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使用 Redis 统计 UV 的方法

前言 UV 就是指的独立用户访问量Unique Visitor,即相同用户的多次访问需要去重。 思路 提到 UV 去重,猜大家都会想到Set集合类。 上面两种方式虽然可以实现统计 UV 的功能,但是一个比较占用内存,一个比较占用数据库资源。那我们该如何规避这两个问题呢? 我们先看一下如何利用HyperLogLog来进行页面 UV 的统计。 HyperLogLogOperations hyperLogLog = redisTemplate.opsForHyperLogLog(); return hyperLogLog.add(Key, user); } ** * 统计当前 UV 但是其结果,有可能你看到的是不到 100W,也有可能计算出来的 UV 还比 100W 大。

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flink实战教程-使用set实时计算当天uv

背景对于web,我们一般会有这样的需求,实时的计算出来当天uv,尽可能快的展示出来。今天我们就讲一下基于java的set集合做一下实时uv的统计。 简易需求:实时计算出当天零点截止到当前时间各个端(android,ios,h5)下的uv每秒钟更新一次统计结果案例讲解模拟source首先我们模拟生成一下最简单的数据,生成一个flink的二元组Tuple2 =Android, uv=150}1> Result{, dateTime=2020-06-21 19:23:30type=H5, uv=134}1> Result{, dateTime=2020-06 -21 19:23:31type=IOS, uv=164}2> Result{, dateTime=2020-06-21 19:23:31type=Android, uv=177}1> Result{, dateTime=2020-06-21 19:23:31type=H5, uv=167}2> Result{, dateTime=2020-06-21 19:23:32type=Android, uv

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    流量UV是什么意思?什么是流量UVPVIP

    UV(独立访客): 即Unique Visitor,访问您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。IP(独立IP): 指独立IP数。 但由于校园络、企业机关等一些部门的特殊性,IP已经很难真实的反映的实际情况,所以引入了更加精确的UV这个概念。所有UV与PV对于是使用真实IP上的用户,数值是相同的。 但是如果访问你的点中有通过“络地址转换”(NAT)上的用户,那么这两个值就不同的。所有对于国内长来说,这个UV值还是很有意义的。那么什么情况下UV 会比IP少? 最近访客:最近一段时间内访问您的客户端。目前显示50条。当前在线人数:15分钟内在线访问的UV数。24小时独立IP:指每小时独立的IP地址。因为该数据每个小时是独立的,所以叫24小时独立的IP。 例如192.168.1.1  0点-1点访问了您   在这个时段算一个IP。如果192.168.1.1  0点-1点 再次访问您的 去重不计算IP。

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    详解PV、UV、VV、IP及其关系与计算

    PV即Page View,浏览量,指页面浏览的次数,用以衡量用户访问的页数量。用户每次打开一个页面便记录1次PV,多次打开同一页面则浏览量累计。 通过IP和cookie是判断UV值的两种方式。用Cookie分析UV值 当客户端第一次访问某个服务器的时候,服务器会给这个客户端的电脑发出一个Cookie,通常放在这个客户端电脑的C盘当中。 VV即Visit View,访客访问的次数,用以记录所有访客一天内访问量多少次。当访客完成所有的浏览并最终关掉该的所有页面时,便完成了一次访问,同一访客一天内可能有多次访问行为,访问次数累计。 ①UV大于IP这种情况就是在吧、学校、公司等,公用相同IP的场所中不同的用户,或者多种不同浏览器访问您,那么UV数会大于IP数。 ②UV小于IP在家庭中大多数电脑使用ADSL拨号上,所以同一个用户在家里不同时间访问您时,IP可能会不同,因为它会根据时间变动IP,即动态的IP地址,但是实际访客数唯一,便会出现UV数小于IP数。

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    详解PV、UV、VV、IP及其关系与计算

    PV即Page View,浏览量,指页面浏览的次数,用以衡量用户访问的页数量。用户每次打开一个页面便记录1次PV,多次打开同一页面则浏览量累计。 通过IP和cookie是判断UV值的两种方式。用Cookie分析UV值 当客户端第一次访问某个服务器的时候,服务器会给这个客户端的电脑发出一个Cookie,通常放在这个客户端电脑的C盘当中。 VV即Visit View,访客访问的次数,用以记录所有访客一天内访问量多少次。当访客完成所有的浏览并最终关掉该的所有页面时,便完成了一次访问,同一访客一天内可能有多次访问行为,访问次数累计。 ①UV大于IP这种情况就是在吧、学校、公司等,公用相同IP的场所中不同的用户,或者多种不同浏览器访问您,那么UV数会大于IP数。 ②UV小于IP在家庭中大多数电脑使用ADSL拨号上,所以同一个用户在家里不同时间访问您时,IP可能会不同,因为它会根据时间变动IP,即动态的IP地址,但是实际访客数唯一,便会出现UV数小于IP数。

