互联网UV，PU，TopN统计

Posted 2022-12-08 swordfall

1. UV、PV、TopN概念

1.1 UV（unique visitor） 即独立访客数

　　指访问某个站点或点击某个网页的不同IP地址的人数。在同一天内，UV只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者，在同一天内再次访问该网站则不计数。UV提供了一定时间内不同观众数量的统计指标，而没有反应出网站的全面活动。

1.2 PV（page view）页面浏览量或点击量

　　页面浏览量或点击量，是衡量一个网站或网页用户访问量。具体的说，PV值就是所有访问者在24小时（0点到24点）内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次。PV是指页面刷新的次数，每一次页面刷新，就算做一次PV流量。

1.3 TopN

　　顾名思义，就是获取前10或前N的数据。

2. 离线计算UV、PV、TopN

 这里主要使用hive或者MapReduce计算

2.1 UV计算

 

3. 实时计算UV、PV、TopN

 　　在实时流式计算中，最重要的是在任何情况下，消息不重复、不丢失，即Exactly-once。本文以Kafka->Spark Streaming->Redis为例，一方面说明一下如何做到Exactly-once，另一方面说明一下如何计算实时去重指标的。

3.1 关于数据源

　　日志格式为：

　　2018-02-22T00:00:00+08:00|~|200|~|/test?pcid=DEIBAH&siteid=3

　　2018-02-22T00:00:00+08:00|~|200|~|/test?pcid=GLLIEG&siteid=3

　　2018-02-22T00:00:00+08:00|~|200|~|/test?pcid=HIJMEC&siteid=8

　　2018-02-22T00:00:00+08:00|~|200|~|/test?pcid=HMGBDE&siteid=3

　　2018-02-22T00:00:00+08:00|~|200|~|/test?pcid=HIJFLA&siteid=4

　　2018-02-22T00:00:01+08:00|~|200|~|/test?pcid=JCEBBC&siteid=9

　　2018-02-22T00:00:01+08:00|~|200|~|/test?pcid=KJLAKG&siteid=8

　　2018-02-22T00:00:01+08:00|~|200|~|/test?pcid=FHEIKI&siteid=3

　　2018-02-22T00:00:01+08:00|~|200|~|/test?pcid=IGIDLB&siteid=3

　　2018-02-22T00:00:01+08:00|~|200|~|/test?pcid=IIIJCD&siteid=5

　　日志是由测试程序模拟产生的，字段之间由|~|分隔。pcid为计算机pc的id，siteid为网站id

3.2 实时计算需求

　　分天、分小时PV、UV；

　　分天、分小时、分网站（siteid）PV、UV；

3.3 Spark Streaming消费Kafka数据

　　在Spark Streaming中消费Kafka数据，保证Exactly-once的核心有三点：

　　①使用Direct方式连接Kafka；

　　②自己保存和维护Offset；

　　③更新Offset和计算在同一事务中完成；

　　

　　后面的Spark Streaming程序，主要有以下步骤：

　　①启动后，先从Redis中获取上次保存的Offset，Redis中的key为“topic_partition”，即每个分区维护一个Offset；

　　②使用获取到的Offset，创建DirectStream；

　　③在处理每批次的消息时，利用Redis的事务机制，确保在Redis中指标的计算和Offset的更新维护，在同一事务中完成。只有这两者同步，才能真正保证消息的Exactly-once。

./spark-submit --class com.lxw1234.spark.TestSparkStreaming --master local[2] --conf spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition=20000 --jars /data1/home/dmp/lxw/realtime/commons-pool2-2.3.jar,/data1/home/dmp/lxw/realtime/jedis-2.9.0.jar,/data1/home/dmp/lxw/realtime/kafka-clients-0.11.0.1.jar,/data1/home/dmp/lxw/realtime/spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.2.1.jar /data1/home/dmp/lxw/realtime/testsparkstreaming.jar --executor-memory 4G --num-executors 1

　　在启动Spark Streaming程序时候，有个参数最好指定：

　　spark.streaming.kafka.maxRatePartition=20000（每秒钟从topic的每个partition最多消费的消息条数）

　　如果程序第一次运行，或者因为某种原因暂停了很久重新启动时候，会积累很多消息，如果这些消息同时被消费，很有可能会因为内存不够而挂掉，因此，需要根据实际的数据量大小，以及批次的间隔时间来设置该参数，以限定批次的消息量。

　　如果该参数设置20000，而批次间隔时间未10秒，那么每个批次最多从Kafka中消费20万消息。

3.4 Redis中的数据模型

　　① 分小时、分网站PV

　　　　普通K-V结构，计算时候使用incr命令递增，

　　　　Key为 “site_pv_网站ID_小时”，

　　　　如：site_pv_9_2018-02-21-00、site_pv_10_2018-02-12-01

　　② 分小时PV、分天PV

　　　　普通K-V结构，计算时候使用incr命令递增，

　　　　Key为 “pv_小时”，如：pv_2018-02-21-14、pv_2018-02-22-03

　　　　该数据模型用于计算按小时及按天总PV。

　　③ 分小时、分网站UV

　　　　Set结构，计算时候使用sadd命令添加，

　　　　Key为 “site_uv_网站ID_小时”，如：site_uv_8_2018-02-21-12、site_uv_6_2019-09-12-09

　　　　该数据模型用户计算按小时和网站的总UV（获取时候使用SCARD命令获取Set元素个数）

　　④ 分小时UV、分天UV

　　　　Set结构，计算时候使用sadd命令添加，

　　　　Key为 “uv_小时”，如：uv_2018-02-21-08、uv_2018-02-20-09

　　　　该数据模型用户计算按小时及按天的总UV（获取时候使用SCARD命令获取Set元素个数）

　　注意：这些Key对应的时间，均有实际消息中的第一个字段（时间）而定。

3.5 故障恢复

　　如果Spark Streaming程序因为停电、网络等意外情况终止而需要恢复，则直接重启即可；

3.6 代码程序

　　

总结

【参考资料】

http://www.cj318.cn/?p=4

https://blog.csdn.net/liam08/article/details/80155006

http://www.ikeguang.com/2018/08/03/statistic-hive-daily-week-month/

https://dongkelun.com/2018/06/25/KafkaUV/

https://blog.csdn.net/wwwzydcom/article/details/89506227

http://lxw1234.com/archives/2018/02/901.htm