Fink| 实时热门商品

HotNItems

　　拓展需求：实时统计双十一下单量，实时统计成交额，实时查看锅炉温度变化曲线，每个5分钟看一下过去一个小时温度变化曲线，

　　涉及到的技术点：sliding window、Watermark、event time

　　用到的算子或者说叫链式调用：keyby、timeWindow、aggregate、assignTimestampsAndWatermarks、filter、processFunction底层API

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　　框架：flume -> Kafka、flink、es、kibana

　　涉及到的技术点：sliding window、watermark、event time

　　用到的算子：keyby、filter、apply、map、timeWindow

实现一个“实时热门商品”的需求，我们可以将“实时热门商品”翻译成程序员更好理解的需求：

　　每隔5分钟输出最近一小时内点击量最多的前N个商品。将这个需求进行分解我们大概要做这么几件事情：

 

• 抽取出业务时间戳，告诉Flink框架基于业务时间做窗口

• 过滤出点击行为数据

• 按一小时的窗口大小，每5分钟统计一次，做滑动窗口聚合（Sliding Window）

• 按每个窗口聚合，输出每个窗口中点击量前N名的商品

public class HotItems {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建执行环境 execution environment
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 告诉系统按照 EventTime 处理
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
        // 为了打印到控制台的结果不乱序，我们配置全局的并发为1，改变并发对结果正确性没有影响
        //env.setMaxParallelism(1);
        //Caused by: org.apache.flink.runtime.JobException: Vertex Split Reader: Custom File source -> Timestamps/Watermarks -> Filter's parallelism (8) is higher than the max parallelism (1). Please lower the parallelism or increase the max parallelism.
        env.setParallelism(1);
        // UserBehavior.csv 的本地文件路径, 在 resources 目录下
        URL fileURL = HotItems.class.getClassLoader().getResource("UserBehavior.csv");
        Path filePath = Path.fromLocalFile(new File(fileURL.toURI())); //抛出异常URISyntaxException

        // 抽取 UserBehavior 的 TypeInformation，是一个 PojoTypeInfo ???
        PojoTypeInfo<UserBehavior> pojoType = (PojoTypeInfo<UserBehavior>) TypeExtractor.createTypeInfo(UserBehavior.class);//TypeInformation<UserBehavior>
        String[] fieldOrder = new String[]{"userId", "itemId", "categoryId", "behavior", "timestamp"};

        //创建PojoCsvInputFormat
        PojoCsvInputFormat<UserBehavior> csvInput = new PojoCsvInputFormat<>(filePath, pojoType, fieldOrder);
        // 创建数据源，得到 UserBehavior 类型的 DataStream
        env.createInput(csvInput, pojoType)
                .assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<UserBehavior>() {
                    @Override
                    public long extractAscendingTimestamp(UserBehavior userBehavior) {
                        return userBehavior.timestamp * 1000;// 原始数据单位秒，将其转成毫秒
                    }
                }).filter(new FilterFunction<UserBehavior>() { // 过滤出只有点击的数据
            @Override
            public boolean filter(UserBehavior userBehavior) throws Exception {
                return userBehavior.behavior.equals("pv");
            }
        }).keyBy("itemId")// 我们使用.keyBy("itemId")对商品进行分组聚合
                // 使用.timeWindow(Time size, Time slide)对每个商品做滑动窗口（1小时窗口，5分钟滑动一次）。
                .timeWindow(Time.minutes(60), Time.minutes(5)) //别导错包了
                .aggregate(new CountAgg(), new WindowResultFunction())
                //CountAgg统计窗口中的条数； 商品ID，窗口，点击量封装成了ItemViewCount进行输出
                .keyBy("windowEnd")
                .process(new TopNHotItems(3)).print();

        env.execute("Hot Items job");

    }
    /**
     * 求某个窗口中前 N 名的热门点击商品，key 为窗口时间戳，输出为 TopN 的结果字符串
     */
    public static class TopNHotItems extends KeyedProcessFunction<Tuple, ItemViewCount, String> {
        private final int topSize;
        public TopNHotItems(int topSize) throws Exception {
            this.topSize = topSize;
        }

        // 用于存储商品与点击数的状态，待收齐同一个窗口的数据后，再触发 TopN 计算
        private ListState<ItemViewCount> itemState;

        /*
         * 这里我们还使用了ListState<ItemViewCount>来存储收到的每条ItemViewCount消息，
         * 保证在发生故障时，状态数据的不丢失和一致性。
         * ListState是Flink提供的类似Java List接口的State API，
         * 它集成了框架的checkpoint机制，自动做到了exactly-once的语义保证。*/
        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            super.open(parameters);
            ListStateDescriptor<ItemViewCount> itemsStateDesc = new ListStateDescriptor<>(
                    "itemState-state",//状态的描述符
                    ItemViewCount.class);//存储的类型
            //从运行时上下文获取
            itemState = getRuntimeContext().getListState(itemsStateDesc);
        }
        /*         * ProcessFunction是Flink提供的一个low-level API，用于实现更高级的功能。
         * 它主要提供了定时器timer的功能（支持EventTime或ProcessingTime）。
         * 本案例中我们将利用timer来判断何时收齐了某个window下所有商品的点击量数据。
         * 由于Watermark的进度是全局的，在processElement方法中，每当收到一条数据（ItemViewCount），我们就注册一个windowEnd+1的定时器（Flink框架会自动忽略同一时间的重复注册）。
         * windowEnd+1的定时器被触发时，意味着收到了windowEnd+1的Watermark，即收齐了该windowEnd下的所有商品窗口统计值。
         * 我们在onTimer()中处理将收集的所有商品及点击量进行排序，选出TopN，并将排名信息格式化成字符串后进行输出。*/

