redis实时统计 设计思路: 1. 前端smarty插件(smarty_function_murl),将网站所有的连接生成一个urlid,后端根据获取的参数将需要的数据存入redis. 2.后端插件(smarty_function_aurl),将urlid传入redis获取数据. 3.定时将数据跑出来存入关系数据库,清除redis记录 缩减开支事业部没了,编入其它组织了,这个东西我就停工了,分享下思路和代码. <?php /** * 返回 redis 实例 * @staticvar \Redi

概述 今天主要介绍怎么统计redis key类型数据大小分布. 原理:使用redis命令: scan.pipline.type 和 debug object 来得到 redis key 信息. 脚本 内容如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import getoptimport timeimport sysimport redisimport osreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8') __Versi

在平时的运维工作中,我们运维人员需要清楚自己网站每天的总访问量.总带宽.ip统计和url统计等.虽然网站已经在服务商那里做了CDN加速,所以网站流量压力都在前方CDN层了像每日PV,带宽,ip统计等数据也都可以在他们后台里查看到的. 可以结合crontab计划任务,每天给你的邮箱发送一个统计报告~[前提是本机已安装邮件服务并启动]脚本统计了:1)总访问量2)总带宽3)独立访客量4)访问IP统计5)访问url统计6)来源统计7)404统计8)搜索引擎访问统计(谷歌,百度)9)搜索引擎来源统计(谷歌

1.models层建立统计表 # 每日访问量统计 class Statistics(models.Model): pv = models.IntegerField(default=0) uv = models.IntegerField(default=0) date = models.CharField(max_length=200) class Meta: verbose_name = '网站统计信息' verbose_name_plural = '网站统计信息' def __unicode_

A站弄个缓存,并且开放出一个读取借口给B站 B站读取数据的时候,调用该接口和数据库内的数据累加,然后进行限时即可 ---------------------- 另外其他方法 session服务.memcached 或者用一些NOSQL的数据库,如下  数据库的话建议用mango.redis,如果还想更快就用hive   

如果 MySQL 数据库比较大的话,很容易就能查出是哪些表占用的空间: 不过如果 Redis 内存比较大的话, […]

关键字: 用jieba切词 用expand 一列变多列 用stack 列转行 用group by + aggr 相同term的pv求和 上效果: query pv 今日新鲜事 今日头条 北京天气 上海天气 term pv 上海 今日 北京 天气 头条 新鲜事 上代码: import pandas as pd import numpy as np import jieba df = pd.DataFrame({'query':['今日新鲜事','今日头条','北京天气','上海天气'], 'pv'

相关包下载链接 https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools/releaseshttps://pypi.org/project/python-lzf/https://pypi.python.org/simple/redis/ 安装 pip install python-lzf-0.2.4.tar.gzpip install redis-2.10.6.tar.gzpip install rdbtools-0.1.12.tar.gz 解析re

Redis系列1:深刻理解高性能Redis的本质 Redis系列2:数据持久化提高可用性 Redis系列3:高可用之主从架构 Redis系列4:高可用之Sentinel(哨兵模式) Redis系列5:深入分析Cluster 集群模式 追求性能极致:Redis6.0的多线程模型 追求性能极致:客户端缓存带来的革命 Redis系列8:Bitmap实现亿万级数据计算 Redis系列9:Geo 类型赋能亿级地图位置计算 1 前言 我们来回顾下在这个系列的第一篇 深刻理解高性能Redis的本质 中介绍过R

第一步: 需求分析 需要哪些字段(时间:每一天,各个时段,id,url,guid,tracTime) 需要分区为天/时 PV(统计记录数) UV(guid去重) 第二步: 实施步骤 建Hive表,表列分隔符和文件保持一至 Load数据到Hive表中 写HiveSql进行统计,将结果放入Hive另一张表中(数据清洗) 从Hive的另一张表中的数据导出到Mysql,使用sqoop 网站项目从Mysql读取这张表的信息 预期结果 日期 小时 PV UV 第三步: 实施 # 建源表(注意进入beelin

