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flink - 实时 - UV统计 - 布隆过滤器实现

1.知识点scala输入输出样例类keyBy并行度为1计算UV的技巧map(data=>("uv",data.userId))..keyBy(_._1)keyBy并行度>1计算UV的技巧自定义MapFunction,随机自定义key+"uv"Random.nextString(10)+"uv"WindowedStream.trigger的使用trigger触发器,每来一条数据直接清空窗口,放到redis进行计算trigger返回WindowedStream,继续调用process(ProcessWindowFunction)WindowedStream.process()的使用windowSt

Flink计算pv和uv的通用方法

关注公众号:大数据技术派,回复“资料”,领取1000G资料。本文发于我的个人博客:Flink计算pv和uv的通用方法PV(访问量):即PageView,即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次。UV(独立访客):即UniqueVisitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。计算网站App的实时pv和uv,是很常见的统计需求,这里提供通用的计算方法,不同的业务需求只需要小改即可拿来即用。需求利用Flink实时统计,从0点到当前的pv、uv。一、需求分析从Kafka发送过来的数据含有:时间戳、时间、维度、用户id,需要从不同维度统计从0

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