diff --git a/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【5】基于埋点日志数据的网络流量统计.md b/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【5】基于埋点日志数据的网络流量统计.md index b969fee..3cf49a8 100644 --- a/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【5】基于埋点日志数据的网络流量统计.md +++ b/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【5】基于埋点日志数据的网络流量统计.md @@ -1,8 +1,7 @@ ## 前言         在[《基于flink的电商用户行为数据分析【3】| 实时流量统计》](https://alice.blog.csdn.net/article/details/110212749)这篇文章中，博主为大家介绍了基于服务器 log 的热门页面浏览量统计。 最后通过运行结果的验证，我们发现，从 web 服务器 log 中得到的 url，往往更多的是请求某个资源地址（`/*.js`、`/*.css`），如果要针对页面进行统计往往还需要进行过滤。而在实际电商应用中，**相比每个单独页面的访问量，我们可能更加关心整个电商网站的网络流量**。这个指标，除了合并之前每个页面的统计结果之外，还可以通过统计埋点日志数据中的“pv”行为来得到.... -![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201205103159973.png?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDMxODgzMA==,size_16,color_FFFFFF,t_70) -         + *** ### 网站总浏览量（PV）的统计 diff --git a/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【6】APP市场推广统计.md b/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【6】APP市场推广统计.md index c534a9b..7bb55ae 100644 --- a/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【6】APP市场推广统计.md +++ b/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【6】APP市场推广统计.md @@ -1,7 +1,6 @@ ## 前言         本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第6篇文章，为大家带来的是**市场营销商业指标统计分析**之**APP市场推广统计**的内容，通过本期内容的学习，你同样能够学会处理一些特定场景领域下的方法。话不多说，我们直入正题！          -![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201212002928498.jpg?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDMxODgzMA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center) *** ## 模块创建和数据准备         继续在`UserBehaviorAnalysis`下新建一个**maven module**作为子项目，命名为`MarketAnalysis`。 diff --git a/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【7】页面广告分析.md b/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【7】页面广告分析.md index b195bae..8747125 100644 --- a/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【7】页面广告分析.md +++ b/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【7】页面广告分析.md @@ -1,6 +1,5 @@         本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第 7 篇文章，为大家带来的是**市场营销商业指标统计分析**之**页面广告分析**的内容。通过本期内容，我们可以实现**页面广告点击量统计**和**黑名单过滤**的功能。 -![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2020121214583384.png?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDMxODgzMA==,size_16,color_FFFFFF,t_70) *** diff --git a/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【8】订单支付实时监控.md b/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【8】订单支付实时监控.md index f775b4b..0da4e10 100644 --- a/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【8】订单支付实时监控.md +++ b/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【8】订单支付实时监控.md @@ -1,6 +1,5 @@         本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第 8 篇文章，为大家带来的是**市场营销商业指标统计分析**之**订单支付实时监控**的内容！通过本期内容，我们可以实现通过使用**CEP**和**Process Function**来实现`订单支付实时监控`的功能，还能学会通过**connect** 和 **join**来实现`flink双流join`的功能，可谓干货满满！受益的朋友记得三连支持一下 ~ -![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201213001243897.jpg?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDMxODgzMA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center) *** ## 订单支付实时监控 diff --git a/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【9】电商常见指标汇总 + 项目总结.md b/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【9】电商常见指标汇总 + 项目总结.md index e981cad..1d08b86 100644 --- a/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【9】电商常见指标汇总 + 项目总结.md +++ b/note/实战项目/基于 flink 的电商用户行为数据分析【9】电商常见指标汇总 + 项目总结.md @@ -1,5 +1,4 @@         本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第 9 篇文章，也是该系列的最后一篇，为大家带来**电商常见的指标汇总**和**对前8篇文章做一个的阶段性的总结**，并融入一些**我自己的思考**，希望大家能够从中受益，感谢阅读！ -![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201214233116609.jpg?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDMxODgzMA==,size_16,color_FFFFFF,t_70) *** ## 电商指标整理 diff --git a/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【1】 项目整体介绍.md b/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【1】 项目整体介绍.md index 402ba30..f8a5bbc 100644 --- a/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【1】 项目整体介绍.md +++ b/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【1】 项目整体介绍.md @@ -1,7 +1,6 @@ ## 前言         愉悦的一周又要开始了，本周菌哥打算用几期文章为大家分享一个之前在B站自学的一个项目——**基于flink的电商用户行为数据分析**。本期我们先对项目整体功能和模块做一个介绍。 -![](https://img-blog.csdnimg.cn/20201122214853728.png?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDMxODgzMA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center) ***         正式介绍项目整体之前，我们来探讨一下批处理和流处理技术。 diff --git a/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【2】实时热门商品统计.md b/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【2】实时热门商品统计.md index 1023968..fb589f0 100644 --- a/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【2】实时热门商品统计.md +++ b/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【2】实时热门商品统计.md @@ -2,7 +2,6 @@         在上一期内容中，菌哥已经为大家介绍了**电商用户行为数据分析**的主要功能和模块介绍。本期内容，我们需要介绍的是**实时热门商品统计**模块的功能开发。          -![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201124234915283.png?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDMxODgzMA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center) ***         首先要实现的是实时热门商品统计，我们将会基于**UserBehavior**数据集来进行分析。 diff --git a/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【3】实时流量统计.md b/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【3】实时流量统计.md index 265087d..cfcb0d3 100644 --- a/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【3】实时流量统计.md +++ b/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【3】实时流量统计.md @@ -2,7 +2,6 @@          在上一期内容中，菌哥已经为大家介绍了实时热门商品统计模块的功能开发的过程(👉[基于flink的电商用户行为数据分析【2】| 实时热门商品统计](https://alice.blog.csdn.net/article/details/110024317))。本期文章，我们要学习的是**实时流量统计**模块的开发过程。          -![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201127004555171.png?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDMxODgzMA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center) *** diff --git a/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【4】恶意登录监控.md b/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【4】恶意登录监控.md index 33a9396..dcd3f7e 100644 --- a/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【4】恶意登录监控.md +++ b/note/实战项目/基于flink的电商用户行为数据分析【4】恶意登录监控.md @@ -1,7 +1,6 @@ ## 前言         在上一期内容中，菌哥已经为大家介绍了实时热门商品统计模块的功能开发的过程(👉[基于flink的电商用户行为数据分析【3】| 实时流量统计](https://alice.blog.csdn.net/article/details/110212749)）。本期文章，我们需要学习的是**恶意登录监控**模块功能的开发过程。 -![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/202011281936211.png?,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDMxODgzMA==,size_16,color_FFFFFF,t_70) ## 模块创建和数据准备         继续在`UserBehaviorAnalysis`下新建一个 maven module作为子项目，命名为`LoginFailDetect`。在这个子模块中，我们将会用到flink的`CEP`库来实现**事件流的模式匹配**，所以需要在pom文件中引入CEP的相关依赖：