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…

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…

1.需求分析 分析指标 pv uv 登录人数 游客人数 平均访问时间 二跳率 独立IP 2.使用的日志(一号店),会话信息 3.创建数据库 4.创建源表,存储源数据 5.创建我们需要的use表 6.创建两张临时表 一张临时表可以根据sessionId得到的字段. 第二张临时表是原表的过滤. 思路:当第一张表的min_trackTime与第二张表的trackTime进行join,则这个时候的trackU,url,referer都是最小时间对应的值. 7.join出想要的结果 8.完成需求 9.结果…

http://myhoop.blog.51cto.com/5556534/1367523 tomcat日志格式: http://www.cnblogs.com/anic/archive/2012/12/13/2817126.html 一,统计1.27日到2.2日的日志 蛋疼点: 1,天数多,机器多 先想办法列出所有要统计的压缩包 2,日志都已压缩 bzcat可以在不解压情况下查压缩内容 pv统计: bzcat node{,,,}/ access_log.--{,}*.bz2 node{,,,}/…

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…

八．Kibana实践 选择绝对时间和相对时间 搜索 还可以添加相关信息 自动刷新页面时间,也可以关闭 创建图像,可视化 编辑Markdown,创建一个值班联系表 值班联系表 保存 再创建一个饼图;查看下状态码 保存 再来一个柱状图 保存为访问IP TOP5 添加展示 再添加一个折线图 保存为HTTP响应时间,Dashboard添加,然后保存 再添加一个统计,统计数量 选择system-syslog 保存为日志数据统计 Dashboard添加,然后保存 生产最好加一个Nginx用户认证,不能谁都能…

一.简介 ELK Stack是软件集合Elasticsearch.Logstash.Kibana的简称,由这三个软件及其相关的组件可以打造大规模日志实时处理系统. 其中,Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的.支持全文索引的分布式存储和索引引擎,主要负责将日志索引并存储起来,方便业务方检索查询. Logstash是一个日志收集.过滤.转发的中间件,主要负责将各条业务线的各类日志统一收集.过滤后,转发给 Elasticsearch 进行下一步处理. Kibana是一个可视化工具,…

yhd日志分析(二) 继续yhd日志分析,统计数据 日期 uv pv 登录人数 游客人数 平均访问时长 二跳率 独立ip数 1 分析 登录人数 count(distinct endUserId) 游客人数 count(distinct guid) - count(distinct endUserId) 平均访问时长 先把tracktime转换为unix timestamp, 相同sessionId的tracktime中,max(tracktime)-min(tracktime),得到用户停留时间…

yhd日志分析(一) 依据yhd日志文件统计分析每日各时段的pv和uv 建hive表, 表列分隔符和文件保持一致 load数据到hive表 写hive sql统计pv和uv, 结果保存到hive表2 使用sqoop从hive表2导出结果数据到mysql mysql表格式: daily_hour_visit(date, hour,uv, pv) 环境: CentOS 6.4 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6 hive-0.13.1-cdh5.3.6 sqoop-1.4.5-cdh5.3.…