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。

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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。

业务代码

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。

      4.0.0      com.ddxygq     bigdata     1.0-SNAPSHOT               2.11.8         1.7.0         bigdata                                 org.apache.flink             flink-scala_2.11             {flink.version}                         org.apache.flink             flink-streaming-scala_2.11             flink.version                            org.apache.flink             flink-streaming-java_2.11             {flink.version}                                        org.apache.flink             flink-connector-kafka-0.10_2.11             flink.version                                    basedir/src/test−−>{pkg.name}         src/main/java                                       src/main/resources                                      *.properties                     *.xml                                  false                                                                          org.apache.maven.plugins                 maven-surefire-plugin                                      true                                                                         org.scala-tools                 maven-scala-plugin                 2.15.2                                                                                            compile                             testCompile                                                                                           

主要代码，主要使用scala开发：

package com.ddxygq.bigdata.flink.streaming.pvuv  import java.util.Properties  import com.alibaba.fastjson.JSON import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment} import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.ContinuousProcessingTimeTrigger import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer010 import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema import org.apache.flink.streaming.api.scala.extensions._ import org.apache.flink.api.scala._  /**   * @ Author: keguang   * @ Date: 2019/3/18 17:34   * @ version: v1.0.0   * @ description:    */ object PvUvCount {   def main(args: Array[String]): Unit = {     val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment      // 容错     env.enableCheckpointing(5000)     env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)     env.setStateBackend(new FsStateBackend("file:///D:/space/IJ/bigdata/src/main/scala/com/ddxygq/bigdata/flink/checkpoint/flink/tagApp"))      // kafka 配置     val ZOOKEEPER_HOST = "hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181"     val KAFKA_BROKERS = "hadoop01:9092,hadoop02:9092,hadoop03:9092"     val TRANSACTION_GROUP = "flink-count"     val TOPIC_NAME = "flink"     val kafkaProps = new Properties()     kafkaProps.setProperty("zookeeper.connect", ZOOKEEPER_HOST)     kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", KAFKA_BROKERS)     kafkaProps.setProperty("group.id", TRANSACTION_GROUP)      // watrmark 允许数据延迟时间     val MaxOutOfOrderness = 86400 * 1000L          // 消费kafka数据     val streamData: DataStream[(String, String, String)] = env.addSource(       new FlinkKafkaConsumer010[String](TOPIC_NAME, new SimpleStringSchema(), kafkaProps)     ).assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[String](Time.milliseconds(MaxOutOfOrderness)) {       override def extractTimestamp(element: String): Long = {         val t = JSON.parseObject(element)         val time = JSON.parseObject(JSON.parseObject(t.getString("message")).getString("decrypted_data")).getString("time")         time.toLong       }     }).map(x => {       var date = "error"       var guid = "error"       var helperversion = "error"       try {         val messageJsonObject = JSON.parseObject(JSON.parseObject(x).getString("message"))         val datetime = messageJsonObject.getString("time")         date = datetime.split(" ")(0)         // hour = datetime.split(" ")(1).substring(0, 2)         val decrypted_data_string = messageJsonObject.getString("decrypted_data")         if (!"".equals(decrypted_data_string)) {           val decrypted_data = JSON.parseObject(decrypted_data_string)           guid = decrypted_data.getString("guid").trim           helperversion = decrypted_data.getString("helperversion")         }       } catch {         case e: Exception => {           println(e)         }       }       (date, helperversion, guid)     })     // 这上面是设置watermark并解析json部分     // 聚合窗口中的数据，可以研究下applyWith这个方法和OnWindowedStream这个类     val resultStream = streamData.keyBy(x => {       x._1 + x._2     }).timeWindow(Time.days(1))       .trigger(ContinuousProcessingTimeTrigger.of(Time.seconds(1)))       .applyWith(("", List.empty[Int], Set.empty[Int], 0L, 0L))(         foldFunction = {           case ((_, list, set, _, 0), item) => {             val date = item._1             val helperversion = item._2             val guid = item._3             (date + "_" + helperversion, guid.hashCode +: list, set + guid.hashCode, 0L, 0L)           }         }         , windowFunction = {           case (key, window, result) => {             result.map {               case (leixing, list, set, _, _) => {                 (leixing, list.size, set.size, window.getStart, window.getEnd)               }             }           }         }       ).keyBy(0)       .flatMapWithState[(String, Int, Int, Long, Long),(Int, Int)]{       case ((key, numpv, numuv, begin, end), curr) =>          curr match {           case Some(numCurr) if numCurr == (numuv, numpv) =>             (Seq.empty, Some((numuv, numpv))) //如果之前已经有相同的数据,则返回空结果           case _ =>             (Seq((key, numpv, numuv, begin, end)), Some((numuv, numpv)))         }     }      // 最终结果     val resultedStream = resultStream.map(x => {       val keys = x._1.split("_")       val date = keys(0)       val helperversion = keys(1)       (date, helperversion, x._2, x._3)     })      resultedStream.print()     env.execute("PvUvCount")    } }

