小象用户行为分析平台 v1.0
1.0
小象用户行为分析平台
介绍
大数据技术已经迅速应用于商业并产生价值，通过数据分析来识别用户行为，建立以用户为中心的低成本快速增长，是一个企业必须具备的核心竞争力。 随着成本的大幅度增加，企业必须改变过去粗放型的营销和运营方式，特别是在市场营销、产品制造、销售以及未来的客户服务等各个方面向更加科学、高效的方向转变。
小象电商系统上线后，需要收集用户行为数据，通过大数据实时分析实现电商业务数字化运营。基于此强需求开发小象用户行为分析，兼容神策开源的埋点SDK完成终端行为上报，采用Nginx+Flume+kafka实现日志收集，采用Flink写入HDFS。
本开源项目内容包括nginx环境配置、Flume解密和日志格式处理、将明文数据存放到kafka的Topic下、Flink消费后将埋点数据存入HDFS的关键4步操作。为方便前期埋点的校验调优，在kafka环节，增加了埋点解析数据JSON格式存入MySQL。后续计划增加友盟和其他SDK厂商的埋点处理，以及业务系统日志的采集入库。
项目主要内容
1. 日志采集 (Flume+kafka)
2. 日志入库 (Flink+HDFS)
工作流程
架构设计思路
业务设计思路
技术架构
SDK埋点采集行为数据来源终端包括iOS、安卓、Web、H5、微信小程序等。不同终端SDK采用对应平台和主流语言的SDK，埋点采集到的数据通过JSON数据以HTTP POST方式提交到服务端API。 服务端API由数据接入系统组成，采用Nginx来接收通过 API 发送的数据，并且将之写到日志文件上。使用Nginx实现高可靠性与高可扩展性。 对于Nginx打印到文件的日志，会由Flume的 Source 模块来实时读取Nginx日志，并由Channel模块进行数据处理，最终通过Sink模块将处理结果发布到 Kafka中。
软件完整架构
第三方埋点SDK集成步骤
1. 引入SDK： 在终端应用配置文件添加 SDK 依赖，不同终端引入方式会有差异，具体操作步骤将在后续SDK技术文档中体现。
2. 配置上报服务端API地址： 用于设置SDK上报API的服务端地址。
3. 开启全埋点： SDK 可以自动采集一些用户行为，如 App 启动、退出、浏览页面、控件点击。初始化 SDK 时，通过SDK提供的初始化方法可以配置开启全埋点。
API接入服务设计
不同渠道的埋点数据通过 HTTP API 发送给服务端API实现数据接入。 采用Nginx作为WEB容器接收客户端SDK发送的数据，并且将之写到日志文件上。使用 Nginx 主要是考虑到其高并发、高可靠性与高可扩展性。
用户行为采集场景
通过应用场景梳理，实现以场景规划埋点，用场景检验埋点。场景梳理可以抽象为三个层面：
1. 通用基础场景： 共性操作统一考虑
2. 重要操作场景： 重要操作整体归因
3. 业务主流程场景： 以业务线定义完整过程
应用效果
版权声明
小象数据行为分析用Apache2.0开源协议个人和企业，在直接使用、二次开发后商业使用，需要遵守：
1. 包含xiaoxianganalysis LICENSE文件(授权使用者免费使用小象分析专利和知识产权)
2. 如果修改了代码，需要在被修改的文件中说明
3. 在修改和有源代码衍生的代码中，需要带有原来代码中的协议，商标
4. 在二次开发后商业发布的产品中，使用了多个开源软件，则必须包含一个Notice文件，在Notice文件中需要带有xiaoxianganalysis LICENSE。你可以在Notice中增加自己的许可，但不可以表现为对xiaoxianganalysis LICENSE构成更改。
例如:
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Apache-2.0 license
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