String ip = "192.168.0." + i; counter.count(ip); } // 输出UV数量 System.out.println("UV: " + counter.getUV()); } } Bitmap是一种位图数据结构,可以用于表示一个二进制向量。在Redis中,可以使用SETBIT命令将某个位置的二进制位设置为1或0,使用GETBIT命令获取某个位置的二进制位。下面是一个...
}classUvCountResultWithIncreAggextendsAllWindowFunction[Long, UvCount, TimeWindow]{ override def apply(window: TimeWindow, input: Iterable[Long], out: Collector[UvCount]): Unit={ out.collect( UvCount(window.getEnd, input.head)) } } 布隆过滤统计 我们把所有数据的 userId 都存在了窗口计算的状...
hadoop02:2181,hadoop03:2181"valKAFKA_BROKERS="hadoop01:9092,hadoop02:9092,hadoop03:9092"valTRANSACTION_GROUP="flink-count"valTOPIC_NAME="flink"valkafka
1.定义redis中存储位图的key ,本例为窗口结束时间 2.定义一个redis hash表,保存统计之后的每个窗口结束时间的uv count. 表名:uvcount KEY: 窗口结束时间 VALUE:uv count值 3. 对userid进行hash, 从位图中查看hash后的偏移量是否窜在,若存在则uvcount不操作。若不存在则uvcount+1,位图也相应更新 AI检测代码...
--加工得到UV指标,统计所有时间内的UVINSERTINTOoutput_uvSELECT'userids'AS`userids`,CAST(user_idASstring)ASuser_idFROMinput_web_record;--加工并得到PV指标,统计每10分钟内的PVINSERTINTOoutput_pvSELECT'pagevisits'ASpagevisits,CAST(product_idASstring)ASproduct_id,SUM(product_id)AShour_countFROMinput_we...
countUV($connection); “` 5. 关闭数据库连接: “`php mysqli_close($connection); “` 三、定期执行统计脚本: 为了保持统计数据的准确性,可以使用定时任务(如cron job)或其他方法来定期执行统计脚本,以获取最新的UV数据。 上述方法只是一种简单的实现方式,实际应用中还可以根据需求进行修改和优化。此外,由于网...
,count(distinctuser_id) uvFROMTABLE( CUMULATE(TABLEuser_log, DESCRIPTOR(ts),INTERVAL'10'SECOND,INTERVAL'1'DAY))GROUPBYwindow_start, window_end, behavior ; 结论: 这个只能实时输出当天的 pv、uv,不能计算历史的 pv、uv 思路2 在 思路 1 的基础上,关联昨天的结果 ...
object PvUvCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 容错 env.enableCheckpointing(5000) env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE) env.setStateBackend(new FsStateBackend("file:///D:/space/IJ...
uvStream = dataStream .filter(data -> "pv".equals(data.getBehavior())) .timeWindowAll(Time.hours(1)) .trigger( new MyTrigger() ) .process( new UvCountResultWithBloomFliter() ); uvStream.print(); env.execute("uv count with bloom filter job"); } // 自定义触发器...
System.out.println("count = "+ count); } 执行后,如下图 再次查看内存占比 可以看出占用大约为14KB,存储上百万数据只占用了14KB数据,可见HyperLogLog的强大! ⛵小结 以上就是【Bug 终结者】对微服务Spring Boot 整合 Redis 实现 UV 数据统计的简单介绍,UV数据统计功能是很常用的,在项目中,是一个不错的亮点...