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 ;

存在的问题

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。

改进版

使用了一个计数器来存储pv的值。

packagecom.ddxygq.bigdata.flink.streaming.pvuv  import java.util.Properties  import com.alibaba.fastjson.JSON import org.apache.flink.api.common.accumulators.IntCounter import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment} import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.ContinuousProcessingTimeTrigger import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer010 import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema import org.apache.flink.streaming.api.scala.extensions._ import org.apache.flink.api.scala._ import org.apache.flink.core.fs.FileSystem  object PvUv2 {   def main(args: Array[String]): Unit = {     val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment      // 容错     env.enableCheckpointing(5000)     env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)     env.setStateBackend(new FsStateBackend("file:///D:/space/IJ/bigdata/src/main/scala/com/ddxygq/bigdata/flink/checkpoint/streaming/counter"))      // kafka 配置     val ZOOKEEPER_HOST = "hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181"     val KAFKA_BROKERS = "hadoop01:9092,hadoop02:9092,hadoop03:9092"     val TRANSACTION_GROUP = "flink-count"     val TOPIC_NAME = "flink"     val kafkaProps = new Properties()     kafkaProps.setProperty("zookeeper.connect", ZOOKEEPER_HOST)     kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", KAFKA_BROKERS)     kafkaProps.setProperty("group.id", TRANSACTION_GROUP)      // watrmark 允许数据延迟时间     val MaxOutOfOrderness = 86400 * 1000L      val streamData: DataStream[(String, String, String)] = env.addSource(       new FlinkKafkaConsumer010[String](TOPIC_NAME, new SimpleStringSchema(), kafkaProps)     ).assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[String](Time.milliseconds(MaxOutOfOrderness)) {       override def extractTimestamp(element: String): Long = {         val t = JSON.parseObject(element)         val time = JSON.parseObject(JSON.parseObject(t.getString("message")).getString("decrypted_data")).getString("time")         time.toLong       }     }).map(x => {       var date = "error"       var guid = "error"       var helperversion = "error"       try {         val messageJsonObject = JSON.parseObject(JSON.parseObject(x).getString("message"))         val datetime = messageJsonObject.getString("time")         date = datetime.split(" ")(0)         // hour = datetime.split(" ")(1).substring(0, 2)         val decrypted_data_string = messageJsonObject.getString("decrypted_data")         if (!"".equals(decrypted_data_string)) {           val decrypted_data = JSON.parseObject(decrypted_data_string)           guid = decrypted_data.getString("guid").trim           helperversion = decrypted_data.getString("helperversion")         }       } catch {         case e: Exception => {           println(e)         }       }       (date, helperversion, guid)     })      val resultStream = streamData.keyBy(x => {       x._1 + x._2     }).timeWindow(Time.days(1))       .trigger(ContinuousProcessingTimeTrigger.of(Time.seconds(1)))       .applyWith(("", new IntCounter(), Set.empty[Int], 0L, 0L))(         foldFunction = {           case ((_, cou, set, _, 0), item) => {             val date = item._1             val helperversion = item._2             val guid = item._3             cou.add(1)             (date + "_" + helperversion, cou, set + guid.hashCode, 0L, 0L)           }         }         , windowFunction = {           case (key, window, result) => {             result.map {               case (leixing, cou, set, _, _) => {                 (leixing, cou.getLocalValue, set.size, window.getStart, window.getEnd)               }             }           }         }       ).keyBy(0)       .flatMapWithState[(String, Int, Int, Long, Long),(Int, Int)]{       case ((key, numpv, numuv, begin, end), curr) =>          curr match {           case Some(numCurr) if numCurr == (numuv, numpv) =>             (Seq.empty, Some((numuv, numpv))) //如果之前已经有相同的数据,则返回空结果           case _ =>             (Seq((key, numpv, numuv, begin, end)), Some((numuv, numpv)))         }     }      // 最终结果     val resultedStream = resultStream.map(x => {       val keys = x._1.split("_")       val date = keys(0)       val helperversion = keys(1)       (date, helperversion, x._2, x._3)     })      val resultPath = "D:\\space\\IJ\\bigdata\\src\\main\\scala\\com\\ddxygq\\bigdata\\flink\\streaming\\pvuv\\result"     resultedStream.writeAsText(resultPath, FileSystem.WriteMode.OVERWRITE)     env.execute("PvUvCount")    } }

看完上述内容，你们掌握使用Flink怎么实时计算网站Pv和Uv的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

本文标题：使用Flink怎么实时计算网站Pv和Uv
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