思路：先過濾符合條件的資料
轉換資料(sessionid,action)
獲取切片陣列
對資料進行分組
對分組後的資料按照時間排序
取出排序後的pageid資訊
過濾出不在切片陣列中的資料
獲取起始頁面的個數
計算目標頁面流的各個頁面切片的轉化率
object pageonestepconvertrate
/** * 持久化轉化率
* @param convertratemap
*/def persistconvertrate
(spark:sparksession, taskid:string, convertratemap:collection.map[string, double]
)/**
* 計算頁面切片轉化率
* @param pagesplitpvmap 頁面切片pv
* @param startpagepv 起始頁面pv
* @return
*/def computepagesplitconvertrate
(taskparam:jsonobject, pagesplitpvmap:collection.map[string, long]
, startpagepv:long)
:collection.map[string, double]
= convertratemap
}/**
* 獲取頁面流中初始頁面的pv
* @param taskparam
* @param sessionid2actionsrdd
* @return
*/def getstartpagepv
(taskparam:jsonobject, sessionid2actionsrdd:rdd[
(string, iterable[uservisitaction])]
):long =
// 對pageid等於startpageid的使用者行為資料進行技術
startpagerdd.
count()
}/**
* 頁面切片生成與匹配演算法
* 注意，一開始我們只有useraciton資訊，通過將useraction按照時間進行排序，然後提取pageid，再進行連線，可以得到pageflow
* @param sc
* @param sessionid2actionsrdd
* @param taskparam
* @return
*/def generateandmatchpagesplit
(sc:sparkcontext, sessionid2actionsrdd:rdd[
(string, iterable[uservisitaction])]
, taskparam:jsonobject )
:rdd[
(string, int)]=
} def getactionrddbydaterange
(spark:sparksession, taskparam:jsonobject)
: rdd[uservisitaction]
=}
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