导语 | 最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV、PV 指标的统计，并和公司内微视部门的同事交流。然后针对该场景做了简化，并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷。一 解决方案描述1.1 概述本方案结合本地自建 Kafka 集群、腾讯云流计算 Oceanus（Flink)、云数据库 Redis 对博客、购物等网站 UV、PV 指标进行实时可视化分析。分析指标包
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，
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2024-03-27 10:19:34
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作者：吴云涛导语 | 最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV、PV 指标的统计，并和公司内微视部门的同事交流。然后针对该场景做了简化，并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷。一、解决方案描述1.1 概述本方案结合本地自建 Kafka 集群、腾讯云流计算 Oceanus（Flink)、云数据库 Redis 对博客、购物等网站 UV、PV 指标进行实时可视化分析
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2024-05-07 19:05:53
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目录一、每小时输出一次窗口时间内的pv数二、自定义布隆过滤器统计累计时间内的uv数三、从每天0点开始，每一小时输出累计的pv、uv数一、每小时输出一次窗口时间内的pv数先定义两个pojo类，UserBehavior为输入类，PageViewCount为输出类。@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString
public class Us
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2023-07-26 13:40:51
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1、模块创建和数据准备在 UserBehaviorAnalysis 下 新 建 一 个 maven module 作 为 子 项 目 ， 命 名 为 NetworkFlowAnalysis。在这个子模块中，我们同样并没有引入更多的依赖，所以也不需要改动 pom 文件。将 apache 服务器的日志文件 apache.log 复制到资源文件目录 src/main/resources 下，我们将从这里
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2024-04-28 08:45:12
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目录1.知识点2.业务目标3.流程心法4.模块详解4.1 创建输入输出样例类4.2 主object实现4.2.1 创建执行环境并添加数据源4.2.2 Datastream map转换为输入样例类4.2.3 处理逻辑（1）----filter类型，timeWindowAll4.2.4 处理逻辑（2）----AllWindowFunction实现UV去重4.3 完整代码1.知识点scala样
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2024-07-09 22:47:36
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1.1 模块创建和数据准备继续在Flink-Project下新建一个 maven module作为子项目，命名为gmall-market。这个模块中我们没有现成的数据，所以会用自定义的测试源来产生测试数据流，或者直接用生成测试数据文件。1.2 APP市场推广统计随着智能手机的普及，在如今的电商网站中已经有越来越多的用户来自移动端，相比起传统浏览器的登录方式，手机APP成为了更多用户访问电商网站的首
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2024-06-13 22:11:01
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作者： Jellybean
前言 在不少的支付分析场景里，大部分累计值指标可以通过 T+n 的方式计算得到 。随着行业大环境由增量市场转为存量市场，产品的运营要求更加精细化、更快速反应，这对各项数据指标的实时性要求已经越来越高。产品如果能实时把握应用的整体运行情况或特征用户的状态，就可以及时安排合理的市场营销活动，这对改善用户的体验和促进收益的增长有明显的帮助。
需求
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2024-03-28 03:42:29
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内存1.taskmanager.memory.jvm-overhead.fraction 0.1 JVM开销线程堆栈、IO、编译、缓存等 进程总大小*当前
taskmanager.memory.jvm-overhead.min 192m
taskmanager.memory.jvm-overhead.max 1g
2.
