 -->
<template>
  <div class="behavior-report">
    <div class="filter-panel">
      <el-date-picker
        v-model="timeRange"
        type="daterange"
        range-separator="至"
        start-placeholder="开始日期"
        end-placeholder="结束日期"
      />
      <el-select v-model="selectedMetrics" multiple>
        <el-option
          v-for="metric in metrics"
          :key="metric.value"
          :label="metric.label"
          :value="metric.value"
        />
      </el-select>
    </div>
    
    <div class="charts-container">
      <v-chart
        class="chart"
        :option="sankeyChartOption"
        autoresize
      />
      <v-chart
        class="chart"
        :option="heatmapChartOption"
        autoresize
      />
      <v-chart
        class="chart"
        :option="funnelChartOption"
        autoresize
      />
    </div>
  </div>
</template>

<script setup lang="ts">
import { ref, computed } from 'vue'
import { use } from 'echarts/core'
import { CanvasRenderer } from 'echarts/renderers'
import { SankeyChart, HeatmapChart, FunnelChart } from 'echarts/charts'
import VChart from 'vue-echarts'
import { useBehaviorStore } from '@/stores/behavior'

use([CanvasRenderer, SankeyChart, HeatmapChart, FunnelChart])

const behaviorStore = useBehaviorStore()
const timeRange = ref([])
const selectedMetrics = ref([])

// 图表配置
const sankeyChartOption = computed(() => ({
  title: { text: '用户行为路径' },
  series: [{
    type: 'sankey',
    data: behaviorStore.sankeyData
  }]
}))

const heatmapChartOption = computed(() => ({
  title: { text: '点击热力图' },
  series: [{
    type: 'heatmap',
    data: behaviorStore.heatmapData
  }]
}))

const funnelChartOption = computed(() => ({
  title: { text: '转化漏斗' },
  series: [{
    type: 'funnel',
    data: behaviorStore.funnelData
  }]
}))
</script>

3.3 自定义分析报表

<!-- 自定义分析报表 -->
<template>
  <div class="custom-report">
    <div class="toolbar">
      <el-button @click="addChart">添加图表</el-button>
      <el-button @click="saveReport">保存报表</el-button>
    </div>
    
    <div class="report-container">
      <div
        v-for="chart in charts"
        :key="chart.id"
        class="chart-wrapper"
        :style="chart.style"
      >
        <div class="chart-header">
          <el-input v-model="chart.title" placeholder="图表标题" />
          <el-select v-model="chart.type">
            <el-option
              v-for="type in chartTypes"
              :key="type.value"
              :label="type.label"
              :value="type.value"
            />
          </el-select>
        </div>
        
        <v-chart
          class="chart"
          :option="getChartOption(chart)"
          autoresize
        />
        
        <div class="chart-footer">
          <el-button @click="removeChart(chart.id)">删除</el-button>
        </div>
      </div>
    </div>
  </div>
</template>

<script setup lang="ts">
import { ref } from 'vue'
import { use } from 'echarts/core'
import { CanvasRenderer } from 'echarts/renderers'
import * as echarts from 'echarts/charts'
import VChart from 'vue-echarts'
import { useReportStore } from '@/stores/report'

use([CanvasRenderer, ...Object.values(echarts)])

const reportStore = useReportStore()
const charts = ref([])
const chartTypes = [
  { label: '折线图', value: 'line' },
  { label: '柱状图', value: 'bar' },
  { label: '饼图', value: 'pie' },
  { label: '散点图', value: 'scatter' }
]

// 添加图表
const addChart = () => {
  charts.value.push({
    id: Date.now(),
    title: '新图表',
    type: 'line',
    style: {
      width: '50%',
      height: '400px'
    },
    data: []
  })
}

// 获取图表配置
const getChartOption = (chart: any) => {
  return {
    title: { text: chart.title },
    series: [{
      type: chart.type,
      data: chart.data
    }]
  }
}

// 保存报表
const saveReport = async () => {
  await reportStore.saveReport({
    charts: charts.value
  })
}
</script>