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    常用专有名词

    UV提供了一定时间内不同观众数量的统计指标,而没有反应出的全面活动。通过IP和cookie是判断UV值的两种方式。 IP和UV之间的关系:在记录流量统计数据时,长们有时候发现这样一种情况:有时候的IP数据大于UV数据,有时候UV的数据也会大于IP数据。为什么会出现这种现象呢?我们可以用一个例子来说明。 比如,用同一个IP去访问我们的SEO,但是一个是用的台式的电脑,一个是用的笔记本,那么流量统计工具显示的数据就会是2个UV,1个IP。这时UV的数据就会大于IP的数据。 再比如,只是用一个台式电脑访问我们的SEO,但是一会拨一个号换一个IP或者使用代理,那么这时候流量统计工具显示的数据的UV就为1,但是IP的数据就会高于UV的数据。 UV大于IP的情况:这种情况就是在吧、学校、公司等,公用相同的出口公IP的场所中不同的用户,或者多种不同浏览器访问您,那么UV数会大于IP数。

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    一文搞懂PV、UV、VV、IP及其关系与计算

    PV即Page View,浏览量,指页面浏览的次数,用以衡量用户访问的页数量。用户每次打开一个页面便记录1次PV,多次打开同一页面则浏览量累计。 什么是UVUV即Unique Visitor,独立访客数,指一天内访问某点的人数,以cookie或者Token为依据。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是判断UV值的两种方式。用Cookie分析UV值当客户端第一次访问某个服务器的时候,服务器会给这个客户端的电脑发出一个Cookie,通常放在这个客户端电脑的C盘当中。 ①UV大于IP这种情况就是在吧、学校、公司等,公用相同IP的场所中不同的用户,或者多种不同浏览器访问,那么UV数会大于IP数。 ②UV小于IP一般的家庭络中,大多数电脑使用ADSL拨号上,所以同一个用户在家里不同时间访问时,IP可能会不同,因为它会根据时间变动IP,即动态的IP地址,但是实际访客数唯一,便会出现UV数小于

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    的PV、访问次数、浏览量,这三个分别代表什么,有什么不同?

    访问次数(VV):记录所有访客1天内访问了多少次您的,相同的访客有可能多次访问您的。独立访客(UV):1天内相同访客多次访问,只计算为1个独立访客。 浏览量(PV):用户每打开一个页面便记录1次PV独立IP(IP):同一IP无论访问了几个页面,独立IP数均为1访问次数(VV)名词:VV = Visit View(访问次数)说明:从访客来到您到最终关闭的所有页面离开 独立访客(UV)名词:UV= Unique Visitor(独立访客数)说明:1天内相同的访客多次访问您的只计算1个UV。 以cookie为依据浏览量(PV)名词:PV=PageView (浏览量)说明:指页面的浏览次数,用以衡量用户访问的页数量。 多次打开同一页面则浏览量累计;独立IP(IP)名词:IP=独立IP数说明:指1天内使用不同IP地址的用户访问的数量。

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    【Hadoop】基本指标分析及统计

    https:blog.csdn.netgongxifacai_believearticledetails80007090 1、基本指标 (1)PV page view,浏览量累计,每天,每周,每月。 页面的浏览次数,衡量用户访问的页数量,用户每打开一个页面就记录1次,多次打开同一页面则浏览量累计,即统计URL; (2)UV unique visitor,独立访客数,userID,cookie可设置过期时间 记录所有访客1天内访问了多少次您的,当访客完成浏览并关掉该的所有页面时便完成了一次访问,同一访客1天内可能有多次访问行为。 (4)IP 独立IP数。 打开后什么都没有点击,马上退出比率。 第一次存储,UV值为1,格式{date_province,1}。 (4)最终输出的结果 2017-01-18 ProvinceID UV

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    UV展开

    对于三角格,如果能把它与参数平面建立一一映射,那么它也就被参数化了,这个映射就是UV展开。如下图所示,左图是右边格在参数平面上的展开,这样每个顶点都有了一个uv参数值,这也被称为纹理坐标。 图1----什么样的格可以做UV展开那是不是所有的格都可以做UV展开呢?答案是否定的。只有圆盘拓扑结构的格才能展开到平面上,比如一个球,无论如何都不可能在不撕裂的情况下展开到平面。 如果在纹理坐标缝隙处把格割开,那么割开后的格顶点和纹理坐标就是一一对应的关系了。----格割缝的创建UV展开的应用里,经常需要创建一些格割缝。 好的割缝,一般有这些性质:长度很短割线光滑沿着特征边分布在视觉不明显的地方在全自动UV展开应用里,割缝首先要能把格割成一片一片的圆盘结构----纹理贴图应用UV展开经常用于纹理贴图应用。 如下图所示,UV展开到平面后,把格对应的贴图填充到UV坐标域,就得到了右边的纹理图。格在渲染的时候,每个三角片离散化后,每个离散点会根据UV坐标值去纹理图里拾取颜色。

