Spark SQL可以用于统计PV和UV。引用中给出的示例代码展示了一个创建流作业的SQL语句，其中使用了loghub_scan作为源数据流，通过对user_ip字段进行计数，可以得到PV值，通过approx_count_distinct函数对user_ip进行去重计数，可以得到UV值。代码中还使用了窗口函数TUMBLING来按指定时间间隔进行划分，并将结果插入到redis_sink中。需要注意的是，实际配置中checkpointLocation和redis_host的值需要根据实际情况进行设置。

PV/UV统计是流式分析中常见的场景，可以用于网站的流量或热点分析，比如广告主可以通过PV值来估计广告网页的流量和广告收入。对于需要分析用户的网页点击行为的场景，可以使用UV统计。根据实际需求和数据源，可以调整代码中相应的配置项，例如checkpoint_location和其他参数。 综上所述，使用Spark SQL可以方便地进行PV和UV的统计分析。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [使用Spark Streaming SQL进行PV/UV统计](https://blog.csdn.net/w397090770/article/details/102645196)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]    以上就是本篇文章【网站流量的统计中的IP、PV、UV】的全部内容了，欢迎阅览 ！ 文章地址：http://sicmodule.kub2b.com/quote/170.html 
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