当前位置： 首页>前端>正文

flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql

前端2024-05-26 16:14:05

1、如何使用Docker Compose 启动容器？
2、如何使用 DDL 创建 Kafka 表？
3、如何使用 DDL 创建 Elasticsearch 表？
4、如何使用 Kibana 可视化结果？

flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql,flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql_flink,第1张

Flink 1.10.0 于近期刚发布，释放了许多令人激动的新特性。尤其是 Flink SQL 模块，发展速度非常快，因此本文特意从实践的角度出发，带领大家一起探索使用 Flink SQL 如何快速构建流式应用。

本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana，使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用。本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行，全程只涉及 SQL 纯文本，无需一行 Java/Scala 代码，无需安装 IDE。本实战演练的最终效果图：

flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql,flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql_maven_02,第2张

准备

一台装有 Docker 和 Java8 的 Linux 或 MacOS 计算机。

使用 Docker Compose 启动容器

本实战演示所依赖的组件全都编排到了容器中，因此可以通过 docker-compose 一键启动。你可以通过 wget 命令自动下载该 docker-compose.yml 文件，也可以手动下载。

 

  


mkdir flink-demo; cd flink-demo;

wget [url=https://raw.githubusercontent.com/wuchong/flink-sql-demo/master/docker-compose.yml]https://raw.githubusercontent.co ... /docker-compose.yml[/url]


该 Docker Compose 中包含的容器有：

  •     DataGen: 数据生成器。容器启动后会自动开始生成用户行为数据，并发送到 Kafka 集群中。默认每秒生成 1000 条数据，持续生成约 3 小时。也可以更改 docker-compose.yml 中 datagen 的 speedup 参数来调整生成速率（重启 docker compose 才能生效）。
  •     MySQL: 集成了 MySQL 5.7 ，以及预先创建好了类目表（category），预先填入了子类目与顶级类目的映射关系，后续作为维表使用。
  •     Kafka: 主要用作数据源。DataGen 组件会自动将数据灌入这个容器中。
  •     Zookeeper: Kafka 容器依赖。
  •     Elasticsearch: 主要存储 Flink SQL 产出的数据。
  •     Kibana: 可视化 Elasticsearch 中的数据。

在启动容器前，建议修改 Docker 的配置，将资源调整到 4GB 以及 4核。启动所有的容器，只需要在 docker-compose.yml 所在目录下运行如下命令。


  


docker-compose up -d


该命令会以 detached 模式自动启动 Docker Compose 配置中定义的所有容器。你可以通过 docker ps 来观察上述的五个容器是否正常启动了。 也可以访问 http://localhost:5601/ 来查看 Kibana 是否运行正常。

另外可以通过如下命令停止所有的容器：


  


docker-compose down


下载安装 Flink 本地集群

我们推荐用户手动下载安装 Flink，而不是通过 Docker 自动启动 Flink。因为这样可以更直观地理解 Flink 的各个组件、依赖、和脚本。
 

  •     下载 Flink 1.10.0 安装包并解压（解压目录 flink-1.10.0）：https://www.apache.org/dist/flin ... -bin-scala_2.11.tgz
  •     进入 flink-1.10.0 目录：cd flink-1.10.0
  •     通过如下命令下载依赖 jar 包，并拷贝到 lib/ 目录下，也可手动下载和拷贝。因为我们运行时需要依赖各个 connector 实现。

  


wget -P ./lib/ [url=https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-json/1.10.0/flink-json-1.10.0.jar]https://repo1.maven.org/maven2/o ... ink-json-1.10.0.jar[/url] | \

wget -P ./lib/ [url=https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-kafka_2.11/1.10.0/flink-sql-connector-kafka_2.11-1.10.0.jar]https://repo1.maven.org/maven2/o ... fka_2.11-1.10.0.jar[/url] | \

wget -P ./lib/ [url=https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-elasticsearch6_2.11/1.10.0/flink-sql-connector-elasticsearch6_2.11-1.10.0.jar]https://repo1.maven.org/maven2/o ... ch6_2.11-1.10.0.jar[/url] | \

wget -P ./lib/ [url=https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-jdbc_2.11/1.10.0/flink-jdbc_2.11-1.10.0.jar]https://repo1.maven.org/maven2/o ... dbc_2.11-1.10.0.jar[/url] | \

wget -P ./lib/ [url=https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.48/mysql-connector-java-5.1.48.jar]https://repo1.maven.org/maven2/m ... tor-java-5.1.48.jar[/url]


