使用Flink怎么实时计算网站Pv和Uv

使用Flink怎么实时计算网站Pv和Uv，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。Flink数据流上的类型和操作
DataStream是flink流处理最核心的数据结构，其它的各种流都可以直接或者间接通过DataStream来完成相互转换，一些常用的流直接的转换关系如图：可以看出，DataStream可以与KeyedStream相互转换，KeyedStream可以转换为WindowedStream，DataStream不能直接转换为WindowedStream，WindowedStream可以直接转换为DataStream。各种流之间虽然不能相互直接转换，但是都可以通过先转换为DataStream，再转换为其它流的方法来实现。在这个计算pv,uv的需求中就主要用到DataStream、KeyedStream以及WindowedStream这些数据结构。这里需要用到window和watermark，使用窗口把数据按天分割，使用watermark可以通过“水位”来定期清理窗口外的迟到数据，起到清理内存的作用。我们的数据是json类型的，含有date,version,guid这3个字段，在实时统计pv,uv这个功能中，其它字段可以直接丢掉，当然了在离线数据仓库中，所有有含义的业务字段都是要保留到hive当中的。其它相关概念就不说了，会专门介绍，这里直接上代码吧。主要代码，主要使用scala开发：使用List集合的size保存pv,使用Set集合的size保存uv，从而达到实时统计pv,uv的目的。这里用了几个关键的函数：applyWith：里面需要的参数，初始状态变量，和foldFunction ，windowFunction免费云主机、域名 ;显然，当数据量很大的时候，这个List集合和Set集合会很大，并且这里的pv是否可以不用List来存储，而是通过一个状态变量，不断做累加，对应操作就是更新状态来完成。使用了一个计数器来存储pv的值。

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