大数据-玩转数据-Flink 网站UV统计

一、说明

在实际应用中,我们往往会关注,到底有多少不同的用户访问了网站,所以另外一个统计流量的重要指标是网站的独立访客数(Unique Visitor,UV)。

二、数据准备

java 复制代码
package com.lyh.flink06;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class UserBehavior {
    private Long userId;
    private Long itemId;
    private Integer categoryId;
    private String behavior;
    private Long timestamp;
}

三、思路

对于UserBehavior数据源来说,我们直接可以根据userId来区分不同的用户。

将userid放到SET集合里面,统计集合长度,便可以统计到网站的访客数。

四、代码

java 复制代码
package com.lyh.flink06;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

import javax.naming.ldap.HasControls;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

public class PUcount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(2);
        env.readTextFile("input/UserBehavior.csv")
                .map(line -> {
                    String[] data = line.split(",");
                    return new UserBehavior(
                            Long.valueOf(data[0]),
                            Long.valueOf(data[1]),
                            Integer.valueOf(data[2]),
                            data[3],
                            Long.valueOf(data[4])
                    );
                }).filter(ub ->"pv".equals(ub.getBehavior()))
                .keyBy(UserBehavior::getBehavior)
                .process(new KeyedProcessFunction<String, UserBehavior, String>() {
                    Set<Long> userIdset = new HashSet<>();
                    @Override
                    public void processElement(UserBehavior value,
                                               Context ctx,
                                               Collector<String> out) throws Exception {
                        userIdset.add(value.getUserId());
                        out.collect("uv:"+ userIdset.size());



                    }
                }).print();
        env.execute();

    }
}
相关推荐
SelectDB14 小时前
易车 × Apache Doris:构建湖仓一体新架构,加速 AI 业务融合实践
大数据·agent·mcp
武子康21 小时前
大数据-241 离线数仓 - 实战:电商核心交易数据模型与 MySQL 源表设计(订单/商品/品类/店铺/支付)
大数据·后端·mysql
IvanCodes21 小时前
一、消息队列理论基础与Kafka架构价值解析
大数据·后端·kafka
武子康2 天前
大数据-240 离线数仓 - 广告业务 Hive ADS 实战:DataX 将 HDFS 分区表导出到 MySQL
大数据·后端·apache hive
字节跳动数据平台3 天前
5000 字技术向拆解 | 火山引擎多模态数据湖如何释放模思智能的算法生产力
大数据
武子康3 天前
大数据-239 离线数仓 - 广告业务实战:Flume 导入日志到 HDFS,并完成 Hive ODS/DWD 分层加载
大数据·后端·apache hive
字节跳动数据平台4 天前
代码量减少 70%、GPU 利用率达 95%:火山引擎多模态数据湖如何释放模思智能的算法生产力
大数据
得物技术4 天前
深入剖析Spark UI界面:参数与界面详解|得物技术
大数据·后端·spark
大大大大晴天4 天前
Flink生产问题排障-HBase NotServingRegionException
flink·hbase
武子康4 天前
大数据-238 离线数仓 - 广告业务 Hive分析实战:ADS 点击率、购买率与 Top100 排名避坑
大数据·后端·apache hive