离线数据计算-国际查询转换率及其他|学习笔记

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 快速学习离线数据计算-国际查询转换率及其他

开发者学堂课程【大数据实战项目 - 反爬虫系统(Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建)第七阶段离线数据计算-国际查询转换率及其他】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/675/detail/11741


离线数据计算-国际查询转换率及其他


内容简介:

一、国际查询转换率

二、计算和数据获取方式

三、国内航班选择-旅客信息 转换率

四、国际航班选择-旅客信息 转换率

五、爬虫用户转换率

六、正常用户转换率


一、国际查询转换率

国际查询转换率=添加乘客信息量/浏览的总量


二、计算和数据获取方式

(1)、在 request1-transformed 表中过滤出是国际的操作

代码

request1-transformed.filter(request1-transformed(“flightType”).equalTo(other=”International”)).filter(request1-transformed(“StageTag”).equalTo(other=”International”)).filter(request1-transformed(“StageTag”).equalTo(other=”2”)).count().toFloat/request1.filter(request1(“flightType”).equalTo(other=”National”)).filter(request1(“StageTag”).equalTo(other=”1”))

println(InternationalRate-1)

val1tcast_domest1C_inter_conversion_rate_KDD2=

sc.parallelize(Array(UUID.randomUUID().toString()+”,”+”0,”+”1,”+InternationalRate_1)).map(-.split(regex=”,”

//通过StructType直接指定每个字段的schema

val rowRDD2=itcast_domestic_conversion-rate-RDD2.map(p=>Row(p(0),p(1).toInt,p(2),toInt,p(3).toFloat,data

//将schema信息应用到rowRDD上

提取数据时,输入数据改θ为1

(2)、在上面数据的基础上过滤出 StageTag/2在上面数据的基础上过滤出StageTag=1

第一个θ      步骤类型:θ查询到旅客信息,1旅客信息到下单,2下单到完成支付

第二个θ      类型:θ国内,1国际


三、国内航班选择-旅客信息 转换率

(1)、在 request1-transformed 表中过滤出时 National 的操作

代码

val NainlRate_2=request1_transformed,filter(request1_transformed(“flightType”),equa1To(other=”Nayional”)),filter(request1.filter(request(“flightType”).equest1(“flightType”).equa1To(other=”National”)).filter(request1(“StageTag”).equalTo(other=”2”)).

Println(“国内航班选择-旅客信息 转换率”)

Println(Natina1Rate_2)

(2)、StageTag=Tag=2


四、国际航班选择-旅客信息 转换率

1)、在 request-transformed 表中过滤出时 International 的操作

代码val Internationa1Rate_2=request1_transformed.filter(request1_transformed(“flightType”).equa1To(other=”Internatinal”))

request1.filter(request1(“flightType”).equa1To(other=”Internatinal”)).filter(request1(“StageTag”).equa1To(other=”2”

println(“国际航班选择-旅客信息 转换率”)

print六年(InternatinalRate_2)

(2)、StageTag=3/StageTag=2


五、爬虫用户转换率

(1)、在 request1-transformed 表中过滤出时爬虫的数据

val

代码SpiderUserRate_1=request1_transformed.filter(request1_transformed(“SpiderTag”).equalTo(other=”1”))

.filter(request1_transformed(“StageTag”).equalTo(other=”2”)).count().toFloat/

Request.filter(request_transformed(“StageTag”).equalTo(other”1”)),filter(request1(“StageTag”).equalTo(other=”1”)).count().

Println(“爬虫用户转换率”)

Print六年(SpiderUserRate_1)

/“

(2)、在上面数据的基础上过滤出 StageTag=2/ 在上面数据的基础上过滤出 StageTag=1


六、正常用户转换率

(1)、在 request1-transformed 表中过滤出时不是爬虫的数据

代码val NormalUserRate_1=request1_transformed.filter(request1_transformed(“SpiderTag”),equalTo(other=”0”)),filter(requst1,filter(request1(“SpiderTag”),equalTo(other=”0”)),filter(request1(“StageTag”),equa1To(other=”1”)),count(),

println(“正常用户转换率“)

println(NormaUserRate_1

(2)、在上面数据的基础上过滤出 StageTag=2/在上面数据的基础上过滤出 StageTag=1

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
22天前
|
负载均衡 大数据
大数据散列分区查询频率
大数据散列分区查询频率
22 5
|
26天前
|
存储 大数据 数据管理
大数据分区提高查询性能
大数据分区提高查询性能
31 2
|
1月前
|
存储 负载均衡 大数据
大数据水平分区提高查询性能
【11月更文挑战第2天】
33 4
|
2月前
|
存储 JSON 监控
大数据-167 ELK Elasticsearch 详细介绍 特点 分片 查询
大数据-167 ELK Elasticsearch 详细介绍 特点 分片 查询
55 4
|
4月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
PolarDB 并行查询问题之大数据量的实时分析查询挑战如何解决
PolarDB 并行查询问题之大数据量的实时分析查询挑战如何解决
38 2
|
5月前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
MaxCompute产品使用合集之针对MaxCompute查询结果排队问题,该如何优化
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
71 10
|
5月前
|
分布式计算 DataWorks 关系型数据库
DataWorks产品使用合集之同样的表和数据,在PolarDB执行LEFT JOIN查询可以得到结果,但在MaxCompute中却返回为空,是什么原因
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
|
5月前
|
SQL 机器学习/深度学习 分布式计算
MaxCompute产品使用合集之怎么使用SQL查询来获取ODPS中所有的表及字段信息
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
135 7
|
5月前
|
SQL 分布式计算 数据处理
MaxCompute操作报错合集之使用Spark查询时函数找不到的原因是什么
MaxCompute是阿里云提供的大规模离线数据处理服务,用于大数据分析、挖掘和报表生成等场景。在使用MaxCompute进行数据处理时,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的MaxCompute操作报错及其可能的原因与解决措施的合集。
|
5月前
|
分布式计算 资源调度 DataWorks
MaxCompute操作报错合集之出现“查询运行日志失败”的报错,一般是什么导致的
MaxCompute是阿里云提供的大规模离线数据处理服务,用于大数据分析、挖掘和报表生成等场景。在使用MaxCompute进行数据处理时,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的MaxCompute操作报错及其可能的原因与解决措施的合集。