四、性能优化

4.1 图表渲染优化

• 使用 v-chart 的 autoresize 属性
• 大数据量分页加载
• 图表按需加载
• 使用 Web Worker 处理数据计算

4.2 数据更新优化

• 使用 WebSocket 实时更新
• 数据缓存策略
• 增量更新机制
• 防抖和节流处理

4.3 资源加载优化

• 组件懒加载
• 图片资源优化
• CDN加速
• 浏览器缓存

五、监控指标

5.1 性能指标

• 页面加载时间
• 图表渲染时间
• 数据更新延迟
• 内存使用情况

5.2 业务指标

• 图表访问量
• 用户交互次数
• 报表导出次数
• 自定义报表数量

六、部署方案

6.1 环境要求

• Node.js 16+
• Nginx 1.20+
• Redis 6.2.6

6.2 配置要求

• 内存配置
• CPU配置
• 磁盘配置
• 网络配置

七、测试方案

7.1 功能测试

• 图表渲染测试
• 数据更新测试
• 交互功能测试
• 导出功能测试

7.2 性能测试

• 大数据量测试
• 并发访问测试
• 内存泄漏测试
• 响应时间测试

八、注意事项

8.1 性能考虑

• 合理设置更新频率
• 优化数据计算逻辑
• 控制图表数量
• 监控资源使用

8.2 用户体验

• 响应式设计
• 加载状态提示
• 错误处理机制
• 操作引导

8.3 安全性

• 数据权限控制
• 操作审计
• 敏感数据脱敏
• 防XSS攻击

系统监控模块实现方案

一、模块概述

1.1 功能描述

系统监控模块负责对整个用户行为分析系统进行全方位的监控，包括系统性能监控、资源使用监控、业务指标监控和告警管理等功能。

1.2 技术选型

• 监控系统：Prometheus + Grafana
• 日志系统：ELK Stack 7.17.0
• 告警系统：AlertManager
• 数据存储：InfluxDB
• 开发语言：Java 11, Python 3.8

二、数据模型设计

2.1 系统性能指标模型

public class SystemMetrics {
    private String metricName;      // 指标名称
    private String metricType;      // 指标类型
    private Double value;           // 指标值
    private String unit;            // 单位
    private Long timestamp;         // 时间戳
    private Map<String, String> labels; // 标签
}

public class ResourceMetrics {
    private String resourceType;    // 资源类型
    private Double used;            // 已使用量
    private Double total;           // 总量
    private Double usageRate;       // 使用率
    private Long timestamp;         // 时间戳
}

2.2 业务指标模型

public class BusinessMetrics {
    private String metricName;      // 指标名称
    private String businessType;    // 业务类型
    private Double value;           // 指标值
    private Double threshold;       // 阈值
    private String status;          // 状态
    private Long timestamp;         // 时间戳
}

public class AlertRule {
    private String ruleId;          // 规则ID
    private String metricName;      // 指标名称
    private String operator;        // 操作符
    private Double threshold;       // 阈值
    private String severity;        // 严重程度
    private String action;          // 告警动作
}

三、核心功能实现

3.1 系统性能监控

@Service
public class SystemMonitorService {
    // 收集系统性能指标
    public List<SystemMetrics> collectSystemMetrics() {
        List<SystemMetrics> metrics = new ArrayList<>();
        
        // CPU使用率
        metrics.add(new SystemMetrics(
            "cpu_usage",
            "gauge",
            getCPUUsage(),
            "percent",
            System.currentTimeMillis()
        ));
        
        // 内存使用率
        metrics.add(new SystemMetrics(
            "memory_usage",
            "gauge",
            getMemoryUsage(),
            "percent",
            System.currentTimeMillis()
        ));
        
        // 磁盘使用率
        metrics.add(new SystemMetrics(
            "disk_usage",
            "gauge",
            getDiskUsage(),
            "percent",
            System.currentTimeMillis()
        ));
        
        return metrics;
    }
    
    // 收集资源使用指标
    public List<ResourceMetrics> collectResourceMetrics() {
        List<ResourceMetrics> metrics = new ArrayList<>();
        
        // Spark资源使用
        metrics.add(new ResourceMetrics(
            "spark",
            getSparkResourceUsage()
        ));
        
        // Kafka资源使用
        metrics.add(new ResourceMetrics(
            "kafka",
            getKafkaResourceUsage()
        ));
        
        // HBase资源使用
        metrics.add(new ResourceMetrics(
            "hbase",
            getHBaseResourceUsage()
        ));
        
        return metrics;
    }
}

3.2 业务指标监控

@Service
public class BusinessMonitorService {
    // 收集业务指标
    public List<BusinessMetrics> collectBusinessMetrics() {
        List<BusinessMetrics> metrics = new ArrayList<>();
        
        // 数据处理延迟
        metrics.add(new BusinessMetrics(
            "processing_delay",
            "data_processing",
            getProcessingDelay(),
            getProcessingDelayThreshold()
        ));
        
        // 数据质量指标
        metrics.add(new BusinessMetrics(
            "data_quality",
            "data_quality",
            getDataQualityScore(),
            getDataQualityThreshold()
        ));
        
