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页面单跳转化率 计算页面单跳转化率#xff0c;什么是页面单跳转换率#xff0c;比如一个用户在一次 Session 过程中访问的页面路径 3,5,7,9,10,21#xff0c;那么页面 3 跳到页面 5 叫一次单跳#xff0c;7-9 也叫一次单跳#xff0c; 那么单跳转化率就是要统计…需求说明
页面单跳转化率 计算页面单跳转化率什么是页面单跳转换率比如一个用户在一次 Session 过程中访问的页面路径 3,5,7,9,10,21那么页面 3 跳到页面 5 叫一次单跳7-9 也叫一次单跳 那么单跳转化率就是要统计页面点击的概率。 比如计算 3-5 的单跳转化率先获取符合条件的 Session 对于页面 3 的访问次数PV 为 A然后获取符合条件的 Session 中访问了页面 3 又紧接着访问了页面 5 的次数为 B 那么 B/A 就是 3-5 的页面单跳转化率。 功能实现 数据准备 // TODO : Top10热门品类val sparkConf new SparkConf().setMaster(local).setAppName(HotCategoryTop10Analysis)val sc new SparkContext(sparkConf)val actionRDD sc.textFile(data/user_visit_action.txt) data/user_visit_action.txt 定义一个用户访问动作类
case class UserVisitAction(date: String,//用户点击行为的日期user_id: Long,//用户的 IDsession_id: String,//session 的 IDpage_id: Long,//某个页面的 IDaction_time: String,//动作的时间点search_keyword: String,//用户搜索的关键词click_category_id: Long,//某一个商品品类的 IDclick_product_id: Long,//某一个商品的 IDorder_category_ids: String,//一次订单中所有品类的 ID 集合order_product_ids: String,//一次订单中所有商品的 ID 集合pay_category_ids: String,//一次支付中所有品类的 ID 集合pay_product_ids: String,//一次支付中所有商品的 ID 集合city_id: Long //城市 id) 然后将每行数据封装成UserVisitAction对象运用map转换算子
val actionDateRDD actionRDD.map( //每行数据封装成UserVisitAction对象action {val datas action.split(_)UserVisitAction(datas(0),datas(1).toLong,datas(2),datas(3).toLong,datas(4),datas(5),datas(6).toLong,datas(7).toLong,datas(8),datas(9),datas(10),datas(11),datas(12).toLong)}) 由于统计所有的页面跳转数据量过于庞大这里就指定一下
//TODO 对指定页面连续跳转进行统计//1-2,2-3,3-4,4-5,5-6,6-7val ids List[Long](1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)val okflowIds ids.zip(ids.tail) //List((1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6), (6, 7)) 接下来统计每个页面的被查看的次数也就是分母actionDateRDD里面封装的是一个个UserVisitAction对象运用filter转换算子过滤出List所包含的页面再用map转换算子将一个UserVisitAction对象转换成(action.page_id, 1L)便于后续的reduceByKey作统计而toMap方法是将RDD中的数据转换为一个Map对象需要将所有的数据收集到Driver端并在Driver端构建Map对象。因此需要使用collect方法将RDD中的数据拉取到Driver端的内存中以便在Driver端进行toMap操作。
//TODO 计算分母(计算每个页面的被查看的次数)val pageidToCountMap actionDateRDD.filter( //过滤出List里面的页面action {ids.contains(action.page_id)}).map(action {(action.page_id, 1L)}).reduceByKey(_ _).collect().toMapprintln(pageidToCountMap: )pageidToCountMap.foreach(println) 接下来统计分子首先根据session_Id进行分组:
val sessionRDD actionDateRDD.groupBy(_.session_id) 再将UserVisitAction对象根据访问时间action_time排序然后用map算子只保留对象的page_id,再用zip拉链 val mvRDD sessionRDD.mapValues(iter {val sortList iter.toList.sortBy(_.action_time)val flowIds sortList.map(_.page_id)val pageflowIds flowIds.zip(flowIds.tail)
将不满足条件的页面跳转进行过滤
val mvRDD sessionRDD.mapValues(iter {val sortList iter.toList.sortBy(_.action_time)val flowIds sortList.map(_.page_id)val pageflowIds flowIds.zip(flowIds.tail)//将不合法的页面跳转进行过滤pageflowIds.filter(t{okflowIds.contains(t)}).map(t {(t, 1)})}) mvRDD大致格式长这样 sessionid对于我们来说没有用只需计算后面的页面跳转内容即可用map算子处理再用flatmap扁平化处理便于后续的reduceByKey聚合: //((1,2),1)val flatRDD mvRDD.map(_._2).flatMap(list list)//((1,2),sum)val dataRDD flatRDD.reduceByKey(_ _)
最终计算
//计算单跳转换率 分子/分母dataRDD.foreach{case ((page1,page2),sum){val cnt pageidToCountMap.getOrElse(page1, 0L)println(s页面${page1}到页面${page2}单跳转换率为 (sum.toDouble/cnt))}}
