Flink计算pv和uv的通用方法

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分类专栏： # Flink 文章标签： java redis 大数据 flink hadoop
于 2021-11-01 08:30:00 首次发布
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版权
本文介绍了一种使用Flink实时计算网站或App的PV和UV的通用方法，涉及需求分析、技术方案、数据准备和代码实现。通过Flink的窗口计算和状态管理，结合Watermark策略处理乱序数据，利用ValueState持久化PV和UV状态，并讨论了不同的去重策略，如基于Set、BitSet、HyperLogLog和BloomFilter。最后提到了结果的存储和优化建议。

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Flink系列教程

PV(访问量)：即Page View, 即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。

UV(独立访客)：即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。

计算网站App的实时pv和uv，是很常见的统计需求，这里提供通用的计算方法，不同的业务需求只需要小改即可拿来即用。

需求

利用Flink实时统计，从0点到当前的pv、uv。

一、需求分析

从Kafka发送过来的数据含有：时间戳、时间、维度、用户id，需要从不同维度统计从0点到当前时间的pv和uv，第二天0点重新开始计数第二

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flink 网站访问量pv 独立访客数uv 计算
10-19
综上所述，利用Apache Flink进行网站访问量（PV）和独立访客数（UV）的实时计算，能够提供强大的实时分析能力，帮助网站运营者及时了解用户行为，优化网站体验，提高业务价值。在Flink-pv-uv-computing这个项目中，...
轻松通关Flink第33讲：Flink 计算 PV、UV 代码实现
sucaiwa的博客
03-29 1115
这一课时我们使用了三种方法进行了 PV 和 UV 的计算，分别是全窗口内存统计、使用分组和过期数据剔除、使用 BitMap / 布隆过滤器，在实际业务中我们可以根据业务场景灵活使用。
bitmap解决uv计算思想
最新发布
weixin_42774040的博客
02-13 1325
RoaringBitmap的原理并不复杂，但是实现还是挺复杂的。这里就简单介绍一下算法思想。其主要思想是在存储和查询数值的时候。将目标也就是32位整数划分为高16位和低16位，取高16位值进行计算，计算出的结果代表应该存储的桶（Container）的编号，然后再将这个数的低16位值存放在相应的Container中。
Flink 实时统计历史 pv、uv
东境物语
04-12 1545
通过Flink SQL实时统计 pv、uv
flink uv计算方案
longlovefilm的博客
07-18 893
flink去重
Flink StremApi实时统计PV UV
qq_37975852的博客
12-23 1957
flink stream api 实现实时每5分钟统计当天的总pv 、 总uv ，每5分钟、每30分钟、每60分钟统计前5分钟、30分钟、60分钟内数据的 pv 、 uv
Flink实时统计pv、uv数
zhaozhufeng的博客
12-05 8466
flink实时计算pv、uv
基于埋点日志数据的网络流量统计 - PV、UV
08-01
PV、UV统计用到的数据文件
Flink 图计算和图的传递闭包
11-30
Flink 图计算和图的传递闭包
flink计算详解
03-20
3. 时间特性：Flink支持事件时间(event time)和处理时间(processing time)两种时间模型，可以实现精确的时间控制，适合复杂的时间窗口计算。 4. 可伸缩性：Flink能够在数百个节点上运行，并能自动优化资源使用，支持...
基于flink的实时流计算web平台.zip
04-26
基于flink的实时流计算web平台.zip基于flink的实时流计算web平台.zip基于flink的实时流计算web平台.zip基于flink的实时流计算web平台.zip基于flink的实时流计算web平台.zip基于flink的实时流计算web平台.zip基于...
详解PV、UV、VV、IP及其关系与计算
时代各有不同，青春一脉相承。
11-13 2279
