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使用 Redis 统计网站 UV 的方法

前言 网站 UV 就是指网站的独立用户访问量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网站 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。 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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网站流量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。 IP(独立IP): 指独立IP数。 但由于校园网络、企业机关等一些部门的特殊性,IP已经很难真实的反映网站的实际情况,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上网的用户,数值是相同的。 最近访客:最近一段时间内访问您网站的客户端。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。 例如192.168.1.1  0点-1点访问了您网站   在这个时段算一个IP。 如果192.168.1.1  0点-1点 再次访问您的网站 去重不计算IP。 访问过程:每个访问者从进入您的网站开始访问,一直到最后离开您的网站,整个过程中发生的一切点击访问行为,称为一次访问过程。 访问入口:每次访问过程中,用户进入的第一个页面为访问入口页面。

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    pv与uv的区别

    pv(访问量):(数据好看) 即Page View, 具体是指网站的是页面浏览量或者点击量,页面被刷新一次就计算一次。如果网站被刷新了1000次,那么流量统计工具显示的PV就是1000。 uv(IP访问量):(更真实) 即Unique Visitor,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。 咱们CSDN中都有统计的:

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    flink实战教程-使用set实时计算当天网站uv

    背景 对于web网站,我们一般会有这样的需求,实时的计算出来当天网站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 30'type='Android', uv=150} 1> Result{, dateTime='2020-06-21 19:23:30'type='H5', uv=134} 1> Result{, dateTime ='2020-06-21 19:23:31'type='IOS', uv=164} 2> Result{, dateTime='2020-06-21 19:23:31'type='Android', uv :23:32'type='Android', uv=205} 1> Result{, dateTime='2020-06-21 19:23:32'type='IOS', uv=193} 1> Result

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    网格UV展开

    原文链接 UV展开是什么 参数曲面的参数域变量一般用UV字母来表达,比如参数曲面F(u,v)。所以一般叫的三维曲面本质上是二维的,它所嵌入的空间是三维的。 另一种是展开算法中的约束产生的扭曲,比如固定边界的UV展开。一种直观的观察展开扭曲程度的方式是,把一张棋盘格图片贴到网格上,棋盘格越均匀,UV展开扭曲越小。 单连通圆盘拓扑的UV展开:如图1情况所示。这种情况下,顶点和纹理坐标是一一对应的,一个顶点可以存一个纹理坐标。一般这类的UV展开,都是使用的顶点纹理坐标的概念。 任意网格的UV展开:如图2情况所示。 如下图所示,网格UV展开到平面后,把网格对应的贴图填充到UV坐标域,就得到了右边的纹理图。网格在渲染的时候,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。 拾取的方法,可以是UV坐标值最近点颜色,也可以根据UV坐标值的相邻四个像素做双线性差值。 有兴趣的读者,欢迎参考视频版本

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    shader实例(一)UV动画

    信息定义输入结构体 struct Input { // 在贴图变量前加上uv表示提取uv值(二维坐标) float2 uv_MainTex; }; void surf ( Input IN, inout SurfaceOutput o) { // 获取单元格UV float2 cellUV = float2(IN.uv_MainTex.x /_SizeX , IN.uv_MainTex.y /_SizeY); // UV坐标值范围为0-1,获取单元格宽度 float deltaX = 1 / _SizeX; // 单元格增量宽度 求列索引 int col = fmod(index, _SizeX); // 求行索引 int row = index / _SizeX; // 原始UV + 当前格增量 cellUV.x += col * deltaX; cellUV.y += row * deltaY; // 创建tex2d(材质,uv)*主色

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    UnityShader实例06:UV动画

    UV动画 UV动画,顾名思义,就是针对UV做的动画。在游戏中,一些动态水面,飞流直下的瀑布,流动的岩浆,跳动的火焰等等,很多都是通过操作UV做的动画。 在unity中我可以实用挂载脚本或者直接针对UV key动画帧做动画操作,而在本文中将通过shader编写实现三个比较常见的UV动画方式: 1.UV位移动画 2.UV序列帧动画 3.UV旋转动画 UV旋转动画 UV旋转动画在游戏开发中用得相对比较少,特效师一般会采用其他方式代替,这里将用shader实现一个UV旋转的动画。UV旋转实际上一个2D旋转,有关2D旋转的理论在这里。 (cos(_Speed*_Time.x),sin(_Speed*_Time.x)); //获得旋转后的uv坐标值 uv=float2((uv.x*rotate.x-uv.y*rotate.y) =float2((uv.x*rotate.x-uv.y*rotate.y),(uv.x*rotate.y+uv.y*rotate.x)); uv+=0.5;

