文章目录
- 0 前言
- 1、环境准备
- 1.1 flink 下载相关 jar 包
- 1.2 生成 kafka 数据
- 1.3 开发前的三个小 tip
- 2、flink-sql 客户端编写运行 sql
- 2.1 创建 kafka 数据源表
- 2.2 指标统计：每小时成交量
- 2.2.1 创建 es 结果表， 存放每小时的成交量
- 2.2.2 执行 sql ，统计每小时的成交量
- 2.3 指标统计：每10分钟累计独立用户数
- 2.3.1 创建 es 结果表，存放每10分钟累计独立用户数
- 2.3.2 创建视图
- 2.3.3 执行 sql ，统计每10分钟的累计独立用户数
- 2.4 指标统计：商品类目销量排行
- 2.4.1 创建商品类目维表
- 2.4.1 创建 es 结果表，存放商品类目排行表
- 2.4.2 创建视图
- 2.4.3 执行 sql , 统计商品类目销量排行
- 3、最终效果与体验心得
- 3.1 最终效果
- 3.2 体验心得
- 3.2.1 执行
- 3.2.2 存储
- 4 最后
0 前言
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1、环境准备
1.1 flink 下载相关 jar 包
flink-sql 连接外部系统时，需要依赖特定的 jar 包，所以需要事先把这些 jar 包准备好。说明与下载入口
本项目使用到了以下的 jar 包 ，下载后直接放在了 flink/lib 里面。
需要注意的是 flink-sql 执行时，是转化为 flink-job 提交到集群执行的，所以 flink 集群的每一台机器都要添加以下的 jar 包。
| 外部 | 版本 | jar |
|---|---|---|
| kafka | 4.1 | flink-sql-connector-kafka_2.11-1.10.2.jar flink-json-1.10.2-sql-jar.jar |
| elasticsearch | 7.6 | flink-sql-connector-elasticsearch7_2.11-1.10.2.jar |
| mysql | 5.7 | flink-jdbc_2.11-1.10.2.jar mysql-connector-java-8.0.11.jar |
1.2 生成 kafka 数据
用户行为数据来源： 阿里云天池公开数据集
网盘：https://pan.baidu.com/s/1wDVQpRV7giIlLJJgRZAInQ 提取码：gja5
商品类目纬度数据来源: category.sql
数据生成器：datagen.py
有了数据文件之后，使用 python 读取文件数据，然后并发写入到 kafka。
修改生成器中的 kafka 地址配置，然后运行 以下命令，开始不断往 kafka 写数据
# 5000 并发
nohup python3 datagen.py 5000 &
1.3 开发前的三个小 tip
-
生成器往 kafka 写数据，会自动创建主题，无需事先创建
-
flink 往 elasticsearch 写数据，会自动创建索引，无需事先创建
-
Kibana 使用索引模式从 Elasticsearch 索引中检索数据，以实现诸如可视化等功能。
使用的逻辑为：创建索引模式 》Discover (发现) 查看索引数据 》visualize（可视化）创建可视化图表》dashboards（仪表板）创建大屏，即汇总多个可视化的图表
2、flink-sql 客户端编写运行 sql
# 进入 flink-sql 客户端, 需要指定刚刚下载的 jar 包目录
./bin/sql-client.sh embedded -l lib
2.1 创建 kafka 数据源表
-- 创建 kafka 表, 读取 kafka 数据
CREATE TABLE user_behavior (user_id BIGINT,item_id BIGINT,category_id BIGINT,behavior STRING,ts TIMESTAMP(3),proctime as PROCTIME(),WATERMARK FOR ts as ts - INTERVAL '5' SECOND
) WITH ('connector.type' = 'kafka', 'connector.version' = 'universal', 'connector.topic' = 'user_behavior', 'connector.startup-mode' = 'earliest-offset', 'connector.properties.zookeeper.connect' = '172.16.122.24:2181', 'connector.properties.bootstrap.servers' = '172.16.122.17:9092', 'format.type' = 'json'
);
SELECT * FROM user_behavior;
2.2 指标统计：每小时成交量
2.2.1 创建 es 结果表， 存放每小时的成交量
CREATE TABLE buy_cnt_per_hour (hour_of_day BIGINT,buy_cnt BIGINT
) WITH ('connector.type' = 'elasticsearch', 'connector.version' = '7', 'connector.hosts' = 'http://172.16.122.13:9200', 'connector.index' = 'buy_cnt_per_hour','connector.document-type' = 'user_behavior','connector.bulk-flush.max-actions' = '1','update-mode' = 'append','format.type' = 'json'
);
2.2.2 执行 sql ，统计每小时的成交量
INSERT INTO buy_cnt_per_hour