 

  •     将 conf/flink-conf.yaml 中的 taskmanager.numberOfTaskSlots 修改成 10，因为我们会同时运行多个任务。
  •     执行 ./bin/start-cluster.sh，启动集群。

    运行成功的话，可以在 http://localhost:8081 访问到 Flink Web UI。并且可以看到可用 Slots 数为 10 个。

flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql,flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql_SQL_03,第3张

 

  • 执行 bin/sql-client.sh embedded 启动 SQL CLI。便会看到松鼠欢迎界面。


使用 DDL 创建 Kafka 表

Datagen 容器在启动后会往 Kafka 的 user_behavior topic 中持续不断地写入数据。数据包含了2017年11月27日一天的用户行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢），每一行表示一条用户行为，以 JSON 的格式由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间组成。该原始数据集来自阿里云天池公开数据集，特此鸣谢。

我们可以在 docker-compose.yml 所在目录下运行如下命令，查看 Kafka 集群中生成的前10条数据。
 


  


docker-compose exec kafka bash -c 'kafka-console-consumer.sh --topic user_behavior --bootstrap-server kafka:9094 --from-beginning --max-messages 10'

 

{"user_id": "952483", "item_id":"310884", "category_id": "4580532", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-27T00:00:00Z"}

{"user_id": "794777", "item_id":"5119439", "category_id": "982926", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-27T00:00:00Z"}

...


有了数据源后，我们就可以用 DDL 去创建并连接这个 Kafka 中的 topic 了。在 Flink SQL CLI 中执行该 DDL。
 


  


CREATE TABLE user_behavior (

user_id BIGINT,

item_id BIGINT,

category_id BIGINT,

behavior STRING,

ts TIMESTAMP(3),

proctime as PROCTIME(),   -- 通过计算列产生一个处理时间列

WATERMARK FOR ts as ts - INTERVAL '5' SECOND  -- 在ts上定义watermark，ts成为事件时间列

) WITH (

'connector.type' = 'kafka',  -- 使用 kafka connector

'connector.version' = 'universal',  -- kafka 版本，universal 支持 0.11 以上的版本

'connector.topic' = 'user_behavior',  -- kafka topic

'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',  -- 从起始 offset 开始读取

'connector.properties.zookeeper.connect' = 'localhost:2181',  -- zookeeper 地址

'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',  -- kafka broker 地址

'format.type' = 'json'  -- 数据源格式为 json

);


如上我们按照数据的格式声明了 5 个字段，除此之外，我们还通过计算列语法和 PROCTIME() 内置函数声明了一个产生处理时间的虚拟列。我们还通过 WATERMARK 语法，在 ts 字段上声明了 watermark 策略（容忍5秒乱序）， ts 字段因此也成了事件时间列。关于时间属性以及 DDL 语法可以阅读官方文档了解更多：

    时间属性：
    https://ci.apache.org/projects/f ... ime_attributes.html    DDL：
    https://ci.apache.org/projects/f ... e.html#create-table
在 SQL CLI 中成功创建 Kafka 表后，可以通过 show tables; 和 describe user_behavior; 来查看目前已注册的表，以及表的详细信息。我们也可以直接在 SQL CLI 中运行 SELECT * FROM user_behavior; 预览下数据（按q退出）。

接下来，我们会通过三个实战场景来更深入地了解 Flink SQL 。

统计每小时的成交量
使用 DDL 创建 Elasticsearch 表

我们先在 SQL CLI 中创建一个 ES 结果表，根据场景需求主要需要保存两个数据：小时、成交量。
 


  


CREATE TABLE buy_cnt_per_hour (

hour_of_day BIGINT,

buy_cnt BIGINT

) WITH (

'connector.type' = 'elasticsearch', -- 使用 elasticsearch connector

'connector.version' = '6',  -- elasticsearch 版本，6 能支持 es 6+ 以及 7+ 的版本

'connector.hosts' = 'http://localhost:9200',  -- elasticsearch 地址

'connector.index' = 'buy_cnt_per_hour',  -- elasticsearch 索引名，相当于数据库的表名

'connector.document-type' = 'user_behavior', -- elasticsearch 的 type，相当于数据库的库名

'connector.bulk-flush.max-actions' = '1',  -- 每条数据都刷新

'format.type' = 'json',  -- 输出数据格式 json

'update-mode' = 'append'

