🎬 B站视频播放量数据分析系统设计 🎬
B站视频播放量数据分析对内容创作者和平台运营者都具有重要意义。通过构建完整的数据分析系统，能够精准把握用户观看行为和内容偏好，为创作方向提供数据支撑。
📊 数据采集与存储架构 📊
播放量数据采集需要建立实时和离线双模式系统。实时数据通过Kafka消息队列接收用户观看行为事件，包括播放、暂停、快进等操作。离线数据则采用Hadoop分布式存储，定期归档历史播放记录。考虑到B站日均数亿级的播放量，存储系统选用HBase作为基础架构，按照视频ID作为行键设计，将播放量、互动数据按列族组织。
🔍 数据处理与指标计算 🔍
播放量指标计算涉及多个维度。单个视频维度需要计算累计播放量、平均观看时长、完播率等指标；UP主维度需要统计粉丝观看占比、新老用户分布等数据；平台维度则关注分区热度、流量分发效果等指标。使用Spark计算引擎进行分布式计算，通过SparkSQL编写指标计算逻辑，确保高效准确。
📈 数据可视化与监控预警 📈
数据可视化采用ECharts框架开发交互式图表，展示播放量趋势、高峰期分布、用户画像等信息。系统集成Prometheus监控，配置播放量异常波动报警规则。当视频播放量出现剧烈波动或异常下跌时，及时通知运营人员介入分析。
❓ 常见问题解答 ❓
Q1: 如何准确统计视频有效播放量？ A1: 设置最小有效播放时长阈值（如15秒），结合用户观看行为日志，过滤爬虫和恶意刷量请求，使用去重算法处理重复播放。
Q2: 播放量数据延迟多久更新？ A2: 实时播放量5分钟内更新，统计维度数据（如分区排行）1小时更新一次，历史累计数据每天凌晨更新。
Q3: 如何识别异常播放量数据？ A3: 建立机器学习模型，基于历史数据学习正常播放量pattern，结合视频发布时间、UP主粉丝量等特征，计算置信区间，超出区间则判定为异常。
