大数据算法题（flink spark sql）_flinksql练习题

1 求（event userid time）格式下不同event(比如浏览、点击、购买等行为)的pv uv。

//最普通的算法，数据倾斜，超慢，不合适
select count(userid) as pv, count(distinct userid) as uv from table group by event;
 
 
//先看错误的优化方法
with tablea as(
select str(event+random) as fixevent, count(userid) as pv1, count(distinct userid) as uv1 from table group by str(event+random)
)
select 
substr(fixevent,5) as event, 
sum(pv1) as pv, 
sum(uv1) as uv //错误！！两阶段聚合不适合计算distinct的uv情况。
from tablea
group by substr(fixevent,5);
 
 
//正确做法，第一步先形成（userid event num）的数据结构，num代表同一个userid触发了event多少次。
//并且第一次聚合大大减少了数据量，将相同的时间合并，统一用num来表示，过滤了很多数据。
with tablea as(
select event, userid, count(*) as num from table group by event, userid
)
slect count(*) as uv, sum(num) as pv from tablea group by event;

1.2 在flink纯实时计算pv uv 不分窗口

keyby(event+userid).flatmap(阶段1).keyby(event).flatmap(阶段2)

阶段1：
这里面存state,来一条累加一条，就是求上面的num
阶段2：
这里面存三个状态，分别是这个event下的pv,uv，mapstate(userid, num)
新来的（userid event num）， 如果userid在mapstate(userid, num)里面，更新状态里对应的num，更新pv;
如果userid不在在mapstate(userid, num)里面，更新状态里对应的userid num，更新pv, uv;

1.3 flink小事窗口计算pv uv

keyby(event+userid).window().reduce(new ReduceFunction(阶段1)).keyby(event).window().process(new ProcessWindowFunction(阶段2))

阶段1：
增量计算（userid event num）
阶段2：
拿到全量数据（userid event num）计算pv, uv就可以;