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    QPS,TPS,RT,PV,UV

    PV(page view)即页面浏览量,通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。网页浏览数是评价网站流量最常用的指标之一,简称为 PV。 UV 访客数(去重复):Unique Visitor。

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    【Sqoop】使用Hive和Sqoop实现网站基本指标PV和UV的统计

    【案例需求】统计某网站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: +-----------+- | 23938 | | 20150828 | 19 | 22330 | +-----------+-------+--------+--+ 访问网站的用户身份:游客和会员。 所以UV统计的是guid的数量。

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    QPS,TPS,RT,PV,UV

    PV(page view)即页面浏览量,通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。网页浏览数是评价网站流量最常用的指标之一,简称为 PV。 UV 访客数(去重复):Unique Visitor。

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    Flink 计算 PV UV

    前言 使用 flink 很长一段时间了,突然发现竟然没有计算过 pv uv,这可是 flink 常见的计算场景了,面试时也是常问题之一。故自己想了一个场景来计算一下。 :"2020-12-28 12:32:23","courierId":12,"other":"aaa"} locTime:事件发生的时间,courierId 外卖员id 计算一天有多少个外卖员听单( UV currentDay + "-pv", courierInfoPVMapState.get(currentDay).toString()); map.put(currentDay + "-uv currentDay + "-pv", courierInfoPVMapState.get(currentDay).toString()); map.put(currentDay + "-uv (beforeDay + "-pv", courierInfoPVMapState.get(beforeDay).toString()); map.put(beforeDay + "-uv

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    什么是PV,UV

    IP接入号码指独立IP接入号码,计算基于独立IP在计算的时间段来计算访问我们的网站1二级IP接入号码。 是否这个计算在同一期间IP有多少访问量都算作1二级。 UV接入号码(Unique Visitor)它是指独立访客参观人数,计算机终端作为一个游客。 在同一个局域网接入互联网时以外是大致相同IP,假设LAN有10终端访问相同的网站在同一时期的计算,独立本网站IP访问次数贡献1。相反10。而这个时候UV访问次数比较10。

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    three.js UV映射简述

    今天郭先生来说一说uv映射,什么是uv映射?uv映射就是将二维的贴图映射到对象的一个面(或者多个面)上。说到这个问题,我们就不得不了解一下Geometry的点、面和uv的结构。 再说说uv映射,一个纹理图的原点在其左下方,坐标为(0,0),右下方为(1,0),左上方为(0,1),右上方为(1,1) image.png 未标题1.png 在Geometry中,faceVertexUvs 决定了uv映射的关系,如下如就是uv映射关系 image.png 捕获555555555.PNG 我们可以看出第一个三角面对应一个二维点数组new THREE.Vector2(0,1), new THREE.Vector2 var mate = new THREE.MeshBasicMaterial({map: new THREE.TextureLoader().load('/static/images/animal/an-uv.png 这里faceVertexUvs数组的第一维度是材质的索引,第二维度才是面的uv贴图映射关系,由于只有一个材质,所以这里的索引都是0。 这节说了一下uv的使用,下一节说一说关于它的小应用。

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    UV云任务小米运动步数修改PHP网站源码-星泽V社

    源码介绍 UV云任务小米运动步数修改PHP网站源码 1.下载小米运动App,打开软件并输入手机号登录,PS:不要使用第三方账号登录 2.点击我的->第三方接入,绑定你想同步数据的项目。

