如果现在要开发一个功能: 统计APP或网页的一个页面,每天有多少用户点击进入的次数.同一个用户的反复点击进入记为 1 次,也就是统计 UV 数据. 让你来开发这个统计模块,你会如何实现? 如果统计 PV 数据,只要给网页一个独立的 Redis 计数器就可以了,这个计数器的 key 的格式为 puv:{pid}:{yyyyMMdd}.每来一个请求就 incrby 一次,就可以统计出所有的 PV 数据. 但是 UV 不一样,它要去重,同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次.这就要求每一个网页请

统计网站pv和uv PV是网站分析的一个术语,用以衡量网站用户访问的网页的数量. 对于广告主,PV值可预期它可以带来多少广告收入.一般来说,PV与来访者的数量成正比,但是PV并不直接决定页面的真实来访者数量,如同一个来访者通过不断的刷新页面,也可以制造出非常高的PV. 1.什么是PV值 PV(page view)即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

最近有个需求,实时统计pv,uv,结果按照date,hour,pv,uv来展示,按天统计,第二天重新统计,当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示.这里介绍最基本的pv,uv的展示. id uv pv date hour 1 155599 306053 2018-07-27 18 关于什么是pv,uv,可以参见这篇博客:https://blog.csdn.net/petermsh/article/details/78652246 1.

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.这就要求每一个网页请求都需要带上用户的 ID,无论是登陆用户还是未登陆用户都需要一个唯一 ID 来标识. set 比较容易想到的是为每一个页面一个独立的 set 集

统计功能是一类极为常见的需求,比如下面这个场景: 为了决定某个功能是否在下个迭代版本中保留,产品会要求统计页面在上新前后的 UV 作为决策依据. 简单来说就是统计一天内,某个页面的访问用户量,如果相同的用户再次访问,也只算记为一次访问. 下面我们将从这个场景出发,讨论如何选择的合适的 Redis 数据结构实现统计功能. Redis与统计 聚合统计 要完成这个统计任务,最直观的方式是使用一个SET保存页面在某天的访问用户 ID,然后通过对集合求差SDIFF和求交SINTER完成统计: # 2020

有关"数据统计"的一些概念 -- PV UV VV IP跳出率等 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 此文是本人工作中碰到的,随时记下来的零散概念,特此整理一下. 1.    什么是展现量.点击量.点击率 在百度推广后台可以看到消费.平均价格.点击.展现.点击率.千次展现费用等数据,这些数据是你全面评估推广效果.深入开展推广优化的基础. 在网民搜索查询时,如果您账户内符合网民搜索需求的关键词被触发,该关键词所对应的创意将出现在搜索结果页,称之为关键词和创意的一次展现.

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

网站流量统计可以帮助我们分析网站的访问和广告来访等数据,里面包含很多数据的,比如访问试用的系统,浏览器,ip归属地,访问时间,搜索引擎来源,广告效果等.原来是一样的,这次先实现了PV,UV,IP三个重要指标的统计. PV(访问量):Page View, 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):Unique Visitor,一般使用cookie标记,访问您网站的一台电脑客户端(比如一台电脑开多个浏览器访问则为多个UV)为一个访客,00:00-24:00内相同的客户端只会

###我只是一个搬运工 网站流量统计可以帮助我们分析网站的访问和广告来访等数据,里面包含很多数据的,比如访问使用的系统,浏览器,ip归属地,访问时间,搜索引擎来源,广告效果等. PV(访问量):Page View, 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):Unique Visitor,一般使用cookie标记,访问您网站的一台电脑客户端(比如一台电脑开多个浏览器访问则为多个UV)为一个访客,00:00-24:00内相同的客户端只会被计算一次. IP(独立IP):指独立

一.nginx日志结构 nginx中access.log 的日志结构: $remote_addr 客户端地址 211.28.65.253 $remote_user 客户端用户名称 -- $time_local 访问时间和时区 18/Jul/2012:17:00:01 +0800 $request 请求的URI和HTTP协议 "GET /article-10000.html HTTP/1.1" $http_host 请求地址,即浏览器中你输入的地址(IP或域名) www.it300.co

