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

[root@ELK-chaofeng07 httpd]# curl -o /dev/null -w %{http_code}\\n -s www.baidu.com 状态码为200表示成功. PV.UV等介绍: 网站流量统计之UV(Unique Visitor):独立访客,将每个独立上网电脑(以cookie为依据)视为一位访客,一天之内(00:00-24:00),访问您网站的访客数量.一天之内相同cookie的访问只被计算1次. 网站流量统计之PV(Page View):访问量,即页面浏览量或者

以下shell脚本能统计出网站的总访问量,以及404,500出现的次数.统计出来后,可以结合监控宝来进行记录,进而可以看出网站访问量是否异常,是否存在攻击.还可以根据查看500出现的次数,进而判断网站程序是否出现异常. 完整脚本代码: #!/bin/bash #purpose:count nginx or apache or other webserver status code using jiankongbao #how to:run the script every 5 minutes w

数据获取的方式主要可以分为两种: 1.网站日志文件(log files) 页面埋点js自定义的采集. 优缺点: web服务器自带的日志记录功能:优点方便,缺点信息收集不全 自定义的js埋点收集:优点想收集啥就收集啥,缺点需要系统的开发部署 1． 网站日志文件 记录网站日志文件的方式是最原始的数据获取方式,主要在服务端完成,在网站的应用服务器配置相应的写日志的功能就能够实现,很多web应用服务器自带日志的记录功能.如Nginx的access.log日志等. 优点是获取数据时不需要对页面做相关处理,

做网站的都知道,平常经常要查询下网站PV.UV等网站的访问数据,当然如果网站做了CDN的话,nginx本地的日志就没什么意义了,下面就对nginx网站的日志访问数据做下统计: 概念: UV(Unique Visitor):独立访客,将每个独立上网电脑(以cookie为依据)视为一位访客,一天之内(00:00-24:00),访问您网站的访客数量.一天之内相同cookie的访问只被计算1次 PV(Page View):访问量,即页面浏览量或者点击量,用户每次对网站的访问均被记录1次.用户对同一页面的

转载:通过Nginx统计网站的PV.UV.IP 概念 UV:独立访客:以cookie为依据,假设一台电脑装有3个不同的浏览器,分别打开同一个页面,将会产生3个UV.PV:访问量:页面每访问或刷新一次,将会产生一个PV.IP:独立IP地址:以公网IP为依据,每个独立IP访问该页面,将会产生一个IP. nginx配置 在vhost的conf文件中配置以下信息,请将此conf文件的权限设为777,否则无法自动生成日志文件. #日志格式化 log_format tongji '$remote_addr

一.nginx日志结构 nginx中access.log 的日志结构: $remote_addr 客户端地址 211.28.65.253 $remote_user 客户端用户名称 -- $time_local 访问时间和时区 18/Jul/2012:17:00:01 +0800 $request 请求的URI和HTTP协议 "GET /article-10000.html HTTP/1.1" $http_host 请求地址,即浏览器中你输入的地址(IP或域名) www.it300.co

网站流量统计可以帮助我们分析网站的访问和广告来访等数据,里面包含很多数据的,比如访问试用的系统,浏览器,ip归属地,访问时间,搜索引擎来源,广告效果等.原来是一样的,这次先实现了PV,UV,IP三个重要指标的统计. PV(访问量):Page View, 即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次. UV(独立访客):Unique Visitor,一般使用cookie标记,访问您网站的一台电脑客户端(比如一台电脑开多个浏览器访问则为多个UV)为一个访客,00:00-24:00内相同的客户端只会

###我只是一个搬运工 网站流量统计可以帮助我们分析网站的访问和广告来访等数据,里面包含很多数据的,比如访问使用的系统,浏览器,ip归属地,访问时间,搜索引擎来源,广告效果等. PV(访问量):Page View, 即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次. UV(独立访客):Unique Visitor,一般使用cookie标记,访问您网站的一台电脑客户端(比如一台电脑开多个浏览器访问则为多个UV)为一个访客,00:00-24:00内相同的客户端只会被计算一次. IP(独立IP):指独立

个人博客网站分析 阅读前面的文章,有助于理解本文. 1.是时候来一个个人博客网站了 2.什么?你还没有自己的域名? 3.你的个人博客网站该上线了! 为什么需要流量分析? 各位小伙伴,请看下图,你们发现了什么?访问网站的90%以上的人,都只发现了俩个页面 这个太可惜了,网站上有很多优质的文章啊 有句话说的好:没有数据支撑的网站,都是耍流氓 衡量一个网站运营的好与坏,主要看俩个指标,浏览量(PV).访客数(UV), PV和UV俩个关键指标,下面我们为网站,添加分析功能,就是为了优化用户体验 提升访问