        // 系统可用性
        metrics.add(new BusinessMetrics(
            "system_availability",
            "system",
            getSystemAvailability(),
            getAvailabilityThreshold()
        ));
        
        return metrics;
    }
    
    // 检查告警规则
    public List<Alert> checkAlertRules(List<BusinessMetrics> metrics) {
        List<Alert> alerts = new ArrayList<>();
        
        for (BusinessMetrics metric : metrics) {
            AlertRule rule = getAlertRule(metric.getMetricName());
            if (isAlertTriggered(metric, rule)) {
                alerts.add(createAlert(metric, rule));
            }
        }
        
        return alerts;
    }
}

3.3 日志监控

@Service
public class LogMonitorService {
    // 收集系统日志
    public void collectSystemLogs() {
        // 配置Logstash
        LogstashConfig config = new LogstashConfig();
        config.setInputType("file");
        config.setInputPath("/var/log/*.log");
        config.setOutputType("elasticsearch");
        config.setOutputHost("localhost:9200");
        
        // 启动Logstash
        LogstashClient client = new LogstashClient(config);
        client.start();
        
        // 收集日志
        client.collectLogs(log -> {
            // 解析日志
            LogEntry entry = parseLog(log);
            
            // 发送到Elasticsearch
            elasticsearchClient.index(entry);
            
            // 检查错误日志
            if (isErrorLog(entry)) {
                handleErrorLog(entry);
            }
        });
    }
    
    // 分析日志
    public LogAnalysis analyzeLogs() {
        LogAnalysis analysis = new LogAnalysis();
        
        // 错误率分析
        analysis.setErrorRate(calculateErrorRate());
        
        // 性能分析
        analysis.setPerformanceMetrics(analyzePerformance());
        
        // 异常分析
        analysis.setAnomalies(detectAnomalies());
        
        return analysis;
    }
}

3.4 告警管理

@Service
public class AlertManagerService {
    // 处理告警
    public void handleAlert(Alert alert) {
        // 记录告警
        alertRepository.save(alert);
        
        // 根据严重程度处理
        switch (alert.getSeverity()) {
            case "critical":
                handleCriticalAlert(alert);
                break;
            case "warning":
                handleWarningAlert(alert);
                break;
            case "info":
                handleInfoAlert(alert);
                break;
        }
        
        // 发送通知
        sendNotification(alert);
    }
    
    // 发送通知
    private void sendNotification(Alert alert) {
        NotificationConfig config = getNotificationConfig(alert.getSeverity());
        
        // 发送邮件
        if (config.isEmailEnabled()) {
            emailService.sendAlertEmail(alert);
        }
        
        // 发送短信
        if (config.isSmsEnabled()) {
            smsService.sendAlertSms(alert);
        }
        
        // 发送Webhook
        if (config.isWebhookEnabled()) {
            webhookService.sendAlertWebhook(alert);
        }
    }
}

四、监控指标

4.1 系统性能指标

• CPU使用率
• 内存使用率
• 磁盘使用率
• 网络流量
• 系统负载

4.2 资源使用指标

• Spark资源使用
• Kafka资源使用
• HBase资源使用
• MySQL资源使用
• Redis资源使用

4.3 业务指标

• 数据处理延迟
• 数据质量指标
• 系统可用性
• 用户活跃度
• 转化率

4.4 日志指标

• 错误率
• 响应时间
• 请求量
• 异常数量
• 系统状态

五、告警规则

5.1 系统告警规则

• CPU使用率 > 80%
• 内存使用率 > 85%
• 磁盘使用率 > 90%
• 系统负载 > 10
• 网络延迟 > 100ms

5.2 业务告警规则

• 数据处理延迟 > 5分钟
• 数据质量分数 < 0.8
• 系统可用性 < 99.9%
• 错误率 > 1%
• 响应时间 > 2秒

六、部署方案

6.1 环境要求

• Prometheus 2.30+
• Grafana 8.0+
• Elasticsearch 7.17.0
• Logstash 7.17.0
• Kibana 7.17.0
• AlertManager 0.23+

6.2 配置要求

• 监控服务器配置
• 存储服务器配置
• 网络配置
• 安全配置

七、测试方案

7.1 功能测试

• 指标采集测试
• 告警规则测试
• 通知发送测试
• 日志分析测试

7.2 性能测试

• 采集性能测试
• 存储性能测试
• 查询性能测试
• 告警性能测试

八、注意事项

8.1 性能考虑

• 合理设置采集频率
• 优化存储策略
• 控制告警频率
• 监控资源使用

8.2 可靠性考虑

• 监控系统高可用
• 数据备份策略
• 故障恢复机制
• 告警降级策略

8.3 安全性考虑

• 访问权限控制
• 数据加密传输
• 敏感信息脱敏
• 审计日志记录