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    指标统计:基于流计算 Oceanus(Flink) 实现实时 UVPV 统计

    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 UV、PV 指标进行实时可视化分析。 分析指标包含的独立访客数量(UV )、产品的点击量(PV)、转化率(转化率 = 成交次数 点击量)等。 相关概念介绍:UV(Unique Visitor):独立访客数量。 访问您的一台客户端为一个访客,如用户对同一页面访问了 5 次,那么该页面的 UV 只加 1,因为 UV 统计的是去重后的用户数而不是访问次数。PV(Page View):点击量或页面浏览量。 3.1 业务目标 利用流计算 Oceanus 实现 UV、PV、转化率指标的实时统计,这里只列取以下3种统计指标: 的独立访客数量 UV商品页面的点击量 PV。Oceanus 处理后在 Redis 中使用 list 类型存储页面点击量。 转化率(转化率 = 成交次数 点击量)。

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    指标统计:基于流计算Oceanus(Flink) 实现实时UVPV统计

    一、解决方案描述 (一)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UV、PV指标进行实时可视化分析。 分析指标包含的独立访客数量(UV)、产品的点击量(PV)、转化率(转化率=成交次数点击量)等。 相关概念介绍: UV(Unique Visitor):独立访客数量。 访问您的一台客户端为一个访客,如用户对同一页面访问了5次,那么该页面的UV只加1,因为UV统计的是去重后的用户数而不是访问次数。 PV(Page View):点击量或页面浏览量。 利用流计算Oceanus实现UV、PV、转化率指标的实时统计,这里只列取以下3种统计指标: 的独立访客数量UV商品页面的点击量PV。Oceanus处理后在Redis中使用list类型存储页面点击量。 转化率(转化率=成交次数点击量)。Oceanus处理后在Redis中用String存储即可。

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    指标统计:基于流计算 Oceanus(Flink) 实现实时 UVPV 统计

    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 UV、PV 指标进行实时可视化分析。 分析指标包含的独立访客数量(UV )、产品的点击量(PV)、转化率(转化率 = 成交次数 点击量)等。 相关概念介绍:UV(Unique Visitor):独立访客数量。 访问您的一台客户端为一个访客,如用户对同一页面访问了 5 次,那么该页面的 UV 只加 1,因为 UV 统计的是去重后的用户数而不是访问次数。PV(Page View):点击量或页面浏览量。 3.1 业务目标 利用流计算 Oceanus 实现 UV、PV、转化率指标的实时统计,这里只列取以下3种统计指标: 的独立访客数量 UV商品页面的点击量 PV。Oceanus 处理后在 Redis 中使用 list 类型存储页面点击量。 转化率(转化率 = 成交次数 点击量)。

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    指标统计:基于流计算 Oceanus (Flink) 实现实时UVPV统计

    1 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 UV、PV 指标进行实时可视化分析。 分析指标包含的独立访客数量(UV )、产品的点击量(PV)、转化率(转化率 = 成交次数 点击量)等。相关概念介绍: UV(Unique Visitor):独立访客数量。 访问您的一台客户端为一个访客,如用户对同一页面访问了 5 次,那么该页面的 UV 只加 1,因为 UV 统计的是去重后的用户数而不是访问次数。PV(Page View):点击量或页面浏览量。 参考链接:建立 VPC 到 IDC 的连接(路由表)根据本方案绘制了如下络架构图:3 方案实现接下来通过案例为您介绍如何利用流计算 Oceanus 实现 UV、PV、转化率指标的实时统计。 3.1 业务目标这里只列取以下3种统计指标: 的独立访客数量UV。Oceanus 处理后在Redis中通过 set 存储独立访客数量,同时也达到了对同一访客的数据去重的目的。

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    基于 Redis HyperLogLog 实现用户 UV 统计功能

    引子在通过 Redis 实现全访问计数器中,学院君已经给大家演示了统计用户 PV 的实现思路,今天我们来看看如何实现用户 UV 的统计。 统计用户 UV 和统计用户 PV 不同,不能只对统计指标对应的键值做简单的自增操作,还要对来自同一用户的浏览做去重操作,比如张三今天浏览了学院君首页 10 次,那么对应的 PV 需要累加 10,而 UV 只能算 1 个。 SADD 指令存储到这个 SET 结构即可,由于 SET 结构会自动帮我们去重,所以通过 SCARD 指令就能获取到用户 UV 了:-w773这么实现功能上是 OK 的,对于小型点也没什么问题,但是如果放到大型点就不合适了 来实现这样的 UV 统计功能。

