Spark SQL可以用于
统计PV和
UV。引用
中给出的示例代码展示了一个创建流作业的SQL语句,其
中使用了loghub_scan作为源数据流,通过对user_
ip字段进行计数,可以得到
PV值,通过approx_count_distinct函数对user_
ip进行去重计数,可以得到
UV值。代码
中还使用了窗口函数TUMBLING来按指定时间间隔进行划分,并将结果插入到redis_sink
中。需要注意的是,实际配置
中checkpointLocation和redis_host的值需要根据实际情况进行设置。
PV/
UV统计是流式分析
中常见的场景,可以用于
网站的
流量或热点分析,比如广告主可以通过
PV值来估计广告网页的
流量和广告收入。对于需要分析用户的网页点击行为的场景,可以使用
UV统计。根据实际需求和数据源,可以调整代码
中相应的配置项,例如checkpoint_location和其他参数。
综上所述,使用Spark SQL可以方便地进行
PV和
UV的
统计分析。
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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用Spark Streaming SQL进行
PV/
UV统计](https://blog.csdn.net/w397090770/article/details/102645196)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"v
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