Flink實時計算topN熱榜
本文轉載自微信公眾號「Java大數據與數據倉庫」，作者柯廣。轉載本文請聯系Java大數據與數據倉庫公眾號。
topN的常見應用場景，最熱商品購買量，最高人氣作者的閱讀量等等。
1. 用到的知識點
- Flink創(chuàng)建kafka數據源;
- 基于 EventTime 處理，如何指定 Watermark;
- Flink中的Window，滾動(tumbling)窗口與滑動(sliding)窗口;
- State狀態(tài)的使用;
- ProcessFunction 實現 TopN 功能;
2. 案例介紹
通過用戶訪問日志，計算最近一段時間平臺最活躍的幾位用戶topN。
- 創(chuàng)建kafka生產者，發(fā)送測試數據到kafka;
- 消費kafka數據，使用滑動(sliding)窗口，每隔一段時間更新一次排名;
3. 數據源
這里使用kafka api發(fā)送測試數據到kafka，代碼如下：
- @Data
- @NoArgsConstructor
- @AllArgsConstructor
- @ToString
- public class User {
- private long id;
- private String username;
- private String password;
- private long timestamp;
- }
- Map<String, String> config = Configuration.initConfig("commons.xml");
- @Test
- public void sendData() throws InterruptedException {
- int cnt = 0;
- while (cnt < 200){
- User user = new User();
- user.setId(cnt);
- user.setUsername("username" + new Random().nextInt((cnt % 5) + 2));
- user.setPassword("password" + cnt);
- user.setTimestamp(System.currentTimeMillis());
- Future<RecordMetadata> future = KafkaUtil.sendDataToKafka(config.get("kafka-topic"), String.valueOf(cnt), JSON.toJSONString(user));
- while (!future.isDone()){
- Thread.sleep(100);
- }
- try {
- RecordMetadata recordMetadata = future.get();
- System.out.println(recordMetadata.offset());
- } catch (InterruptedException e) {
- e.printStackTrace();
- } catch (ExecutionException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- System.out.println("發(fā)送消息：" + cnt + "******" + user.toString());
- cnt = cnt + 1;
- }
- }
這里通過隨機數來擾亂username，便于使用戶名大小不一，讓結果更加明顯。KafkaUtil是自己寫的一個kafka工具類，代碼很簡單，主要是平時做測試方便。
4. 主要程序
創(chuàng)建一個main程序，開始編寫代碼。
創(chuàng)建flink環(huán)境，關聯kafka數據源。
- Map<String, String> config = Configuration.initConfig("commons.xml");
- Properties kafkaProps = new Properties();
- kafkaProps.setProperty("zookeeper.connect", config.get("kafka-zookeeper"));
- kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", config.get("kafka-ipport"));
- kafkaProps.setProperty("group.id", config.get("kafka-groupid"));
- StreamExecutionEnvironment senv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
EventTime 與 Watermark
- senv.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
設置屬性senv.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)，表示按照數據時間字段來處理，默認是TimeCharacteristic.ProcessingTime
- /** The time characteristic that is used if none other is set. */
- private static final TimeCharacteristic DEFAULT_TIME_CHARACTERISTIC = TimeCharacteristic.ProcessingTime;
這個屬性必須設置，否則后面，可能窗口結束無法觸發(fā)，導致結果無法輸出。取值有三種：
- ProcessingTime：事件被處理的時間。也就是由flink集群機器的系統時間來決定。
- EventTime：事件發(fā)生的時間。一般就是數據本身攜帶的時間。
- IngestionTime：攝入時間，數據進入flink流的時間，跟ProcessingTime還是有區(qū)別的;
指定好使用數據的實際時間來處理，接下來需要指定flink程序如何get到數據的時間字段，這里使用調用DataStream的assignTimestampsAndWatermarks方法，抽取時間和設置watermark。
- senv.addSource(
- new FlinkKafkaConsumer010<>(
- config.get("kafka-topic"),
- new SimpleStringSchema(),
- kafkaProps
- )
- ).map(x ->{
- return JSON.parseObject(x, User.class);
- }).assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<User>(Time.milliseconds(1000)) {
- @Override
- public long extractTimestamp(User element) {
- return element.getTimestamp();
- }
- })
前面給出的代碼中可以看出，由于發(fā)送到kafka的時候，將User對象轉換為json字符串了，這里使用的是fastjson，接收過來可以轉化為JsonObject來處理，我這里還是將其轉化為User對象JSON.parseObject(x, User.class)，便于處理。
這里考慮到數據可能亂序，使用了可以處理亂序的抽象類BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor，并且實現了唯一的一個沒有實現的方法extractTimestamp，亂序數據，會導致數據延遲，在構造方法中傳入了一個Time.milliseconds(1000)，表明數據可以延遲一秒鐘。比如說，如果窗口長度是10s，0~10s的數據會在11s的時候計算，此時watermark是10，才會觸發(fā)計算，也就是說引入watermark處理亂序數據，最多可以容忍0~t這個窗口的數據，最晚在t+1時刻到來。
具體關于watermark的講解可以參考這篇文章
https://blog.csdn.net/qq_39657909/article/details/106081543
窗口統計
業(yè)務需求上，通常可能是一個小時，或者過去15分鐘的數據，5分鐘更新一次排名，這里為了演示效果，窗口長度取10s，每次滑動(slide)5s，即5秒鐘更新一次過去10s的排名數據。
- .keyBy("username")
- .timeWindow(Time.seconds(10), Time.seconds(5))
- .aggregate(new CountAgg(), new WindowResultFunction())
