1.访客跳出明细介绍

首先要识别哪些是跳出行为,要把这些跳出的访客最后一个访问的页面识别出来。那么就要抓住几个特征:

该页面是用户近期访问的第一个页面,这个可以通过该页面是否有上一个页面(last_page_id)来判断,如果这个表示为空,就说明这是这个访客这次访问的第一个页面。

首次访问之后很长一段时间(自己设定),用户没继续再有其他页面的访问

这第一个特征的识别很简单,保留 last_page_id 为空的就可以了。但是第二个访问的判断,其实有点麻烦,首先这不是用一条数据就能得出结论的,需要组合判断,要用一条存在的数据和不存在的数据进行组合判断。而且要通过一个不存在的数据求得一条存在的数据。更麻烦的他并不是永远不存在,而是在一定时间范围内不存在。那么如何识别有一定失效的组合行为呢?

最简单的办法就是 Flink 自带的 CEP 技术。这个 CEP 非常适合通过多条数据组合来识别某个事件。

用户跳出事件,本质上就是一个条件事件加一个超时事件的组合。

  • 流程图

2.代码实现

创建任务类UserJumpDetailApp.java,从kafka读取页面日志

import com.zhangbao.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

/**
* @author zhangbao
* @date 2021/10/17 10:38
* @desc
*/
public class UserJumpDetailApp {
   public static void main(String[] args) {
       //webui模式,需要添加pom依赖
       StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());
//       StreamExecutionEnvironment env1 = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
       //设置并行度
       env.setParallelism(4);
       //设置检查点
//       env.enableCheckpointing(5000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
//       env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);
//       env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop101:9000/gmall/flink/checkpoint/userJumpDetail"));
//       //指定哪个用户读取hdfs文件
//       System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","zhangbao");

       //从kafka读取数据源
       String sourceTopic = "dwd_page_log";
       String group = "user_jump_detail_app_group";
       String sinkTopic = "dwm_user_jump_detail";
       FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource(sourceTopic, group);
       DataStreamSource<String> kafkaDs = env.addSource(kafkaSource);

       kafkaDs.print("user jump detail >>>");

       try {
           env.execute("user jump detail task");
      } catch (Exception e) {
           e.printStackTrace();
      }
  }
}

3. flink CEP编程

官方文档:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.12/dev/libs/cep.html

处理流程

1.从kafka读取日志数据

2.设定时间语义为事件时间并指定事件时间字段ts

3.按照mid分组

4.配置CEP表达式

  • 1.第一次访问的页面:last_page_id == null

  • 2.第一次访问的页面在10秒内,没有进行其他操作,没有访问其他页面

5.根据表达式筛选流

6.提取命中的数据

  • 设定超时时间标识 timeoutTag

  • flatSelect 方法中,实现 PatternFlatTimeoutFunction 中的 timeout 方法。

  • 所有 out.collect 的数据都被打上了超时标记

  • 本身的 flatSelect 方法因为不需要未超时的数据所以不接受数据。

  • 通过 SideOutput 侧输出流输出超时数据

7.将跳出数据写回到kafka

package com.zhangbao.gmall.realtime.app.dwm;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.zhangbao.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkGenerator;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkGeneratorSupplier;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.cep.CEP;
import org.apache.flink.cep.PatternFlatSelectFunction;
import org.apache.flink.cep.PatternFlatTimeoutFunction;
import org.apache.flink.cep.PatternStream;
import org.apache.flink.cep.pattern.Pattern;
import org.apache.flink.cep.pattern.conditions.SimpleCondition;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;

import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
* @author zhangbao
* @date 2021/10/17 10:38
* @desc
*/
public class UserJumpDetailApp {
   public static void main(String[] args) {
       //webui模式,需要添加pom依赖
       StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());
//       StreamExecutionEnvironment env1 = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
       //设置并行度
       env.setParallelism(4);
       //设置检查点
//       env.enableCheckpointing(5000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
//       env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);
//       env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop101:9000/gmall/flink/checkpoint/userJumpDetail"));
//       //指定哪个用户读取hdfs文件
//       System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","zhangbao");

       //从kafka读取数据源
       String sourceTopic = "dwd_page_log";
       String group = "user_jump_detail_app_group";
       String sinkTopic = "dwm_user_jump_detail";
       FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource(sourceTopic, group);
       DataStreamSource<String> jsonStrDs = env.addSource(kafkaSource);

       /*//测试数据
       DataStream<String> jsonStrDs = env
        .fromElements(
               "{\"common\":{\"mid\":\"101\"},\"page\":{\"page_id\":\"home\"},\"ts\":10000} ",
               "{\"common\":{\"mid\":\"102\"},\"page\":{\"page_id\":\"home\"},\"ts\":12000}",

               "{\"common\":{\"mid\":\"102\"},\"page\":{\"page_id\":\"good_list\",\"last_page_id\":" +
                       "\"home\"},\"ts\":15000} ",