        @Override
        public void processElement(ItemViewCount input, Context context, Collector<String> collector) throws Exception {
            // 每条数据都保存到状态中
            itemState.add(input);
            // 注册 windowEnd+1 的 EventTime Timer, 当触发时，说明收齐了属于windowEnd窗口的所有商品数据
            context.timerService().registerEventTimeTimer(input.windowEnd + 1);
        }

        @Override
        public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
            // 获取收到的所有商品点击量
            List<ItemViewCount> allItems = new ArrayList<>();
            for (ItemViewCount item : itemState.get()) {
                allItems.add(item);
            }
            // 提前清除状态中的数据，释放空间
            itemState.clear();
            // 按照点击量从大到小排序
            allItems.sort(new Comparator<ItemViewCount>() {
                @Override
                public int compare(ItemViewCount o1, ItemViewCount o2) {
                    return (int) (o2.viewCount - o1.viewCount);
                }
            });
            // 将排名信息格式化成 String, 便于打印
            StringBuilder result = new StringBuilder();
            result.append("===========================
");
            result.append("时间：").append(new Timestamp(timestamp - 1)).append("
");
            for (int i = 0; i < allItems.size() && i < topSize; i++) {
                ItemViewCount currentItem = allItems.get(i);
                // No1:  商品ID=12224  浏览量=2413
                result.append("No").append(i).append(":")
                        .append(" 商品ID=").append(currentItem.itemId)
                        .append(" 浏览量=").append(currentItem.viewCount)
                        .append("
");
            }
            result.append("==========================

");
            // 控制输出频率，模拟实时滚动结果
            Thread.sleep(1000);
            out.collect(result.toString());
            //super.onTimer(timestamp, ctx, out);
        }
    }

    /** 用于输出窗口的结果 */
    /** 将每个key每个窗口聚合后的结果带上其他信息进行输出。*/
    /**
     * 我们这里实现的WindowResultFunction将主键商品ID，窗口，点击量封装成了ItemViewCount进行输出。
     */

    private static class WindowResultFunction implements WindowFunction<Long, ItemViewCount, Tuple, TimeWindow> {
        @Override
        public void apply(Tuple key,  // 窗口的主键，即 itemId
                          TimeWindow window, // 窗口
                          Iterable<Long> aggregateResult,// 聚合函数的结果，即 count 值
                          Collector<ItemViewCount> collector) // 输出类型为 ItemViewCount
        {
            Long itemId = ((Tuple1<Long>) key).f0;
            Long count = aggregateResult.iterator().next();
            collector.collect(ItemViewCount.of(itemId, window.getEnd(), count));

        }

    }

    /**
     * 商品点击量(窗口操作的输出类型)
     */
    public static class ItemViewCount {  //public
        public long itemId;     // 商品ID
        public long windowEnd;  // 窗口结束时间戳
        public long viewCount;  // 商品的点击量

        public static ItemViewCount of(long itemId, long windowEnd, long viewCount) {
            ItemViewCount result = new ItemViewCount();
            result.itemId = itemId;
            result.windowEnd = windowEnd;
            result.viewCount = viewCount;
            return result;
        }
    }

    /** COUNT 统计的聚合函数实现，每出现一条记录加一 */
    /** 接口: AggregateFunction(in, acc, out) */
    /**
     * 这里的CountAgg实现了AggregateFunction接口，功能是统计窗口中的条数，即遇到一条数据就加一。
     */
    public static class CountAgg implements AggregateFunction<UserBehavior, Long, Long> {

        @Override
        public Long createAccumulator() {
            return 0L;
        }

        @Override
        public Long add(UserBehavior userBehavior, Long acc) {
            return acc + 1;
        }

        @Override
        public Long getResult(Long acc) {
            return acc;
        }

        @Override
        public Long merge(Long acc1, Long acc2) {
            return acc1 + acc2;
        }
    }

    /**
     * 用户行为数据结构
     **/
    public static class UserBehavior {
        public long userId;         // 用户ID
        public long itemId;         // 商品ID
        public int categoryId;      // 商品类目ID
        public String behavior;     // 用户行为, 包括("pv", "buy", "cart", "fav")
        public long timestamp;      // 行为发生的时间戳，单位秒


    }
}

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时间：2017-11-26 09:05:00.0
No0: 商品ID=5051027 浏览量=3
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时间：2017-11-26 09:10:00.0
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时间：2017-11-26 09:15:00.0
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