作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
1.1 研究背景及意义
随着移动互联网的发展，用户对应用的依赖越来越大，移动设备的普及率也越来越高。每天都有成千上万的手机用户在不知情的情况下使用我们的应用程序，并产生大量的数据。这些数据帮助我们分析、挖掘用户的行为模式、习惯、喜好、偏好等。我们可以通过这些数据制定更好的产品设计、营销策略、用户运营策略等。然而，由于日志数据量大、采集时间长、不同版本应用程序间存在差异性、隐私保护问题等因素，传统的数据处理方法已无法满足需求。如何高效地将海量日志数据进行分析、挖掘和处理是当前研究热点之一。 云计算平台Amazon Elastic MapReduce (EMR) 是亚马逊提供的一款弹性可扩展的分布式计算服务，可以轻松地将海量日志数据存储、处理、分析和导出。通过该平台，我们可以快速开发、部署和运行分布式数据处理工作流，并且无需担心底层硬件配置或软件安装过程。另外，EMR 提供了实时数据处理能力，能快速响应日志的输入，并按需生成结果，帮助我们进行实时的日志分析。本文所描述的方法基于 EMR 的实时分析特性，可对用户使用移动应用程序的日志数据进行快速、准确、全面的分析和挖掘。
1.2 读者对象
本文面向具有相关知识背景的计算机、电子工程及相关专业人员，具有一定编程经验、熟练掌握 Python 语言、熟悉 Linux 操作系统的读者阅读。
2.相关概念
2.1 数据收集
数据的收集主要由两部分组成，一部分是设备端日志数据收集（Mobile App Logs），另一部分则是网络请求数据收集（Network Requests）。移动端日志数据的收集需要考虑应用性能损耗、设备性能瓶