Spark+Hbase 亿级流量分析实战（ 留存计算）

最新推荐文章于 2025-05-22 11:11:17 发布
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本文介绍了使用Spark+Hbase架构进行亿级流量的留存计算方法。通过实例展示了留存率的计算逻辑，包括用户注册时间的获取、数据处理和SQL实现。文中提供了一种优化方案，使Spark能够在一个job中完成所有留存指标的计算。

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这篇已经是本系列文章的第五篇了，简书/小红书/优快云 还不快来感谢大猪，上一篇大猪已经介绍 PV/UV 的实现方式以及程序的计算逻辑，本篇大猪继续为小伙伴介绍 留存，看在Spark+Hbase 的架构中到底是怎么实现这种指标的。

大猪的习惯就是能上图就尽量不~~~，好的图是会说话的，大猪也在努力实现中。

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详细分析过程

  1. 大猪25通过某篇文章注册了简书帐号，26去浪去了。

  2. 27再次登录简书，小伙伴猜

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大数据实时处理：百分点实时计算架构和算法
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【Spark集成HBase】Spark读写HBase表
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在记录自己编程工作与编程生活的同时，给那些困于无法入门编程世界的朋友提供一点帮助，在有限的生命中给有需要的人尽一点绵薄之力。
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Hive + Spark(处理循环)计算活跃用户留存
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