Flink实战-实时读取日志文件和kafka，持续统计TOP10热门商品

从日志中读取数据做一些统计聚合，最终把想要的数据输出，基本是每个公司都会有的场景，比如用户分析，商品分析，实时大屏等等，我们最早的做法是全部读出来，写到redis或者es去，然后web端再去实时查询统计，其实有很多的弊端
要么每次请求都会去重新算一遍耗性能不说还慢的不行，业务方接受不了
或者直接把统计信息存进去，但要实时统计就比较麻烦，比如1小时存一个点，那业务方可能要的是当前10:05-11:05的数据。。。
用Flink可以很方便的实现，这里分别展示从csv和kafka里读大批量日志，flink来做统计每小时的热门商品，以5分钟做一个间隔，实现上每次延迟1s输出一次模拟实时

基本需求：

统计近一小时的热门商品，每5分钟更新一次
热门度用浏览次数(pv)来衡量

解决思路：

在所有用户行为中，过滤出来浏览(pv)行为进行统计
构建一个滑动窗口，窗口长度为1小时，每次滑动5分钟

整个实现流程：

DataStream
-> 过滤出来是浏览行为的数据
-> 根据商品id进行分组生成KeydStream(key by 操作)
-> 构建滑动窗口，窗口长度1小时，每次滑动5分钟
-> 进行聚合算总数
-> 生成一个最终输出的DataStream

环境准备

1、新建项目
打开IDEA新建一个maven项目，UserBehaviorAnalysis，新建一个包 com.mafei.hotitems_analysis
2、父项目中准备依赖和打包相关 pom.xml

    4.0.0

    com.mafei
    UserBehaviorAnalysis
    pom
    1.0
    
        HotItemsAnalysis
    

    
        8
        8

        1.10.1
        2.12
        2.2.0
    
    
        
            org.apache.flink
            flink-scala_${scala.binary.version}
            ${flink.version}
        
        
            org.apache.flink
            flink-streaming-scala_${scala.binary.version}
            ${flink.version}
        
        
            org.apache.kafka
            kafka_${scala.binary.version}
            ${kafka.version}
        
        
            org.apache.flink
            flink-connector-kafka_${scala.binary.version}
            ${flink.version}
        
                
        
            cn.hutool
            hutool-all
            5.5.6
        
    

    
        
            
            
                net.alchim31.maven
                scala-maven-plugin
                4.4.0
                
                    
                        
                            compile
                        
                    
                
            

            
            
                org.apache.maven.plugins
                maven-assembly-plugin
                3.3.0
                
                    
                        jar-with-dependencies
                    
                
                
                    
                        make-assembly
                        package
                        
                            single
                        
                    
                
            
        
    

最终的项目结构：

3、开始实战

实现步骤主要包含几步：

1、从文件中读取数据
2、构建flink运行环境
3、按照商品id进行聚合，取出来每个商品一段时间的数量
4、排序取TopN，然后输出

实现代码： 在 com.mafei.hotitems_analysis下面新建一个scala的object ： HotItems.scala

package com.mafei.hotitems_analysis

import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction
import org.apache.flink.api.common.state.{ListState, ListStateDescriptor}
import org.apache.flink.api.java.tuple.{Tuple, Tuple1}
import org.apache.flink.configuration.Configuration
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.WindowFunction
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow
import org.apache.flink.util.Collector

import java.sql.Timestamp
import scala.collection.mutable.ListBuffer

//定义输入数据样例类(跟数据源的csv对应的上)
case class UserBehavior(userId: Long, itemId: Long, categoryId: Int, behavior: String, timestamp: Long )

// 定义窗口聚合结果样例类
case class ItemViewCount(itemId: Long, windowEnd: Long, count: Long)

object HotItems {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1) //防止乱序
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) //定义取事件时间

    //从文件中读取数据
    val inputStream = env.readTextFile("/opt/java2020_study/UserBehaviorAnalysis/HotItemsAnalysis/src/main/resources/UserBehavior.csv")

    val dataStream: DataStream[UserBehavior] = inputStream
      .map(data =>{     //data是读的csv每一行的数据
        val arr = data.split(",")   //按照,分割成list
        UserBehavior(arr(0).toLong, arr(1).toLong, arr(2).toInt,arr(3),arr(4).toLong) //把对应字段塞到样例类里面
      })
      .assignAscendingTimestamps(_.timestamp * 1000L) //定时时间戳为事件时间，*1000转为毫秒