               "{\"common\":{\"mid\":\"102\"},\"page\":{\"page_id\":\"good_list\",\"last_page_id\":" +
                       "\"detail\"},\"ts\":30000} "
       );
       dataStream.print("in json:");*/

       //对读取到的数据进行结构转换
       SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDs = jsonStrDs.map(jsonStr -> JSON.parseObject(jsonStr));

//       jsonStrDs.print("user jump detail >>>");
       //从flink1.12开始,时间语义默认是事件时间,不需要额外指定,如果是之前的版本,则要按以下方式指定事件时间语义
       //env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

       //指定事件时间字段
       SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjWithTSDs = jsonObjDs.assignTimestampsAndWatermarks(
               WatermarkStrategy.<JSONObject>forMonotonousTimestamps().withTimestampAssigner(
                       new SerializableTimestampAssigner<JSONObject>() {
                           @Override
                           public long extractTimestamp(JSONObject jsonObject, long l) {
                               return jsonObject.getLong("ts");
                          }
                      }
      ));

       //按照mid分组
       KeyedStream<JSONObject, String> ketByDs = jsonObjWithTSDs.keyBy(
               jsonObject -> jsonObject.getJSONObject("common").getString("mid")
      );

       /**
        * flink CEP表达式
        * 跳出规则,满足两个条件:
        * 1.第一次访问的页面:last_page_id == null
        * 2.第一次访问的页面在10秒内,没有进行其他操作,没有访问其他页面
        */
       Pattern<JSONObject, JSONObject> pattern = Pattern.<JSONObject>begin("first")
              .where( // 1.第一次访问的页面:last_page_id == null
                   new SimpleCondition<JSONObject>() {
                       @Override
                       public boolean filter(JSONObject jsonObject) throws Exception {
                           String lastPageId = jsonObject.getJSONObject("page").getString("last_page_id");
                           System.out.println("first page >>> "+lastPageId);
                           if (lastPageId == null || lastPageId.length() == 0) {
                               return true;
                          }
                           return false;
                      }
                  }
              ).next("next")
              .where( //2.第一次访问的页面在10秒内,没有进行其他操作,没有访问其他页面
                       new SimpleCondition<JSONObject>() {
                           @Override
                           public boolean filter(JSONObject jsonObject) throws Exception {
                               String pageId = jsonObject.getJSONObject("page").getString("page_id");
                               System.out.println("next page >>> "+pageId);
                               if(pageId != null && pageId.length()>0){
                                   return true;
                              }
                               return false;
                          }
                      }
               //时间限制模式,10S
              ).within(Time.milliseconds(10000));

       //将cep表达式运用到流中,筛选数据
       PatternStream<JSONObject> patternStream = CEP.pattern(ketByDs, pattern);

       //从筛选的数据中再提取数据超时数据,放到侧输出流中
       OutputTag<String> timeOutTag = new OutputTag<String>("timeOut"){};
       SingleOutputStreamOperator<Object> outputStreamDS = patternStream.flatSelect(
               timeOutTag,
               //获取超时数据
               new PatternFlatTimeoutFunction<JSONObject, String>() {
                   @Override
                   public void timeout(Map<String, List<JSONObject>> map, long l, Collector<String> collector) throws Exception {
                       List<JSONObject> first = map.get("first");
                       for (JSONObject jsonObject : first) {
                           System.out.println("time out date >>> "+jsonObject.toJSONString());
                           //所有 out.collect 的数据都被打上了超时标记
                           collector.collect(jsonObject.toJSONString());
                      }
                  }
              },
               //获取未超时数据
               new PatternFlatSelectFunction<JSONObject, Object>() {
                   @Override
                   public void flatSelect(Map<String, List<JSONObject>> map, Collector<Object> collector) throws Exception {
                       //不超时的数据不提取,所以这里不做操作
                  }
              }
      );

       //获取侧输出流的超时数据
       DataStream<String> timeOutDs = outputStreamDS.getSideOutput(timeOutTag);
       timeOutDs.print("jump >>> ");
       
       //将跳出数据写回到kafka
       timeOutDs.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink(sinkTopic));

       try {
           env.execute("user jump detail task");
      } catch (Exception e) {
           e.printStackTrace();
      }
  }
}

测试数据

将从kafka读取数据的方式切换成固定数据内容,如下:

//测试数据
       DataStream<String> jsonStrDs = env
        .fromElements(
               "{\"common\":{\"mid\":\"101\"},\"page\":{\"page_id\":\"home\"},\"ts\":10000} ",
               "{\"common\":{\"mid\":\"102\"},\"page\":{\"page_id\":\"home\"},\"ts\":12000}",

               "{\"common\":{\"mid\":\"102\"},\"page\":{\"page_id\":\"good_list\",\"last_page_id\":" +
                       "\"home\"},\"ts\":15000} ",

               "{\"common\":{\"mid\":\"102\"},\"page\":{\"page_id\":\"good_list\",\"last_page_id\":" +
                       "\"detail\"},\"ts\":30000} "
      );
       dataStream.print("in json:");

然后从dwm_user_jump_detail主题消费数据

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092,hadoop102:9092,hadoop103:9092 --topic dwm_user_jump_detail

8.Flink实时项目之CEP计算访客跳出的更多相关文章

  1. 7.Flink实时项目之独立访客开发

    1.架构说明 在上6节当中,我们已经完成了从ods层到dwd层的转换,包括日志数据和业务数据,下面我们开始做dwm层的任务. DWM 层主要服务 DWS,因为部分需求直接从 DWD 层到DWS 层中间 ...

