在使用大数据（Big Data）的实际应用场景中，日志文件是一个很重要的数据来源。相比其他数据源，日志信息总在源源不断的产生中，不论是系统或代码中设置好的触发/生成机制，还是系统（例如 Web Server、Database Server等）配置自动生成的日志，甚至包括了系统或应用执行发生异常或错误的情况，例如，SQL Server Azure VM上AlwaysOn高可用（HA）方案的运行状态相关的日志。
而日志文件里所潜藏的价值也正被大数据技术所挖掘，透过对于日志文件一些基础数据的统计、挖掘及分析，可以进一步获得很多非常有用的信息，例如，对网站日志的分析，可以获得页面的点击的情况、外部访问的情况、客户端/服务端错误的情况等，从而进一步分析网页运行的健康度、使用率分布、访问者行为等。
在 Azure 中提供了 HDInsight 云服务来帮助大家进行大数据开发工作，可以把相关数据文件存储在 Azure Storage 中，然后利用 HDinsight 节点来对这些数据进行分析。
在 Azure HDInsight 的查询控制台（Query Console）中，最近提供了一些辅助性的解决方案，其中就包括了如何快速、简捷地建立日志文件分析的应用。如下图可在 HDInsight 服务页面的底部进入查询控制台：
在查询控制台可以看到一些解决方案的样例，就包括了对 Azure WebSites 日志文件分析的解决方案，见下图：
在搭建和运行Azure WebSites网站时，需要对日志选项进行配置，确保可以根据需要保留网站的运行日志信息，如下图：
在查询控制台的日志分析解决方案中，提供了 step-by-step 的执行向导，并提供了详细的解释信息，便于大家了解其中相关的技术细节。如下图：
其中，关键步骤包括了基于日志文件的数据结构，创建 Hive 的表及分区，如下图，解决方案中列出了具体创建过程的语句：
解决方案提供了一些常见的分析，并提供了样例程序，可以基于这些代码进行修改，满足自己的需要。
执行结果可以通过 Excel 来展现，并可以利用大家熟悉的工具，例如 PivotChart，来做进一步分析。
此外，还可以通过查询控制台，查看任务的输出及执行的Log。