    //进行窗口聚合，得到聚合结果
    val aggStream: DataStream[ItemViewCount] = dataStream
      .filter(_.behavior == "pv") //过滤出来pv行为的数据
      .keyBy("itemId")
      .timeWindow(Time.hours(1),Time.minutes(5)) //设置一个滑动窗口，窗口大小是1小时，每次滑动5分钟
      .aggregate(new CountAgg(), new ItemViewCountWindowResult())

    /**
     * 需要针对每一个商品做分组，定义次数的状态，因为要做topN,所以要做排序，定义延迟触发，多久排序并输出一次
     */

    val resultStream = aggStream
      .keyBy("windowEnd") //按照结束时间进行分组，收集当前窗口内的，取一定时间内的数据
      .process(new TopNHostItem(10))

    resultStream.print()
    env.execute("获取商品的访问次数")
  }
}

/**
 * 自定义一个预聚合函数AggregateFunction
 * 这里AggregateFunction 传入3个参数，
 *      第一个是输入的数据类型，这个在 dataStream 中已经定义的输出的类型了
 *      第二个是中间的状态，因为要计算总数，所以每次数量+1，有个值记录下，所以是Long类型的
 *      第三个是最终的输出数据， 最终的数量，所以也是Long类型
 */

class CountAgg() extends AggregateFunction[UserBehavior, Long, Long]{
  override def createAccumulator(): Long = 0L  // 定义初始化的数据，肯定是0咯

  //这里每个数据来了都会调用一次，所以直接在上一次结果上加一就可以，这个acc就是中间状态
  override def add(in: UserBehavior, acc: Long): Long = acc +1

  //最终输出的数据
  override def getResult(acc: Long): Long = acc

  //这个在session窗口中才有用，是多个状态的时候做窗口合并的时候，这里只有1个状态，直接2个相加就可以
  override def merge(acc: Long, acc1: Long): Long = acc+acc1
}

/**
 * 自定义一个窗口函数windowFunction，用于生成最终我们要的数据结构
 * WindowFunction 需要4个参数，分别是
 *      @tparam IN The type of the input value.  输入类型，也就是数量
 *      @tparam OUT The type of the output value.  输出类型，这个是自定义的，这里定义一个输出类，com.mafei.hotitems_analysis.ItemViewCount
 *      @tparam KEY The type of the key.    key的类型，因为做聚合了么keyBy，因为keyBy输出的是JavaTuple类型(可以点到keyBy源码里面看下)，所以需要定义类型的时候定义成Tuple
 */
class ItemViewCountWindowResult() extends  WindowFunction[Long,ItemViewCount, Tuple,TimeWindow]{
  override def apply(key: Tuple, window: TimeWindow, input: Iterable[Long], out: Collector[ItemViewCount]): Unit = {
    val itemId = key.asInstanceOf[Tuple1[Long]].f0  //是一个一元组(只有itemId字段)，所以直接这样子取
    val windowEnd = window.getEnd
    val count = input.iterator.next()
    out.collect(ItemViewCount(itemId,windowEnd, count))
  }
}

/**
 *
 * @param topN
 *
 * KeyedProcessFunction 传入3个参数
 *  K, I, O
 *  K: 排序的key字段，这里用的是windowEnd 但因为keyBy输出是JavaTuple类型，所以传的是Tuple
 */
class TopNHostItem(topN: Int) extends KeyedProcessFunction[Tuple,ItemViewCount,String]{
  //先定义一个ListState，保存所有商品的count，id，ts等信息，因为要最终从这个结果里面排序截取topN个，所以得提前全部存下来才行
  var itemViewCountListState: ListState[ItemViewCount] = _

  override def open(parameters: Configuration): Unit = {

    itemViewCountListState = getRuntimeContext.getListState(new ListStateDescriptor[ItemViewCount]("itemViewCountList", classOf[ItemViewCount]))
  }

  override def processElement(i: ItemViewCount, context: KeyedProcessFunction[Tuple, ItemViewCount, String]#Context, collector: Collector[String]): Unit = {
    // 每来一条数据，直接追加到ListState
    itemViewCountListState.add(i)

    //注册一个定时器，windowEnd+1秒之后触发
    context.timerService().registerEventTimeTimer(i.windowEnd + 1)

  }

  override def onTimer(timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[Tuple, ItemViewCount, String]#OnTimerContext, out: Collector[String]): Unit = {

    //为了方便排序，定义另一个ListBuffer，保存ListState的所有数据
    val allItemListBuffer: ListBuffer[ItemViewCount] = ListBuffer()
    val iter = itemViewCountListState.get().iterator()
    while (iter.hasNext){
      allItemListBuffer += iter.next()
    }