  2. 4.Flink实时项目之数据拆分

    1. 摘要 我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中,作为日志数据的 ODS 层,从 kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志.启动日志和曝光日志.这三类数据虽然都是用户 ...

  3. 5.Flink实时项目之业务数据准备

    1. 流程介绍 在上一篇文章中,我们已经把客户端的页面日志,启动日志,曝光日志分别发送到kafka对应的主题中.在本文中,我们将把业务数据也发送到对应的kafka主题中. 通过maxwell采集业务数 ...

  4. 10.Flink实时项目之订单维度表关联

    1. 维度查询 在上一篇中,我们已经把订单和订单明细表join完,本文将关联订单的其他维度数据,维度关联实际上就是在流中查询存储在 hbase 中的数据表.但是即使通过主键的方式查询,hbase 速度 ...

  5. 11.Flink实时项目之支付宽表

    支付宽表 支付宽表的目的,最主要的原因是支付表没有到订单明细,支付金额没有细分到商品上, 没有办法统计商品级的支付状况. 所以本次宽表的核心就是要把支付表的信息与订单明细关联上. 解决方案有两个 一个 ...

  6. 3.Flink实时项目之流程分析及环境搭建

    1. 流程分析 前面已经将日志数据(ods_base_log)及业务数据(ods_base_db_m)发送到kafka,作为ods层,接下来要做的就是通过flink消费kafka 的ods数据,进行简 ...

  7. 9.Flink实时项目之订单宽表

    1.需求分析 订单是统计分析的重要的对象,围绕订单有很多的维度统计需求,比如用户.地区.商品.品类.品牌等等.为了之后统计计算更加方便,减少大表之间的关联,所以在实时计算过程中将围绕订单的相关数据整合 ...

  8. 6.Flink实时项目之业务数据分流

    在上一篇文章中,我们已经获取到了业务数据的输出流,分别是dim层维度数据的输出流,及dwd层事实数据的输出流,接下来我们要做的就是把这些输出流分别再流向对应的数据介质中,dim层流向hbase中,dw ...

  9. 1.Flink实时项目前期准备

    1.日志生成项目 日志生成机器:hadoop101 jar包:mock-log-0.0.1-SNAPSHOT.jar gmall_mock ​ |----mock_common ​ |----mock ...

随机推荐

  1. background-position:color url(image) -left -up no-repeat;

    转载请注明来源:https://www.cnblogs.com/hookjc/ <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transit ...

  2. bom案例3-放大镜

    <!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8&quo ...

  3. Unsupported major.minor version 52.0报错问题解决方案

    感谢原文:https://blog.csdn.net/wangmaohong0717/article/details/82869359 1.问题描述 工程启动的时候,报错如下: nested exce ...

  4. pageX的兼容性处理1

    <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...

  5. ◆JAVA加密解密-3DES

    从数据安全谈起       当你使用网银时,是否担心你的银行卡会被盗用?     当你和朋友用QQ进行聊天时,是否担心你的隐私会被泄露?     作为开发者,编写安全的代码比编写优雅的代码更重要,因为 ...

  6. K8s多节点部署+负载均衡+keepalived ——囊萤映雪

    K8s多节点部署+负载均衡+keepalived --囊萤映雪 1.多节点master2 部署 2.负载均衡部署+keepalived 1.多节点master2部署: #从master01节点上拷贝证 ...

  7. python基础——异常处理、递归

    异常处理 while True: try: num1 = int(input('num1:')) num2 = int(input('num2:')) result = num1 + num2 exc ...

  8. 一站式超全JavaScript数组方法大全

    一站式JavaScript数组方法大全(建议收藏) 方法一览表 详细操作 本人总结了JavaScript中有关数组的几乎所有方法(包含ES6之后新增的),并逐一用代码进行演示使用,希望可以帮助大家! ...

  9. Solution -「CF 1349D」Slime and Biscuits

    \(\mathcal{Description}\)   Link.   有 \(n\) 堆饼干,一开始第 \(i\) 堆有 \(a_i\) 块.每次操作从所有饼干中随机一块,将其随机丢到另外一堆.求所 ...

  10. 【摸鱼神器】基于SSM风格的Java源代码生成器 单表生成 一对一、一对多、多对多连接查询生成

    一.序言 UCode Cms 是一款Maven版的Java源代码生成器,是快速构建项目的利器.代码生成器模块属于可拆卸模块,即按需引入.代码生成器生成SSM(Spring.SpringBoot.Myb ...