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    UV、PV、TPS、QPS、DAU

    用户访问网站时每打开一个页面,就记为1个PV。同一个页面被访问多次,浏览量也会累积。一个网站的浏览量越高,说明这个网站的知名度越高,内容越受用户喜欢。 应该把重点内容展示给目标客户就可以了,就没必要一味地追求PV值,追求那些转化率、跳出率、UV、转化次数等那才是重点。 UV(Unique Visitor) 指独立访客访问数,统计1天内访问某站点的用户数(以 cookie 为依据),一台电脑终端为一个访客。可以理解成访问某网站的电脑的数量。 网站判断来访电脑的身份是通过来访电脑的 cookies 实现的。如果更换了 IP 后但不清除 cookies,再访问相同网站,该网站的统计中 UV 数是不变的。 常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),与UV概念相似。

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    如何用redis统计海量UV

    前言 我们先思考一个常见的业务问题:如果你负责开发维护一个大型的网站,有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据,然后让你来开发这个统计模块,你会如何实现? 统计uv的常用方法以及优缺点 其实要是单纯的统计pv是比较好办的,直接用redis的incr就行,但是uv的话,它要去重,同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次。 通过 scard 可以取出这个集合的大小,这个数字就是这个页面的 UV 数据。没错,这是一个非常简单的方案。 但是,如果你的页面访问量非常大,比如一个爆款页面几千万的 UV,你需要一个很大的 set 集合来统计,这就非常浪费空间。如果这样的页面很多,那所需要的存储空间是惊人的。 HyperLogLog 提供不精确的去重计数方案,虽然不精确但是也不是非常不精确,标准误差是 0.81%,这样的精确度已经可以满足上面的 UV 统计需求了。

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    QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS

    PV PV(page view)即页面浏览量,通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。 PV 即 page view,页面浏览量。用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录 1 次。 UV UV 访问数(Unique Visitor)指独立访客访问数,统计 1 天内访问某站点的用户数(以 cookie 为依据),一台电脑终端为一个访客。 可以理解成访问某网站的电脑的数量。 网站判断来访电脑的身份是通过来访电脑的 cookies 实现的。如果更换了 IP 后但不清除 cookies,再访问相同网站,该网站的统计中 UV 数是不变的。 根据这个特性,如果有人让你刷 UV,也很好的刷! IP IP(Internet Protocol)独立 IP 数,是指 1 天内多少个独立的 IP 浏览了页面,即统计不同的 IP 浏览用户数量。 淘宝还有 OPS,会话次数(网站访问量)Session 等。

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    秒懂 QPS、TPS、PV、UV

    UV(Unique Visitor):独立访客,统计1天内访问某站点的用户数。可以统计服务一天的访问日志并根据用户的唯一标识去重得到。 常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。 DAU通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),与UV概念相似 MAU(Month Active User):月活跃用户数量,指网站、app等去重后的月活跃用户数量

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    Flink SQL 实时计算UV指标

    用一个接地气的案例来介绍如何实时计算 UV 数据。 大家都知道,在 ToC 的互联网公司,UV 是一个很重要的指标,对于老板、商务、运营的及时决策会产生很大的影响,笔者在电商公司,目前主要的工作就是计算 UV、销售等各类实时数据,体验就特别深刻, 因此就用一个简单 demo 演示如何用 Flink SQL 消费 Kafka 中的 PV 数据,实时计算出 UV 指标后写入 Hbase。 return null; } 编写 Flink Job 主程序输入标题 将 PV 数据解析为 Flink 的 Row 类型后,接下来就很简单了,编写主函数,写 SQL 就能统计 UV + "ROW(count(distinct mid) as UV)\n" + "from pageview\n" + "group by

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    巧用 Redis Hyperloglog,轻松统计 UV 数据

    09281959] 实例 其实,有了上面生成 key 的方法,我们便可以很轻松地在实际场景中应用 Redis 的 HyperLoglog 进行数据统计,比如我们要统计从此刻开始往前推一小时、一天、一周的 UV private static final String PREFIX = "USER:LOGIN:"; public UVCounter() { } /** * 获取周UV * * @return UV数 */ public long getWeeklyUV() { List<String> suffixKeys = suffixKeys, PREFIX); return client.pfcount(keys.toArray(new String[0])); } /** * 获取日UV * * @return UV数 */ public long getHourlyUV() { List<String> suffixKeys = getLastHours

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