做网站的都知道,平常经常要查询下网站PV.UV等网站的访问数据,当然如果网站做了CDN的话,nginx本地的日志就没什么意义了,下面就对nginx网站的日志访问数据做下统计: 概念: UV(Unique Visitor):独立访客,将每个独立上网电脑(以cookie为依据)视为一位访客,一天之内(00:00-24:00),访问您网站的访客数量.一天之内相同cookie的访问只被计算1次 PV(Page View):访问量,即页面浏览量或者点击量,用户每次对网站的访问均被记录1次.用户对同一页面的

http://myhoop.blog.51cto.com/5556534/1367523 tomcat日志格式: http://www.cnblogs.com/anic/archive/2012/12/13/2817126.html 一,统计1.27日到2.2日的日志 蛋疼点: 1,天数多,机器多 先想办法列出所有要统计的压缩包 2,日志都已压缩 bzcat可以在不解压情况下查压缩内容 pv统计: bzcat node{,,,}/ access_log.--{,}*.bz2 node{,,,}/

在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时还要对集合中的数据进行统计排序. 常见的场景如下: 给一个 userId ,判断用户登陆状态: 两亿用户最近 7 天的签到情况,统计 7 天内连续签到的用户总数: 统计每天的新增与第二天的留存用户数: 统计网站的对访客(Unique Visitor,UV)量 最新评论列表 根据播放量音乐榜单 通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万.千万级别的用户数量,或者千万级别.甚至亿级别的访问信息.

关注公众号:分享电脑学习回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码(不定期更新) 云盘目录说明: tools目录是安装包res   目录是每一个课件对应的代码和资源等doc  目录是一些第三方的文档工具 承接上一篇文档<Spark应用的结构> 参数说明: 创建一个Maven项目 Pom文件引入jar,配置信息已经完成,大家可以直接去网盘下载,版本号根据自己的安装情况调整 部分示例 创建一个scala文件,编写代码 1. 构建SparkContext上下文对象 val

s12-20160319-day10 *:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin

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

用户日活月活怎么统计 - Redis HyperLogLog 详解 HyperLogLog 提出问题 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? 如果统计 PV 那非常好办,给每个网页一个独立的 Redis 计数器就可以了,这个计数器的 key 后缀加上当天的日期.这样来一个请求,incrby 一次,最终就可以统计出所有的 PV 数据. 但是 UV 不一样,它要去重,同一个用户一

前提 未来一段时间开发的项目或者需求会大量使用到Redis,趁着这段时间业务并不太繁忙,抽点时间预习和复习Redis的相关内容.刚好看到博客下面的UV和PV统计,想到了最近看书里面提到的HyperLogLog数据类型,于是花点时间分析一下它的使用方式和使用场景(暂时不探究HyperLogLog的实现原理).Redis中HyperLogLog数据类型是Redid 2.8.9引入的,使用的时候确保Redis版本>= 2.8.9. HyperLogLog简介 基数计数(cardinality coun

摘要:高斯Redis,计数的最佳选择! 一.背景 当我们打开手机刷微博时,就要开始和各种各样的计数器打交道了.我们注册一个帐号后,微博就会给我们记录一组数据:关注数.粉丝数.动态数-:我们刷帖时,关注每天的热搜情况,微博需要为每个热搜记录一组搜索量.在这一串数据后面,是一个个计数器在工作. 计数器可以分为常规计数器和基数计数器,对于常规计数器,只需要对计数器进行简单的增减即可:对于基数计数器,需要对元素进行去重,比如统计搜索量时,需要保证每个用户的多次搜索只统计一次.对于这两种需求,Redis

最近和几个朋友,聊到并发和服务器的压力问题.很多朋友,不知道该怎么去计算并发?部署多少台服务器才合适? 所以,今天就来聊一聊PV和并发,还有计算web服务器的数量 的等方法.这些都是自己的想法加上一些网上的总结,如有不对,欢迎拍砖. 几个概念 网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站的独立用户数量.总用户数量(含重复访问者).网页浏览数量.每个用户的页面浏览数量.用户在网站的平均停留时间等. 网站访问量的常用衡量标准:独立访客(U