storm实战:基于storm,kafka,mysql的实时统计系统

公司对客户开放多个系统，运营人员想要了解客户使用各个系统的情况，在此之前，数据平台团队已经建设好了统一的Kafka消息通道。

为了保证架构能够满足业务可能的扩张后的性能要求，选用storm来处理各个应用系统上传到kafka中的埋点数据并在Mysql中汇聚。

埋点数据上报的格式为json，会上报类似如下的数据 

{
    "account": "001",
    "accountName": "旺财宝",
    "subaccount": "001",
    "subaccountName": "caller001",
    "timestamp": 1474625187000,
    "eventType": "phone",
    "eventTags": [
        {
            "name": "incoming",
            "value": 1
        },
        {
            "name": "missed",
            "value": 1
        },
        {
            "name": "edited",
            "value": 1
        }
    ]
}

最终通过Storm,在Mysql中汇聚成如下格式 

account	account_name	subaccount	subaccount_name	event_type	event_tag	start_time	end_time	count
001	旺财宝			phone	incoming	2016/9/23 18:00:00	2016/9/23 18:59:59	53
001	旺财宝			phone	missed	2016/9/23 18:00:00	2016/9/23 18:59:59	53

通过web包装sql语句来作各个业务场景的查询:如某账号一段时间内某事件发生的次数，所有账号一段时间的各个事件发生的次数，或者某事件高发的时间段等等。

之前考虑了最终结果存到哪里：有这样几个待选，Redis，HBase，MongoDB，Mysql。经过估算发现一年的数据量可能不到一千万，在这个数量级，Mysql可以横着走了。