    //清空ListState的数据，已经放到allItemListBuffer 准备计算了，等下次触发就应该是新的了
    itemViewCountListState.clear()

    // 先按照count，从大到小排序，然后再取前N个
    val sortItemViewCounts = allItemListBuffer.sortBy(_.count)(Ordering.Long.reverse).take(topN)

    //格式化输出数据：
    val result : StringBuilder = new StringBuilder
    result.append("当前窗口的结束时间：\t").append(new Timestamp(timestamp -1)).append("\n")

    //遍历结果列表中的每个ItemViewCount , 输出到一行
    for(i <- sortItemViewCounts.indices){
      val currentItemViewCount = sortItemViewCounts(i)
      result.append("Top").append(i+1).append("\t")
        .append("商品id = ").append(currentItemViewCount.itemId).append("\t")
        .append("访问量： ").append(currentItemViewCount.count).append("\n")
    }

    result.append("---------------------------------------\n\n\n")
    Thread.sleep(1000)
    out.collect(result.toString())
  }
}

UserBehavior.csv 的内容：

1,40000,12306,pv,1609512713
5,30000,12306,pv,1609512714
4,50000,12306,pv,1609512715
2,20000,12306,pv,1609512716

运行效果和代码结构：

在开发的时候UserBehavior.csv 如果想看效果，最好还是多准备点数据，否则一行一行的手敲有点麻烦，我写了个java脚本，GenerateData.java 运行完，就能给UserBehavior.csv模拟写入10万条数据做测试了

/*
  @author mafei
 * @date 2021/1/1
 */
package com.mafei.hotitems_analysis;

import cn.hutool.core.io.file.FileWriter;
import cn.hutool.core.util.RandomUtil;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneOffset;

public class GenerateData {
    public static void main(String[] args) {
        String csvPath = "/opt/java2020_study/UserBehaviorAnalysis/HotItemsAnalysis/src/main/resources/UserBehavior.csv";
        Integer[] userId= new Integer[]{1,2,3,4,5,9};
        Integer[] itemId= new Integer[]{10000,20000,30000,40000,50000,60000};
        int categoryId = 12306;
        StringBuffer content = new StringBuffer();
        Long second = LocalDateTime.now().toEpochSecond(ZoneOffset.of("+8"));

        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            content.append(RandomUtil.randomEle(userId)).append(",")
                    .append(RandomUtil.randomEle(itemId)).append(",")
                    .append(categoryId).append(",pv,").append(second + i).append("\n");
        }
        FileWriter writer = new FileWriter(csvPath);
        writer.write(content.toString());
    }
}

从kakfa中读取数据

也是一样，只需要把从csv改成读kafka就可以

//1、从文件中读取数据
//    val inputStream = env.readTextFile("/opt/java2020_study/UserBehaviorAnalysis/HotItemsAnalysis/src/main/resources/UserBehavior.csv")

    //2、从kafka中读取数据
    val properties = new Properties()

    properties.setProperty("bootstrap.servers", "127.0.0.1:9092")
    properties.setProperty("group.id", "consumer-group")
    properties.setProperty("auto.offset.reset", "latest")
    val inputStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer[String]("hotItems",new SimpleStringSchema(), properties))
    //把kafka中的数据打印出来，看下具体的值
    inputStream.print()

关于kafka安装部署可以参考之前的文章，找个centos虚拟机 https://blog.51cto.com/mapengfei/1926065
很多情况下不想改配置文件里监听端口，又想直接连服务器上的端口，推荐使用端口转发，把服务器端口转到127.0.0.1就可以，像xshell，terminus等等这些工具都有这个功能

实现思路图解：

设置时间窗口

再做窗口聚合

窗口聚合策略--每出现一次就加一

累加规则---窗口内  碰到一条数据就加一(add方法)
实现AggregateFunction接口
Interface AggregateFunction

实现输出结构----itemViewCount(itemid,windowEnd,count)
实现WindowFunction接口

进行统计整理输出----keyBy("windowEnd")

最终输出排序----keydProcessFunction

-针对有状态流的底层api
1.-keydProcessFunction会对分区后的每一个子流进程处理
2.- 以windowEnd作为key，保证分流后每一条流都在一个时间窗口内
3.-从ListState中读取当前流的状态，存储数据进行输出

用ProcessFunction来定义KeyedStream的处理逻辑

分区之后每隔KeyedStream都有自己的生命周期
1.  -open，初始化，从这里可以获取当前流状态
2.  -processElement，处理流中每个元素时调用
3.  -onTimer： 定时调用，注册定时器Timer并触发之后的回调操作