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    2021年大数据Spark(五十三):Structured Streaming Deduplication

    ----Streaming Deduplication介绍在实时流式应用中,最典型的应用场景:UV统计。 1:实时统计UV,比如每日UV;2:统计最近一段时间(比如一个小时)UV,可以设置水位Watermark;Structured Streaming可以使用deduplication对有无Watermark 查询会根据水印删除旧的状态数据;官方提供示例代码如下:​​​​​​​需求对用户日志数据,按照userId和eventType去重统计数据如下:{eventTime: 2016-01-10 10:01

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    App打造自定义的统计SDK, 是时候和友盟说分手了

    IP、PV和UV关系?IP和PV之间的关系PV是和IP的数量是成正比的,因为页面被刷新一次那么PV就会被记录一次,所以IP越多,说明的PV数据也就随之增多。 IP和UV之间的关系:在记录流量统计数据时,运维有时候发现这样一种情况:有时候的IP数据大于UV数据,有时候UV的数据也会大于IP数据。为什么会出现这种现象呢?我们可以用一个例子来说明。 比如,用同一个IP去访问我们的某个,但是一个是用的台式的电脑,一个是用的笔记本,那么流量统计工具显示的数据就会是2个UV,1个IP。这时UV的数据就会大于IP的数据。 但是,再比如,只是用一个台式电脑访问我们的,但是一会拨一个号换一个IP,那么这时候流量统计工具显示的数据的UV就为1,但是IP的数据就会高于UV的数据。 如果IP和PV的数据悬殊很大,比如,我们在查看流量数据时发现的PV是1000,IP为300,那么说明这个点平均一个IP访问了内容10次,说明内容还是比较受欢迎的,所以访客才愿意在中停留那么久的时间

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    IaaS,PaaS和SaaS,QPS,RT和TPS,PV,UV和IP到底是什么意思?

    系统为例,假设用户只有注册后才能使用,但注册用户并不是每时每刻都在使用该,因此具体一个时刻只有部分注册用户同时在线,在线用户就在浏览时会花很多时间阅读上的信息,因而具体一个时刻只有部分在线用户同时向系统发出请求 PVPV即Page View,浏览量,指页面浏览的次数,用以衡量用户访问的页数量。用户每次打开一个页面便记录1次PV,多次打开同一页面则浏览量累计。 用Cookie分析UV值:当客户端第一次访问某个服务器的时候,服务器会给这个客户端的电脑发出一个Cookie,通常放在这个客户端电脑的C盘当中。 UV大于IP这种情况就是在吧、学校、公司等,公用相同IP的场所中不同的用户,或者多种不同浏览器访问您,那么UV数会大于IP数。 UV小于IP在家庭中大多数电脑使用ADSL拨号上,所以同一个用户在家里不同时间访问您时,IP可能会不同,因为它会根据时间变动IP,即动态的IP地址,但是实际访客数唯一,便会出现UV数小于IP数。

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    shadertoy绘图

    vscode安装shadertoy插件shaderoty.com使用片段着色器绘图的,上面每周都会有很牛的绘图算法公布 ? 可以使用点到直线公式画出无锯齿的直线 if(t.0) 点在三角形内的同向原则 return vec4(0,0,0,1); else return vec4(1,1,1,1);}void main(){ vec2 uv = gl_FragCoord.xyiResolution.xy; gl_FragColor = trangle(uv,vec2(.3),vec2(.1,.6),vec2(.6));}? 图像合并void main(){ vec2 uv = gl_FragCoord.xyiResolution.xy; gl_FragColor = mix(trangle(uv,vec2(.3),vec2 (.1,.6),vec2(.6)),line(uv,vec2(.1),vec2(.9),.01),0.5);}?

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    【Sqoop】使用Hive和Sqoop实现基本指标PV和UV的统计

    【案例需求】统计某24小时内每个时段的PV和UV值。 【步骤分析】 (1)建分区表进行多级分区,按天一级分区,按小时二级分区。 获取PV和UV统计需要的字段:id、url、guid、trackTime。 (3)使用Select SQL进行数据分析。 (4)使用sqoop导出PV和UV统计结果。 的统计select date,hour,count(distinct guid) UV from yhd_part1 group by date,hour; 结果如下:+-----------+---- | 19 | 22330 |+-----------+-------+--------+--+访问的用户身份:游客和会员。 所以UV统计的是guid的数量。

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