大数据开发最常统计的需求可能就是 PV、UV。PV 全拼 PageView，即页面访问量，用户每次对网站的访问均被记录，按照访问量进行累计，假如用户对同一页面访问了 5 次，那该页面的 PV 就应该加 5。UV 全拼为 UniqueVisitor，即独立访问用户数，访问该页面的一台电脑客户端为一个访客，假如用户对同一页面访问了 5 次，那么该页面的 UV 只应该加 1，因为 UV 计算的是去重后的用户数而不是访问次数。当然如果是按天统计，那么当天 0 点到 24 点相同的客户端只被计算一次，如果过了今天 24 点，第二天该用户又访问了该页面，那么第二天该页面的 UV 应该加 1。 概念明白了那如何使用 Flink 来统计网站各页面的 PV 和 UV 呢？通过本节来详细描述。
统计网站各页面一天内的 PV
在 9.5.2 节端对端如何保证 Exactly Once 中的幂等性写入如何保证端对端 Exactly Once 部分已经用案例讲述了如何通过 Flink 的状态来计算 app 的 PV，并能够保证 Exactly Once。如果在工作中需要计算网站各页面一天内的 PV，只需要将案例中的 app 替换成各页面的 id 或者各页面的 url 进行统计即可，按照各页面 id 和日期组合做为 key 进行 keyBy，相同页面、相同日期的数据发送到相同的实例中进行 PV 值的累加，每个 key 对应一个 ValueState，将 PV 值维护在 ValueState 即可。如果一些页面属于爆款页面，例如首页或者活动页面访问特别频繁就可能出现某些 subtask 上的数据量特别大，导致各个 subtask 之前出现数据倾斜的问题，关于数据倾斜的解决方案请参考 9.6 节。
统计网站各页面一天内的 UV
PV 统计相对来说比较简单，每来一条用户的访问日志