taskma
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2024-06-14 20:57:47
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1、案例背景介绍互联网电商往往需要对订单商品销量实时统计，用于实时大屏展示，库存销量监控等等。本文主要介绍如何通过flink sql的方式进行商品实时销量的统计。业务流程介绍：1.使用otter采集业务库binlog数据输出到kafka2.flink读取kafka数据进行商品销量统计3.统计结果输出到mysql4.下游业务系统直接读取mysql数据业务需求介绍：根据订单创建时间统计商品
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2023-11-30 20:45:46
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文章目录1.环境介绍2.Scala交互统计：3.JAVA工程统计 1.环境介绍本次用到的环境有： **JDK1.8 Flink 1.13.0 Oracle Linux7.4 **2.Scala交互统计：1.启动flink进入 scala 交互模式。start-scala-shell.sh local2.输入脚本，求词频。val wordcount=benv.readTextFile(“file:
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2024-08-27 19:19:14
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.回顾问题： Flink SQL 每小时计算最近 1 小时内每 10 秒的最近 1 分钟 TPS显然，Flink 是不支持这种三重时间窗口的，SQL 不行，Stream 也不行，但是 Flink Stream Api 可以调用跟底层的 process 方法自己实现下面来看看我实现的代码吧主类 LateTps主要方法功能介绍：kafka sourcemap 方法， 从 KafkaSimpleStri
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2024-04-01 16:36:49
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在本文中，我们将从零开始，教您如何构建第一个 Flink 应用程序。开发环境准备Flink 可以运行在 Linux, Max OS X, 或者是 Windows 上。为了开发 Flink 应用程序，在本地机器上需要有 Java 8.x 和 maven 环境。如果有 Java 8 环境，运行下面的命令会输出如下版本信息：$ java -versionjava
数据 链接：https://pan.baidu.com/s/1InfWoNYUeV1KYyvFS1aXuA 提取码：z3p4 统计流量的重要指标是网站的独立访客数（Unique Visitor，UV）。UV指的是一段时间（比如一小时）内访问网站的总人数，1 天内同一访客的多次访问只记录为一个访客。通过 IP 和 cookie 一般是判断 UV 值的两种方式。当客户端第一次访问某个网站服务器的时候，
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2023-10-20 19:01:13
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前言：环境要求：flink最低版本1.12.7 需求介绍：使用stream api 实现每5分钟统计当天累计的 总pv、 总uv、总deviceUv （uv是根据 userId 去重、deviceUv是根据deviceId去重）每5分钟统计该5分钟内的数据的 pv 、 uv 、 deviceUv每30分钟统计该30分钟内的数据的 pv、 uv、 deviceUv每60分钟统计该60分钟内的数据的
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2024-03-14 16:35:20
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在电商网站中，PV（页面浏览量）和 UV（独立访客数）是非常重要的两个流量指标。一般来说，PV 统计的是所有的点击量；而对用户 id 进行去重之后，得到的就是 UV。所以有时我们会用 PV/UV 这个比值，来表示“人均重复访问量”，也就是平均每个用户会访问多少次页面，这在一定程度上代表了用户的粘度。代码实现如下：Gitee中完整代码public class WindowAggregateTest_
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2023-09-20 17:40:01
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Flink 实时统计历史 pv、uv
Flink 实时统计 pv、uv 的博客，我已经写了三篇，最近这段时间又做了个尝试，用 sql 来计算全量数据的 pv、uv。Stream Api 写实时、离线的 pv、uv ，除了要写代码没什么其他的障碍SQL api 来写就有很多障碍，比如窗口没有 trigger，不能操作 状态，udf 不如 process 算子好用等问题预设两个场景的问题：
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2023-07-06 16:01:45
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实时热门统计操作步骤：先从Kafka读取消费数据使用map算子对数据进行预处理过滤数据，只留住pv数据使用timewindow，每隔10秒创建一个20秒的window然后将窗口自定义预聚合，并且兹定于窗口函数，按指定输入输出case操作数据上面操作时候返回的是DataStream，那么就根据timestampEnd进行keyby使用底层API操作，对每个时间窗口内的数据进行排序，取toppacka
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2024-03-18 19:46:55
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实战案例介绍 本案例将实现一个“实时热门商品”的需求，我们可以将“实时热门商品”翻译成程序员更好理解的需求：每隔5分钟输出最近一小时内点击量最多的前 N 个商品。将这个需求进行分解我们大概要做这么几件事情：抽取出业务时间戳，告诉 Flink 框架基于业务时间做窗口过滤出点击行为数据按一小时的窗口大小，每5分钟统计一次，做滑动窗口聚合（Sliding Window）按每个窗口聚合，输出每个
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2023-10-24 10:16:06
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输入数据：UserBehavior.csv 数据示例：66286722440741575622pv1511658000 实现一个“实时热门商品”的需求，可以将“实时热门商品”翻译成程 序员更好理解的需求：
每隔 5 分钟输出最近一小时内点击量最多的前 N 个商品
。将 这个需求进行分解我们大概要做这么几件情： 1. 抽取出业务时间戳，告诉 Flink
框架基
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2024-03-25 10:48:55
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