spark 用rdd操作计算跳失率(点击单页面即退出的用户/全部点击用户数）

可以使用以下代码基于 RDD 计算跳失率：

# 假设我们有一个包含用户点击记录的 RDD，每条记录包含一个用户 ID 和一个页面 ID
clicks = sc.parallelize([(1, "page1"), (1, "page2"), (2, "page1"), (3, "page1"), (3, "page2"), (3, "page3"), (4, "page1")])

# 统计每个页面的点击次数
page_counts = clicks.map(lambda x: (x[1], 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 统计只点击了一个页面就退出的用户数
single_page_users = clicks.map(lambda x: (x[0], 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y).filter(lambda x: x[1] == 1)

# 计算跳失率
bounce_rate = single_page_users.count() / float(clicks.map(lambda x: x[0]).distinct().count())

# 输出结果
print("跳失率为 %.2f%%" % (bounce_rate * 100))

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含用户点击记录的 RDD，每条记录包含一个用户 ID 和一个页面 ID。接着，我们使用 `map()` 和 `reduceByKey()` 方法统计了每个页面被点击的次数，将结果保存在 `page_counts` 变量中。

然后，我们使用 `map()`、`reduceByKey()` 和 `filter()` 方法统计了只点击了一个页面就退出的用户数，将结果保存在 `single_page_users` 变量中。

最后，我们将 `single_page_users` 中的元素数量除以点击过页面的用户数（即 `clicks.map(lambda x: x[0]).distinct().count()`）得到跳失率。需要注意的是，在计算跳失率时，我们需要将其中一个操作的元素数量转化为浮点数，以便进行精确的除法运算。

最后，我们使用 `print()` 函数输出了跳失率的结果。