PV即Page View，网站浏览量，指页面浏览的次数，用以衡量网站用户访问的网页数量。UV即Unique Visitor，独立访客数，指一天内访问某站点的人数，以cookie为依据。VV即Visit View，访客访问的次数，用以记录所有访客一天内访问量多少次网站。 IP即独立IP数，指一天内使用不同IP地址的用户访问网站数量，同一IP无论访问了几个页面，独立的IP数均为1。
Flink实时计算pv、uv的几种方法
weixin_48967543的博客
06-11 1106
本文首发于：Java大数据与数据仓库，Flink实时计算pv、uv的几种方法 实时统计pv、uv是再常见不过的大数据统计需求了，前面出过一篇SparkStreaming实时统计pv,uv的案例，这里用Flink实时计算pv,uv。 我们需要统计不同数据类型每天的pv，uv情况,并且有如下要求. 每秒钟要输出最新的统计结果； 程序永远跑着不会停,所以要定期清理内存里的过时数据； 收到的消息里的时间字段并不是按照顺序严格递增的,所以要有一定的容错机制； 访问uv并不一定每秒钟都会变化,重复输出对IO是巨大..
网站独立访客数UV的统计--Flink实现
xiaoliuxxs
03-20 700
问题描述：统计每一小时的网站独立访客数UV（Unique Visitor）问题背景：这是尚硅谷大数据技术之电商用户行为数据分析的一道例题，属于海量数据去重问题。武晟然老师讲授的方法是，自定义布隆过滤器进行UV统计。受到老师的启发，并结合多篇网络文章，本文给出了 ①Flink自带的布隆过滤器 ②Redis整合布隆过滤器 两种方法，进行UV去重统计。数据集：UserBehavior.csv。
Flink在流处理上常见的Source和sink操作
05-22 1487
flink在流处理上的source和在批处理上的source基本一致。大致有4大类 1.基于本地集合的source（Collection-based-source） 2.基于文件的source（File-based-source） 3.基于网络套接字的source（Socket-based-source） 4.自定义的source（Custom-source） 基于集合的sou...
使用Flink计算页面浏览量（PV）和独立访客数（UV）
VqhhMobile的博客
09-14 389
在本文中，我们将使用Flink来计算网页的页面浏览量（PV）和独立访客数（UV）。以上代码片段中，我们使用Flink的窗口操作和聚合函数来计算每个页面在1分钟内的PV和UV，并使用KeyedProcessFunction来处理结果。假设我们的数据源是一个包含以下字段的CSV文件：timestamp（时间戳）、pageId（页面ID）和userId（用户ID）。通过以上步骤，我们可以使用Flink计算页面浏览量（PV）和独立访客数（UV）。接下来，我们将使用Flink来处理这些日志数据并计算PV和UV。
Flink计算天级别PV，UV案例及问题分析
雾岛与鲸的博客
08-31 4773
PV(访问量)：即Page View, 即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。 UV(独立访客)：即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。 需求: 实时计算当天零点起，到当前时间的uv 一、模拟测试数据 由于是测试一天的窗口，所以我们将数据的事件时间进行调整，每次增加一个小时，这样平均一天就只发送了12条数据，便于观察最终的测试结果。 好了，上代码： import java.util.{Calendar, Proper
以计算网站pv,uv为例，详解flink sql维度表关联(Temporal Join)
Sword_Zhao的博客
03-08 3906
本人最近在工作中遇到了一些指标需要用flink sql计算，其中就涉及到了维度表关联，开窗计算，提前输出等问题，现有网上内容(包括官网)，对此方面内容并不详细，容易让新手产生一定疑惑。故此以此文章来记录所遇到的问题以及解决方案，该文章会尽可能的详细记录所遇到的问题，希望可以帮助新入坑的朋友们顺利完成相关工作。 之所以选择pv和uv两个指标，一方面是这两个指标相对来说足够简单，同时也包含一定的技术点，而且也是数据工作中相对常见的指标，故此以此来作为案例讲解。 本文会介绍展示基于两种时间（事件时间和处理时间）的
Flink实现网站访问量PV和UV统计计算方法
资源摘要信息: "Flink 网站访问量 PV 和独立访客数 UV 计算" Apache Flink 是一个开源的流处理框架，用于处理和分析实时数据流。在网站分析中，PV（页面浏览量）和UV（独立访客数）是衡量网站流量的重要指标。PV 指...
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