Kafka+Flink+Redis 实现 UV/PV 统计

原创已于 2024-01-25 14:00:07 修改 · 1.5k 阅读

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#flink #大数据 #big data

于 2022-01-25 14:26:01 首次发布

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利用流计算Oceanus实现网站UV、PV及转化率的实时统计。通过Kafka采集数据，FlinkSQL进行实时处理，并将结果存储于Redis。方案包括模拟发送数据、编写FlinkSQL作业及结果验证。

一、业务目标

利用流计算 Oceanus 实现网站 UV、PV、转化率指标的实时统计，这里只列取以下3种统计指标：

网站的独立访客数量 UV。Oceanus 处理后在 Redis 中通过 set 类型存储独立访客数量，同时也达到了对同一访客的数据去重的目的。

网站商品页面的点击量 PV。Oceanus 处理后在 Redis 中使用 list 类型存储页面点击量。

转化率（转化率 = 成交次数 / 点击量）。Oceanus 处理后在 Redis 中用 String 存储即可。

UV（Unique Visitor）：独立访客数量。访问您网站的一台客户端为一个访客，如用户对同一页面访问了5次，那么该页面的 UV 只加1，因为 UV 统计的是去重后的用户数而不是访问次数。
PV（Page View）：点击量或页面浏览量。如用户对同一页面访问了5次，那么该页面的 PV 会加5。

二、方案架构

根据以上实时指标统计场景，设计了如下架构图：

1、模拟发送数据到 topic

本案例使用 topic 为 uvpv-demo。

Kafka 客户端进入自建 Kafka 集群节点，启动 Kafka 客户端，模拟发送数据。

./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.1.0.10:9092 --topic uvpv-demo
>{"record_type":0, "user_id": 2, "client_ip": "100.0.0.2", "product_id": 101, "create_time": "2021-09-08 16:20:00"}
>{"record_type":0, "user_id": 3, "client_ip": "100.0.0.3", "product_id": 101, "create_time": "2021-09-08 16:20:00"}
>{"record_type":1, "user_id": 2, "client_ip": "100.0.0.1", "product_id": 101, "create_time": "2021-09-08 16:20:00"}

使用脚本发送

脚本一：Java 代码可参考使用 SDK 收发消息（推荐）。

脚本二：Python 脚本。参考之前案例中 Python 脚本进行适当修改即可，详情可参考视频直播解决方案之实时 BI 分析。

# 浏览记录
{
  "record_type":0,  # 0 表示浏览记录
  "user_id": 6, 
  "client_ip": "100.0.0.6", 
  "product_id": 101, 
  "create_time": "2021-09-06 16:00:00"
}

# 购买记录
{
  "record_type":1, # 1 表示购买记录
  "user_id": 6, 
  "client_ip": "100.0.0.8", 
  "product_id": 101, 
  "create_time": "2021-09-08 18:00:00"
}

2、编写 Flink SQL 作业

示例中实现了 UV、PV 和转化率3个指标的获取逻辑，并写入 Sink 端。

定义 Source

 CREATE TABLE `input_web_record` (
    `record_type`    INT,
    `user_id`        INT,
    `client_ip`      VARCHAR,
    `product_id`     INT,
    `create_time`    TIMESTAMP,
    `times`          AS create_time,
    WATERMARK FOR times AS times - INTERVAL '10' MINUTE 
 ) WITH (
     'connector' = 'kafka',        -- 可选 'kafka','kafka-0.11'. 注意选择对应的内置  Connector
     'topic' = 'uvpv-demo',  
     'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', 
     'properties.bootstrap.servers' = '10.1.0.10:9092',  
     'properties.group.id' = 'WebRecordGroup',  -- 必选参数, 一定要指定 Group ID
     'format' = 'json',
     'json.ignore-parse-errors' = 'true',       -- 忽略 JSON 结构解析异常
     'json.fail-on-missing-field' = 'false'     -- 如果设置为 true, 则遇到缺失字段会报错 设置为 false 则缺失字段设置为 null
 );

定义 Sink

-- UV sink
CREATE TABLE `output_uv` (  
 `userids`          STRING,
 `user_id`          STRING
) WITH (
  'connector' = 'redis',          
  'command' = 'sadd',              -- 使用集合保存uv（支持命令：set、lpush、sadd、hset、zadd）
  'nodes' = '192.28.28.217:6379',  -- redis连接地址,集群模式多个节点使用'',''分隔。
  'password' = 'yourpassword'   
);

-- PV sink
CREATE TABLE `output_pv` (  
 `pagevisits`       STRING,
 `product_id`       STRING,
 `hour_count`       BIGINT
) WITH (
  'connector' = 'redis',          
  'command' = 'lpush',              -- 使用列表保存pv（支持命令：set、lpush、sadd、hset、zadd）
  'nodes' = '192.28.28.217:6379',   -- redis连接地址,集群模式多个节点使用'',''分隔。
  'password' = 'yourpassword'   
);

-- 转化率 sink
CREATE TABLE `output_conversion_rate` (  
 `conversion_rate`  STRING,
 `rate`             STRING
) WITH (
  'connector' = 'redis',        
  'command' = 'set',              -- 使用列表保存pv（支持命令：set、lpush、sadd、hset、zadd）
  'nodes' = '192.28.28.217:6379', -- redis连接地址,集群模式多个节点使用'',''分隔。
  'password' = 'yourpassword'   
);

业务逻辑

-- 加工得到 UV 指标，统计所有时间内的 UV
INSERT INTO output_uv 
SELECT 
  'userids'                AS `userids`,
  CAST(user_id AS string)  AS user_id 
FROM input_web_record ;

-- 加工并得到 PV 指标，统计每 10 分钟内的 PV
INSERT INTO output_pv 
SELECT 
  'pagevisits'               AS `pagevisits`, 
  CAST(product_id AS string) AS product_id, 
  SUM(product_id) AS hour_count
FROM input_web_record WHERE record_type = 0 
GROUP BY 
  HOP(times, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '10' MINUTE), 
  product_id, 
  user_id;

-- 加工并得到转化率指标，统计每 10 分钟内的转化率
INSERT INTO output_conversion_rate 
SELECT 
  'conversion_rate' AS `conversion_rate`, 
  CAST( (((SELECT COUNT(1) FROM input_web_record WHERE record_type=0)*1.0)/SUM(a.product_id)) as string) 
FROM (SELECT * FROM input_web_record where record_type = 1) AS a
GROUP BY  
  HOP(times, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '10' MINUTE), 
  product_id;

3、结果验证

通常情况，会通过 Web 网站来展示统计到的 UV、PV 指标，这里为了简单直接在 Redis 控制台登录进行查询：

userids：存储 UV

pagevisits：存储 PV

conversion_rate：存储转化率，即购买商品次数/总页面点击量

三、总结

通过自建 Kafka 集群采集数据，在流计算 Oceanus（Flink）中实时进行字段累加、窗口聚合等操作，将加工后的数据存储在云数据库Redis，统计到实时刷新的 UV、PV 等指标。这个方案在 Kafka json 格式设计时做了简化处理，将浏览记录和产品购买记录都放在了同一个 topic 中，重点通过打通自建 IDC 和腾讯云产品间的网络来展现整个方案。

针对超大规模的 UV 去重，采用了 Redis hyperloglog 方式来实现 UV 统计，相比直接使用 set 类型方式有占用极小的内存空间的优点

流计算 Oceanus 指标统计之自建集群数据实现 UV/PV 统计-最佳实践-文档中心-腾讯云