最近发现公司上线的八爪鱼招标网有部分功能出现问题,主要表现为无法向数据库插入数据:远程登陆到数据库服务器时,发现原本的40G空间都被数据库吃完了,于是打开MS SQL Server 2008对数据库进行收缩操作,但能腾出空间非常有限,于是打开数据库目录查看,发现数据库日志文件竟然达到了20多G这么多,所以有了想法清除MS SQL Server 2008的数据库日志文件,具体操作: 1.打开MS SQL Server 2008查询分析窗口 2.在查询分析窗口中输入并执行以下SQL语句: -----

统计网站pv和uv PV是网站分析的一个术语,用以衡量网站用户访问的网页的数量. 对于广告主,PV值可预期它可以带来多少广告收入.一般来说,PV与来访者的数量成正比,但是PV并不直接决定页面的真实来访者数量,如同一个来访者通过不断的刷新页面,也可以制造出非常高的PV. 1.什么是PV值 PV(page view)即页面浏览量或点击量,是衡量一个网站或网页用户访问量.具体的说,PV值就是所有访问者在24小时(0点到24点)内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次.PV是指页面刷新的次数,每一次页面

网站PV.UV以及查看方法 一.名词解释 PV:PV 是Page Views的缩写,即页面浏览量,用户每一次对网站中的每个网页访问均被记录一次.注意,访客每刷新一次页面,pv就增加一次. UV:UV是Unique Visitor的缩写,即独立访客数.指访问某个站点的不同IP地址的人数.在同一天的00:00-24:00内,uv只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者, 在同一天内再次或多次访问该网站则不计数. IP:一个独立IP访问网页,IP就增加一次,同一个IP多次访问该网站不计在内. 通过P

方法]投资人呼吁:PV和UV不应该再作为产品衡量指标 风险投资机构Andreessen Horowitz近日一直反对再用传统的网站衡量指标去评价互联网产品,比如PV和UV,甚至包括应用的下载量. 他们喜欢的指标是产品互动率.用户使用频率和一个关键的指标. ·互动率(Engagement):每个公司测量产品的互动情况并不一样,但这些数据要比PV更能准确衡量一个网站成功与否.比如Yelp会使用餐馆的评论总数,YouTube使用视频的播放次数等. ·使用频率(Retention):一个重要的数据是到底

转自:http://blog.csdn.NET/webdesman/article/details/4062069 如果您是一个站长,或是一个SEO,您一定对于网站统计系统不会陌生,对于SEO新手来说,统计系统中的一些概念不是很清楚,今天讲讲什么是PV和UV! 网站流量统计之UV(Unique Visitor):独立访客,将每个独立上网电脑(以cookie为依据)视为一位访客,一天之内(00:00-24:00),访问您网站的访客数量.一天之内相同cookie的访问只被计算1次. 网站流量统计之P

前面一篇应该算是比较详细的介绍了spark的基础知识,在了解了一些spark的知识之后相必大家对spark应该不算陌生了吧!如果你之前写过MapReduce,现在对spark也很熟悉的话我想你再也不想用MapReduce去写一个应用程序了,不是说MapReduce有多繁琐(相对而言),还有运行的效率等问题.而且用spark写出来的程序比较优雅,这里我指的是scala版的,如果你用java版的spark去写一个应用程序,对比scala版的,想必你肯定会爱上scala这门语言的,哈哈哈(以上纯属个人

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:当前页面 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4458219.html 网站日志分析项目案例(三)统计分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一.项目背景与数据情况 1.1 项目来源 本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖.回帖,如图1所示. 图1 项目来源网

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4449082.html 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4458219.html 网站日志分析项目案例(三)统计分析:当前页面 一.借助Hive进行统计 1.1 准备工作:建立分区表 为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表.这里我们选择分区表,以日期作

先看图: 1.什么是PV值 PV(page view)即页面浏览量或点击量,是衡量一个网站或网页用户访问量.具体的说,PV值就是所有访问者在24小时(0点到24点)内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次.PV是指页面刷新的次数,每一次页面刷新,就算做一次PV流量. 度量方法就是从浏览器发出一个对网络服务器的请求(Request),网络服务器接到这个请求后,会将该请求对应的一个网页(Page)发送给浏览器,从而产生了一个PV.那么在这里只要是这个请求发送给了浏览器,无论这个页面是否完全打开(下载

数据分析脚本如下: //error_reporting(0);date_default_timezone_set("PRC");$environment = get_cfg_var('app_flow_develop') ? get_cfg_var('app_flow_develop') : 3;define('BASEPATH',dirname(dirname(__FILE__)));switch($environment){    case 1 :        require B

问题现象截图 核心运营报表 从获取数据的api的地址可以看出: http://data.51buy.com/json.php?biz=statistic&mod=OrderKeyData&act=getData2 相关文件是: <?php require_once(STATISTIC_ROOT . 'etc/inecfg.inc.php'); require_once(STATISTIC_ROOT . 'api/OrderKeyData.class.php'); function C