Flink实时电商数仓（九）

用户注册汇总表

需求分析

• 统计各窗口的注册用户数，写入Doris

思路分析

1. 读取kafka用户注册主题数据
2. 转换数据结构 string -> JSONObject->javaBean
3. 使用user_info表中的数据代表用户注册
4. 设置水位线
5. 开窗聚合
6. 写入Doris

具体实现

1. 创建用户注册统计类继承BaseApp,设置端口，并行度，kafka消费者组，kafka主题（Topic_user_register）
2. 启动zookeeper, HDFS, kafka, maxwell等框架
3. 测试能够收到数据stream.print()
4. 数据清洗过滤，并且转换数据结构为javaBean
   • JSONObject.parseObject(value);转换格式
   • json.getString();获取对应字段
   • 判断对应字段是否为空，不为空则out.collect()写出
5. 添加水位线
   • assignTimestampsAndWatermark()
   • 使用WatermarkStrategy.<泛型>乱序流
   • DateFormatUtil.dateTimeToTs(element.getCreateTime());提取数据中的时间
6. 分组开窗聚合
   • reduce聚合
     • v1:累加值
     • v2:需要累加进来的值

   • process获取窗口信息

7. 启动doris, 在hadoop102:8030打开web页面
8. 在doris页面建立相应的表格
9. 创建对应的doris sink
   • context.window()获取窗口window
   • window.getStart()和window.getEnd()
10. 写出到doris, stream.sinkTo(doris sink);

用户加购汇总表

需求分析

统计各窗口加购独立用户数，写入Doris

思路分析

和上面一样

具体实现

1. 数据的清洗过滤，判断user_id和ts不能为空
   • 使用try-catch包裹转换判断代码
   • 修改ts的位数，原先是10位的秒级单位，*1000更改为毫秒级
2. 添加水位线，获取数据中的ts
   • 水位线可以保证数据是有序到达的
3. 按照user_id进行分组
4. 判断是否为独立用户
   • 创建独立用户加购类 CartAddUuBean
   • 在open方法中存储用户上次登录日期lastLoginDtState
     • 设置状态的生存时间:lastLoginDtDesc.enableTimeToLive(StateTtlConfig.newBuilder(Time.days(1)).builder)
   • 在processElement方法中，判断当前数据的时间和状态中的上次登录时间
     • 如果上次登录时间为空或者上次登录时间不等于今天，就是独立用户
     • lastLoginDtState.update(curDt);更新当前的状态
     • 如果是独立访客，才需要out.collect()写出
5. 开窗聚合
   • v1.set(v1.get + v2.get)对度量值进行聚合
   • TimeWindow window = context.window()获取窗口信息
6. 测试开窗聚合信息是否完成
7. 写出到Doris, .map(转换为蛇形字符串) .sinkTo(doris sink);

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