场景分析

用户行为分析应用的场景很多，像线上网站访问统计，线下客流分析（比如图像人脸识别、wifi探针等），比较核心的指标有几个：

PV | UV | SD | SC

指标说明：

PV（Page View）：网站浏览量或者商场门店的访问量
UV（Unique Visitor）：独立访客数，即去重后的人数
SD（Session Duration）：单次会话停留时间
SC（Session Count）：会话次数

用户行为分析的原始数据通常是一系列时间离散数据，比如网站访问记录：用户在一个时间点访问了一个网页，然后又在下个时间点访问了下个网页；

这些原始数据可以抽象为：

User | Timestamp | Target

即用户在什么时间点访问了什么目标；

统计PV、UV比较简单，但是在时间离散数据的基础上，要计算SD、SC这两个指标，常用的方式是设置过期时间阈值，如果用户两次访问的时间间隔超过阈值，则认为是两次Session；然后在一次Session的所有数据中取时间最早和最晚的数据来统计本次Session Duration；

统计示例

输入数据

(user1, 2018-12-01 01:00:00, t1)
(user1, 2018-12-01 01:01:30, t1)
(user1, 2018-12-01 01:06:00, t1)
(user1, 2018-12-01 01:20:00, t1)
(user1, 2018-12-01 01:24:00, t1)

可以统计出

PV=5，UV=1

过期时间阈值设置为5分钟，以上数据应该统计出来2次Session，分别是：

Session1： (2018-12-01 01:00:00 到 2018-12-01 01:06:00)，Duration：6分钟
Session2： (2018-12-01 01:20:00 到 2018-12-01 01:24:00)，Duration：4分钟

实际处理时还要数据乱序的问题，尤其是在实时计算中，你想好怎样做了吗？

Scala代码实现

下面给出scala实现，来见证scala的强大：

scala核心代码（一步foldLeft）

scala

  val expireInSecond = 300
  def mergeTimeArray(arr1 : ArrayBuffer[(Long, Long)], arr2 : ArrayBuffer[(Long, Long)]) : ArrayBuffer[(Long, Long)] = {
    if (arr1.head._1.equals(0l)) arr2
    else if (arr2.head._1.equals(0l)) arr1
    else (arr1 ++ arr2).sortBy(_._1).foldLeft(ArrayBuffer[(Long, Long)]())((result, item) => if (!result.isEmpty && result.last._2 + expireInSecond >= item._1) {result.update(result.length - 1, (result.last._1, math.max(result.last._2, item._2))); result} else result += item)
  }

spark核心代码（2步map 1步aggregateByKey）

scala

  /**
    * @param data (user, timestamp, target)
    * @return (user, target, session_count, session_duration)
    */
  def process(data : RDD[(String, Long, String)]) : RDD[(String, String, Integer, Double)] = {
    //((user, target), timestamp)
    data.map(item => ((item._1, item._3), item._2))
      //((user, target), Array[(startTime, endTime)])
      .aggregateByKey(ArrayBuffer((0l, 0l)))((result : ArrayBuffer[(Long, Long)], timestamp: Long) => mergeTimeArray(result, ArrayBuffer((timestamp, timestamp))), (result1 : ArrayBuffer[(Long, Long)], result2 : ArrayBuffer[(Long, Long)]) => mergeTimeArray(result1, result2))
      //(user, target, session_count, session_duration)
      .map(item => (item._1._1, item._1._2, item._2.length, item._2.foldLeft(0l)((result, item) => result + (item._2 - item._1)).toDouble / item._2.length))
  }

测试运行

  def main(args : Array[String]) : Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("UserAnalysis").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val arr = Array(("user1", 1546054000l, "t1"), ("user1", 1546054090l, "t1"), ("user1", 1546054360l, "t1"), ("user1", 1546055200l, "t1"), ("user1", 1546055440l, "t1"))
    //(user, timestamp, target)
    val data : RDD[(String, Long, String)] = sc.parallelize(arr)
    this.process(data).foreach(println)
  }

输出

(user1,t1,2,300.0)

原文地址：https://www.cnblogs.com/barneywill/p/10193591.html