);


我们不需要在 Elasticsearch 中事先创建 buy_cnt_per_hour 索引，Flink Job 会自动创建该索引。

提交 Query

统计每小时的成交量就是每小时共有多少 “buy” 的用户行为。因此会需要用到 TUMBLE 窗口函数，按照一小时切窗。然后每个窗口分别统计 “buy” 的个数，这可以通过先过滤出 “buy” 的数据，然后 COUNT(*) 实现。
 


  


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);


这里我们使用 HOUR 内置函数，从一个 TIMESTAMP 列中提取出一天中第几个小时的值。使用了 INSERT INTO将 query 的结果持续不断地插入到上文定义的 es 结果表中（可以将 es 结果表理解成 query 的物化视图）。另外可以阅读该文档了解更多关于窗口聚合的内容：https://ci.apache.org/projects/f ... .html#group-windows

在 Flink SQL CLI 中运行上述查询后，在 Flink Web UI 中就能看到提交的任务，该任务是一个流式任务，因此会一直运行。

flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql,flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql_实时系统_04,第4张

可以看到凌晨是一天中成交量的低谷。

使用 Kibana 可视化结果

我们已经通过 Docker Compose 启动了 Kibana 容器，可以通过 http://localhost:5601 访问 Kibana。首先我们需要先配置一个 index pattern。点击左侧工具栏的 “Management”，就能找到 “Index Patterns”。点击 “Create Index Pattern”，然后通过输入完整的索引名 “buy_cnt_per_hour” 创建 index pattern。创建完成后， Kibana 就知道了我们的索引，我们就可以开始探索数据了。

先点击左侧工具栏的”Discovery”按钮，Kibana 就会列出刚刚创建的索引中的内容。

flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql,flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql_实时系统_05,第5张

接下来，我们先创建一个 Dashboard 用来展示各个可视化的视图。点击页面左侧的”Dashboard”，创建一个名为 ”用户行为日志分析“ 的Dashboard。然后点击 “Create New” 创建一个新的视图，选择 “Area” 面积图，选择 “buy_cnt_per_hour” 索引，按照如下截图中的配置（左侧）画出成交量面积图，并保存为”每小时成交量“。

flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql,flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql_flink_06,第6张

统计一天每10分钟累计独立用户数

另一个有意思的可视化是统计一天中每一刻的累计独立用户数（uv），也就是每一刻的 uv 数都代表从0点到当前时刻为止的总计 uv 数，因此该曲线肯定是单调递增的。

我们仍然先在 SQL CLI 中创建一个 Elasticsearch 表，用于存储结果汇总数据。主要有两个字段：时间和累积 uv 数。

  


CREATE TABLE cumulative_uv (

time_str STRING,

uv BIGINT

) WITH (

'connector.type' = 'elasticsearch',

'connector.version' = '6',

'connector.hosts' = 'http://localhost:9200',

'connector.index' = 'cumulative_uv',

'connector.document-type' = 'user_behavior',

'format.type' = 'json',

'update-mode' = 'upsert'

);


为了实现该曲线，我们可以先通过 OVER WINDOW 计算出每条数据的当前分钟，以及当前累计 uv（从0点开始到当前行为止的独立用户数）。 uv 的统计我们通过内置的 COUNT(DISTINCT user_id)来完成，Flink SQL 内部对 COUNT DISTINCT 做了非常多的优化，因此可以放心使用。
 


  

CREATE VIEW uv_per_10min AS

SELECT

MAX(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);


这里我们使用 SUBSTR 和 DATE_FORMAT 还有 || 内置函数，将一个 TIMESTAMP 字段转换成了 10分钟单位的时间字符串，如: 12:10, 12:20。关于 OVER WINDOW 的更多内容可以参考文档：https://ci.apache.org/projects/f ... s.html#aggregations
我们还使用了 CREATE VIEW 语法将 query 注册成了一个逻辑视图，可以方便地在后续查询中对该 query 进行引用，这有利于拆解复杂 query。注意，创建逻辑视图不会触发作业的执行，视图的结果也不会落地，因此使用起来非常轻量，没有额外开销。由于 uv_per_10min 每条输入数据都产生一条输出数据，因此对于存储压力较大。我们可以基于 uv_per_10min 再根据分钟时间进行一次聚合，这样每10分钟只有一个点会存储在 Elasticsearch 中，对于 Elasticsearch 和 Kibana 可视化渲染的压力会小很多。
 