我們使用.keyBy("username")對用戶進行分組，使用.timeWindow(Time size, Time slide)對每個用戶做滑動窗口(10s窗口，5s滑動一次)。然后我們使用 .aggregate(AggregateFunction af, WindowFunction wf) 做增量的聚合操作，它能使用AggregateFunction提前聚合掉數據，減少 state 的存儲壓力。較之.apply(WindowFunction wf)會將窗口中的數據都存儲下來，最后一起計算要高效地多。aggregate()方法的第一個參數用于
這里的CountAgg實現了AggregateFunction接口，功能是統計窗口中的條數，即遇到一條數據就加一。
- public class CountAgg implements AggregateFunction<User, Long, Long>{
- @Override
- public Long createAccumulator() {
- return 0L;
- }
- @Override
- public Long add(User value, Long accumulator) {
- return accumulator + 1;
- }
- @Override
- public Long getResult(Long accumulator) {
- return accumulator;
- }
- @Override
- public Long merge(Long a, Long b) {
- return a + b;
- }
- }
.aggregate(AggregateFunction af, WindowFunction wf) 的第二個參數WindowFunction將每個 key每個窗口聚合后的結果帶上其他信息進行輸出。我們這里實現的WindowResultFunction將用戶名，窗口，訪問量封裝成了UserViewCount進行輸出。
- private static class WindowResultFunction implements WindowFunction<Long, UserViewCount, Tuple, TimeWindow> {
- @Override
- public void apply(Tuple key, TimeWindow window, Iterable<Long> input, Collector<UserViewCount> out) throws Exception {
- Long count = input.iterator().next();
- out.collect(new UserViewCount(((Tuple1<String>)key).f0, window.getEnd(), count));
- }
- }
- @Data
- @NoArgsConstructor
- @AllArgsConstructor
- @ToString
- public static class UserViewCount {
- private String userName;
- private long windowEnd;
- private long viewCount;
- }
TopN計算最活躍用戶
為了統計每個窗口下活躍的用戶，我們需要再次按窗口進行分組，這里根據UserViewCount中的windowEnd進行keyBy()操作。然后使用 ProcessFunction 實現一個自定義的 TopN 函數 TopNHotItems 來計算點擊量排名前3名的用戶，并將排名結果格式化成字符串，便于后續(xù)輸出。
- .keyBy("windowEnd")
- .process(new TopNHotUsers(3))
- .print();
ProcessFunction 是 Flink 提供的一個 low-level API，用于實現更高級的功能。它主要提供了定時器 timer 的功能(支持EventTime或ProcessingTime)。本案例中我們將利用 timer 來判斷何時收齊了某個 window 下所有用戶的訪問數據。由于 Watermark 的進度是全局的，在 processElement 方法中，每當收到一條數據(ItemViewCount)，我們就注冊一個 windowEnd+1 的定時器(Flink 框架會自動忽略同一時間的重復注冊)。windowEnd+1 的定時器被觸發(fā)時，意味著收到了windowEnd+1的 Watermark，即收齊了該windowEnd下的所有用戶窗口統計值。我們在 onTimer() 中處理將收集的所有商品及點擊量進行排序，選出 TopN，并將排名信息格式化成字符串后進行輸出。
這里我們還使用了 ListState
- private static class TopNHotUsers extends KeyedProcessFunction<Tuple, UserViewCount, String> {
- private int topSize;
- private ListState<UserViewCount> userViewCountListState;
- public TopNHotUsers(int topSize) {
- this.topSize = topSize;
- }
- @Override
- public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
- super.onTimer(timestamp, ctx, out);
- List<UserViewCount> userViewCounts = new ArrayList<>();
- for(UserViewCount userViewCount : userViewCountListState.get()) {
- userViewCounts.add(userViewCount);
- }
- userViewCountListState.clear();
- userViewCounts.sort(new Comparator<UserViewCount>() {
- @Override
- public int compare(UserViewCount o1, UserViewCount o2) {
- return (int)(o2.viewCount - o1.viewCount);
- }
- });
- // 將排名信息格式化成 String, 便于打印
- StringBuilder result = new StringBuilder();
- result.append("====================================\n");
- result.append("時間: ").append(new Timestamp(timestamp-1)).append("\n");
- for (int i = 0; i < topSize; i++) {
- UserViewCount currentItem = userViewCounts.get(i);
- // No1: 商品ID=12224 瀏覽量=2413
- result.append("No").append(i).append(":")
- .append(" 用戶名=").append(currentItem.userName)
- .append(" 瀏覽量=").append(currentItem.viewCount)
- .append("\n");
- }
- result.append("====================================\n\n");
- Thread.sleep(1000);
- out.collect(result.toString());
- }
- @Override
- public void open(org.apache.flink.configuration.Configuration parameters) throws Exception {
- super.open(parameters);
- ListStateDescriptor<UserViewCount> userViewCountListStateDescriptor = new ListStateDescriptor<>(
- "user-state",
- UserViewCount.class
- );
- userViewCountListState = getRuntimeContext().getListState(userViewCountListStateDescriptor);
- }
- @Override
- public void processElement(UserViewCount value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
- userViewCountListState.add(value);
- ctx.timerService().registerEventTimeTimer(value.windowEnd + 1000);
- }
- }
結果輸出
可以看到，每隔5秒鐘更新輸出一次數據。
參考
http://wuchong.me/blog/2018/11/07/use-flink-calculate-hot-items/