PV.UV是网站分析中最基础.最常见的指标.PV即PageView,网站浏览量,指页面的浏览次数,用以衡量网站用户访问的网页数量.用户没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:UV即UniqueVistor,独立访客数,指1天内访问某站点的人数,以cookie为依据.1天内同一访客的多次访问只计为1个访客:通过linux的shell可以快速的统计pv和uv. nginx log格式如下: log_format pushlogs '$remote_addr - $remote_u

redis中有一种数据格式,hyperloglog,本文就此数据结构的作用.redis的实现及其背后的数学原理作一个整理.当然本文不包含任何数学公式,而是希望用直观的例子帮大家理解. 主要内容如下: 1.业务场景 2.使用效果 3.数学原理 4.redis的实现原理 1.业务场景 现在有这样一个业务场景,统计某个页面的uv.和pv不同,在统计uv的时候需要根据用户id进行去重,因此就很难用一个简单的累加计数器来累加pv.当用户量达到千万甚至更高级别的时候,去重所需要的额外存储空间将是巨大的.而h

前言 不知你大规模的用过Redis吗?还是仅仅作为缓存的工具了?在Redis中使用最多的就是集合了,举个例子,如下场景: 签到系统中,一天对应一系列的用户签到记录. 电商系统中,一个商品对应一系列的评论. 交友系统中,某个用户的一系列的好友. Redis中集合的特点无非是一个Key对应一系列的数据, 但是数据的作用往往是为了统计的,比如: 交友系统中,需要统计每天的新增好友,以及双方的共同好友. 电商系统中,需要统计评论列表中的最新评论. 签到系统中,需要统计连续一个月的签到的用户数量. 大型互

在移动互联网的业务场景中,数据量很大,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时对这个数据集合做统计. 比如: 统计一个 APP 的日活.月活数: 统计一个页面的每天被多少个不同账户访问量(Unique Visitor,UV)): 统计用户每天搜索不同词条的个数: 统计注册 IP 数. 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. 今天「码哥」分别使用不同的数据类型来实现:统计一个页面的每天被多少个不同

应用设计请求之初,对于url有一定的规划.因此,请求的url格式类似如下: /**/school/****?token=a66cb2a3-e0b7-4f0a-b332-********* token唯一代表一个用户,因此,解析出token,就可以精确计算出UV. 每一个请求都算一个PV,因此,统计所有请求,即可计算出PV. PV的计算比较简单,直接通过请求纪录的统计即可计算出来. PV如下图所示: UV稍微复杂一些,需要用到logstash的KV处理. 如下所示: filter { kv { s

  Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构. Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的.并且是很小的. 在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数.这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比. 但是,因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来

摘自:http://www.mayou18.com/detail/o6M0v9mi.html Redis  HyperLogLog 结构讲解 Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构. Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的.并且是很小的. 在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^6

1.什么是pv? PV(page view),即页面浏览量,或点击量;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. 高手对pv的解释是,一个访问者在24小时(0点到24点)内到底看了你网站几个页面.这里需要强调:同一个人浏览你网站同一个页面,不重复计算pv量,点100次也算1次.说白了,pv就是一个访问者打开了你的几个页面. PV之于网站,就像收视率之于电视,从某种程度上已成为投资者衡量商业网站表现的最重要尺度. pv的计算:当一个访问者访问的时候,记录他所访问的页面和对应的IP

网站数据分析,经常会统计一个页面或者一个网站或者其他情况的PV/UV.下面简单说一下,这些量PV/UV/PR/IP. 1.PV PV(page view),即页面浏览量,或点击量.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. 用户对一个页面A进行一次刷新(按F5)或者一次通过网址访问,该页面A的pv就会增加1. 2.UV UV(unique visitor),即独立访客数.指访问某个站点或点击某条新闻的不同访客人数. 一日内访问某个网站或者网页的不同用户数量.  同一个用户对一个

参考:http://www.runoob.com/redis/redis-hyperloglog.html Redis 在 2.8.9 之后的版本中,添加了 HyperLogLog 结构,用来做基数统计的算法. HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的.并且是很小的. 在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数.这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多

一.概念1.redis在2.8.9版本添加了HyperLogLog结构.2.redis HyperLogLog是用来做基数统计的算法,HyperLogLog的优点是:在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定的.并且使很小的.3.在redis里面,每个HyperLogLog键只需要花费12kb内存,就可以计算接近2^64个不同元素的基数.这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比.4.但是,因为HyperLogLog只会根据输入元素来计算基数,而不会存储输入元