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

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{,,,}/

#!/bin/sh #statistics newplive logs SOURCELOGS=$ ];then echo echo "please input file!" echo "eg:/home/liqiu/newlive_090807.log" echo exit ; fi ALLPVNUM=`/bin/cat $SOURCELOGS | /usr/bin/awk -F" " '$2!~/(img|js|css|amf|png|dns|

有关"数据统计"的一些概念 -- PV UV VV IP跳出率等 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 此文是本人工作中碰到的,随时记下来的零散概念,特此整理一下. 1.    什么是展现量.点击量.点击率 在百度推广后台可以看到消费.平均价格.点击.展现.点击率.千次展现费用等数据,这些数据是你全面评估推广效果.深入开展推广优化的基础. 在网民搜索查询时,如果您账户内符合网民搜索需求的关键词被触发,该关键词所对应的创意将出现在搜索结果页,称之为关键词和创意的一次展现.

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

具体步骤分为数据采集脚本,数据收取服务,数据分析脚本,数据存储服务 采集脚本一般有两种形式,一种是简单的页面插入一个图片进行请求,一种是复杂的动态生成js标签,引入一段js(这时采集服务器会网往客户端写cookie),js采集浏览器数据与cookie,然后发送请求. 数据收取服务一般为web服务,可以是apache,nginx,或者swoole,这里主要看采集的压力,适当做负载均衡,可以爱脚本端做,也可以在服务端做,注意客户端ip的穿透. 脚本分析可以使用任何脚本,例如php,python. 数

最近有个需求,实时统计pv,uv,结果按照date,hour,pv,uv来展示,按天统计,第二天重新统计,当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示.这里介绍最基本的pv,uv的展示. id uv pv date hour 1 155599 306053 2018-07-27 18 关于什么是pv,uv,可以参见这篇博客:https://blog.csdn.net/petermsh/article/details/78652246 1.

参加了DTCC归来之后,各大电商技术大牛都会自豪的分享一下自己公司网站的PV,流量等等.当时也是一知半解,回来之后赶紧查了查,也算是扫扫盲. 以下摘自网络中,自己稍稍做了整理,对于PV,流量和带宽的理解,可以分成几个问题可能更加容易理解. 问题1:首先什么是PV, 技术角度讲,1个PV是指从浏览器发出一个对网络服务器的Request,网络服务器接到Request之后,会开始把该Request对应的一个Page(Page就是一个网页)发送到客户端的浏览器上,恭喜,这就是一个Page View 对这

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

如果现在要开发一个功能: 统计APP或网页的一个页面,每天有多少用户点击进入的次数.同一个用户的反复点击进入记为 1 次,也就是统计 UV 数据. 让你来开发这个统计模块,你会如何实现? 如果统计 PV 数据,只要给网页一个独立的 Redis 计数器就可以了,这个计数器的 key 的格式为 puv:{pid}:{yyyyMMdd}.每来一个请求就 incrby 一次,就可以统计出所有的 PV 数据. 但是 UV 不一样,它要去重,同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次.这就要求每一个网页请

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47396311 以下是在模板中做一个简单的页面PV数统计.model阅读量统计.用户訪问量统计的方法 简单的模板页面计数的实现 模板中设置: <li>您是第{{count}}个訪问本站的朋友</li> <li>訪问时间:{{time}}</li> view.py中 def getTime():#获取当前时间 import time return time.ctim

转载请注明出处 背景 在互联网公司中,每个项目都需要数据统计.分析,便于项目组利用详细数据研究项目的整体情况,进行下一步的调整.在数据统计中,UV统计是最常见的,也是最普遍的.有的场景要求实时性很高,有点场景要求准确性很高,有的场景比较在意计算过程中的内存.不同的场景使用不同的算法,下面我们从0到1简单介绍下UV统计领域. 什么是UV统计 假设我们的场景是商家这边上架一系列水果,然后需要统计出一共上架几种水果.具体如下所示: 针对这个问题,我们想到的最简单的方式就是利用STL中的set处理. S

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

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

数据采集脚本如下: 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 BAS

QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.QPS = req/sec = 请求数/秒QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数峰值QPS:原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)PV:访问量即Page

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

TPS(Transactions Per Second):每秒事务数 QPS(Query Per Second):每秒请求数,QPS其实是衡量吞吐量的一个常用指标,就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求. 并发数:并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力. 峰值QPS: 原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间 公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) PV(Page View)