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企业服务数据服务案例ID：254380

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案例介绍

游戏玩家的各种行为会产生大量的数据，这些数据可以帮助游戏商了解玩家的行为和需求，了解游戏运行的实时状况，应对突然出现的问题，通过玩家反馈的信息可以不断地矫正游戏中出现的问题，从而让游戏健康稳定的可持续运营。
该项目就是为游戏运营情况做多角度的指标分析，从而更好的为公司的游戏推广策略，精准营销，游戏玩家的体验优化，风险控制，游戏产品的研发等多方面提供数据反馈参考。
1、收集用户行为数据：在游戏开发阶段埋点，监听用户的操作，通过HTTP数据接口接收数据。使用Nginx作为HTTP的接口服务，通过openresty集成Nginx与Lua嵌入式脚本，使用Kafka对接数据。接着由Kafka推送到StructuredStreaming进行消费，划分Event数据和User数据，对数据进行清洗和效验后动态生成Schema，通过Hudi落地HDFS并映射到Hive表，Event进行分区处理，User表进行全量导入；
2、对于商品数据，也是通过埋点数据收集，之后通过Flume Sink到Hdfs；
3、对于业务数据（MySQL数据），分为两种情况，实时性要求高的通过Flink到Kafka，供下游系统消费。非实时性要求数据，直接通过DataX离线同步到HDFS。
项目中分析到的指标有日活跃用户数(分端，分服)，新增用户数，新增用户注册率，玩家留存率，玩家流失率，收入数据（收入金额，充值人数，收入地区分布等）。