SELECT HOUR(TUMBLE_START(ts, INTERVAL '1' HOUR)), COUNT(*)
FROM user_behavior
WHERE behavior = 'buy'
GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '1' HOUR);
2.3 指标统计：每10分钟累计独立用户数
2.3.1 创建 es 结果表，存放每10分钟累计独立用户数
CREATE TABLE cumulative_uv (time_str STRING,uv BIGINT
) WITH ('connector.type' = 'elasticsearch', 'connector.version' = '7', 'connector.hosts' = 'http://172.16.122.13:9200', 'connector.index' = 'cumulative_uv','connector.document-type' = 'user_behavior', 'update-mode' = 'upsert','format.type' = 'json'
);
2.3.2 创建视图
CREATE VIEW uv_per_10min AS
SELECTMAX(SUBSTR(DATE_FORMAT(ts, 'HH:mm'),1,4) || '0') OVER w AS time_str,COUNT(DISTINCT user_id) OVER w AS uv
FROM user_behavior
WINDOW w AS (ORDER BY proctime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW);
2.3.3 执行 sql ，统计每10分钟的累计独立用户数
INSERT INTO cumulative_uv
SELECT time_str, MAX(uv)
FROM uv_per_10min
GROUP BY time_str;
2.4 指标统计：商品类目销量排行
2.4.1 创建商品类目维表
先在 mysql 创建一张商品类目的维表，然后配置 flink 读取 mysql。
CREATE TABLE category_dim (sub_category_id BIGINT,parent_category_name STRING
) WITH ('connector.type' = 'jdbc','connector.url' = 'jdbc:mysql://172.16.122.25:3306/flink','connector.table' = 'category','connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver','connector.username' = 'root','connector.password' = 'root','connector.lookup.cache.max-rows' = '5000','connector.lookup.cache.ttl' = '10min'
);
2.4.1 创建 es 结果表，存放商品类目排行表
CREATE TABLE top_category (category_name STRING,buy_cnt BIGINT
) WITH ('connector.type' = 'elasticsearch', 'connector.version' = '7', 'connector.hosts' = 'http://172.16.122.13:9200', 'connector.index' = 'top_category','connector.document-type' = 'user_behavior','update-mode' = 'upsert','format.type' = 'json'
);
2.4.2 创建视图
CREATE VIEW rich_user_behavior AS
SELECT U.user_id, U.item_id, U.behavior, C.parent_category_name as category_name
FROM user_behavior AS U LEFT JOIN category_dim FOR SYSTEM_TIME AS OF U.proctime AS C
ON U.category_id = C.sub_category_id;
2.4.3 执行 sql , 统计商品类目销量排行
INSERT INTO top_category
SELECT category_name, COUNT(*) buy_cnt
FROM rich_user_behavior
WHERE behavior = 'buy'
GROUP BY category_name;
3、最终效果与体验心得
3.1 最终效果
整个开发过程，只用到了 flink-sql ，无需写 java 或者其它代码，就完成了这样一个实时报表。
3.2 体验心得
3.2.1 执行
-
flink-sql 的 ddl 语句不会触发 flink-job , 同时创建的表、视图仅在会话级别有效。
-
对于连接表的 insert、select 等操作，则会触发相应的流 job， 并自动提交到 flink 集群，无限地运行下去，直到主动取消或者 job 报错。
-
flink-sql 客户端关闭后，对于已经提交到 flink 集群的 job 不会有任何影响。
本次开发，执行了 3 个 insert , 因此打开 flink 集群面板，可以看到有 3 个无限的流 job 。即使 kafka 数据全部写入完毕，关闭 flink-sql 客户端，这个 3 个 job 都不会停止。
3.2.2 存储
-
flnik 本身不存储业务数据，只作为流批一体的引擎存在，所以主要的用法为读取外部系统的数据，处理后，再写到外部系统。
-
flink 本身的元数据，包括表、函数等，默认情况下只是存放在内存里面，所以仅会话级别有效。但是，似乎可以存储到 Hive Metastore 中，关于这一点就留到以后再实践。
