Result文件数据说明：
Ip：106.39.41.166,（城市）
Date：10/Nov/2016:00:01:02 +0800,（日期）
Day：10,（天数）
Traffic: 54 ,（流量）
Type: video,（类型：视频video或文章article）
Id: 8701（视频或者文章的id）
测试要求：
1、 数据清洗：按照进行数据清洗，并将清洗后的数据导入hive数据库中。
两阶段数据清洗：
（1）第一阶段：把需要的信息从原始日志中提取出来
ip: 199.30.25.88
time: 10/Nov/2016:00:01:03 +0800
traffic: 62
文章： article/11325
视频： video/3235
（2）第二阶段：根据提取出来的信息做精细化操作
ip--->城市 city（IP）
date--> time:2016-11-10 00:01:03
day: 10
traffic:62
type:article/video
id:11325
（3）hive数据库表结构:
create table data( ip string, time string , day string, traffic bigint,
type string, id string )
2、数据处理：
·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 （video/article）id
create table id_count as
select word,count(*) as cnt from
(select explode(split(id,' ')) as word from data) w
group by word
order by cnt desc;
·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 （ip）
create table ip_count as
select word,count(*) as cnt from
(select explode(split(ip,' ')) as word from data) w
group by word
order by cnt desc;
·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 （traffic）
create table traffic_count as select id,sum(traffic) as cnt from data group by id order by cnt desc;
2、 数据可视化：将统计结果倒入MySql数据库中，通过图形化展示的方式展现出来。