  


INSERT INTO cumulative_uv

SELECT time_str, MAX(uv)

FROM uv_per_10min

GROUP BY time_str;


提交上述查询后，在 Kibana 中创建 cumulative_uv 的 index pattern，然后在 Dashboard 中创建一个”Line”折线图，选择 cumulative_uv 索引，按照如下截图中的配置（左侧）画出累计独立用户数曲线，并保存。

flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql,flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql_实时系统_07,第7张

顶级类目排行榜

最后一个有意思的可视化是类目排行榜，从而了解哪些类目是支柱类目。不过由于源数据中的类目分类太细（约5000个类目），对于排行榜意义不大，因此我们希望能将其归约到顶级类目。所以笔者在 mysql 容器中预先准备了子类目与顶级类目的映射数据，用作维表。

在 SQL CLI 中创建 MySQL 表，后续用作维表查询。

 

  


CREATE TABLE category_dim (

sub_category_id BIGINT,  -- 子类目

parent_category_id BIGINT -- 顶级类目

) WITH (

'connector.type' = 'jdbc',

'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/flink',

'connector.table' = 'category',

'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',

'connector.username' = 'root',

'connector.password' = '123456',

'connector.lookup.cache.max-rows' = '5000',

'connector.lookup.cache.ttl' = '10min'

);


同时我们再创建一个 Elasticsearch 表，用于存储类目统计结果。
 


  


CREATE TABLE top_category (

category_name STRING,  -- 类目名称

buy_cnt BIGINT  -- 销量

) WITH (

'connector.type' = 'elasticsearch',

'connector.version' = '6',

'connector.hosts' = 'http://localhost:9200',

'connector.index' = 'top_category',

'connector.document-type' = 'user_behavior',

'format.type' = 'json',

'update-mode' = 'upsert'

);


第一步我们通过维表关联，补全类目名称。我们仍然使用 CREATE VIEW 将该查询注册成一个视图，简化逻辑。维表关联使用 temporal join 语法，可以查看文档了解更多：https://ci.apache.org/projects/f ... th-a-temporal-table  


  


CREATE VIEW rich_user_behavior AS

SELECT U.user_id, U.item_id, U.behavior,

CASE C.parent_category_id

WHEN 1 THEN '服饰鞋包'

WHEN 2 THEN '家装家饰'

WHEN 3 THEN '家电'

WHEN 4 THEN '美妆'

WHEN 5 THEN '母婴'

WHEN 6 THEN '3C数码'

WHEN 7 THEN '运动户外'

WHEN 8 THEN '食品'

ELSE '其他'

END 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;


最后根据 类目名称分组，统计出 buy 的事件数，并写入 Elasticsearch 中。
 


  


INSERT INTO top_category

SELECT category_name, COUNT(*) buy_cnt

FROM rich_user_behavior

WHERE behavior = 'buy'

GROUP BY category_name;


提交上述查询后，在 Kibana 中创建 top_category 的 index pattern，然后在 Dashboard 中创建一个”Horizontal Bar”条形图，选择 top_category 索引，按照如下截图中的配置（左侧）画出类目排行榜，并保存。

flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql,flink监听到的时间跟数据库的时间相差8小时 flink支持实时sql_SQL_08,第8张

可以看到服饰鞋包的成交量远远领先其他类目。

Kibana 还提供了非常丰富的图形和可视化选项，感兴趣的用户可以用 Flink SQL 对数据进行更多维度的分析，并使用 Kibana 展示出可视化图，并观测图形数据的实时变化。

结尾

在本文中，我们展示了如何使用 Flink SQL 集成 Kafka, MySQL, Elasticsearch 以及 Kibana 来快速搭建一个实时分析应用。整个过程无需一行 Java/Scala 代码，使用 SQL 纯文本即可完成。期望通过本文，可以让读者了解到 Flink SQL 的易用和强大，包括轻松连接各种外部系统、对事件时间和乱序数据处理的原生支持、维表关联、丰富的内置函数等等。希望你能喜欢我们的实战演练，并从中获得乐趣和知识！


https://www.xamrdz.com/web/2u71962325.html

相关文章：