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Flink 因其高吞吐、低延时、有状态、高容错的特性越来越受到数据从业者的青睐，它弥补了Storm、Spark 的很多不足。作为一个实时计算的框架，Flink 在实时数仓中发挥着越来越重要的作用。这里将以简单的案例，实现一个简单的数仓数据流。
简单分层
我们知道，在离线数仓建设中，会把仓库结构分为不同的层次来存储不同的数据，离线数仓大体可以分为：ODS层、DWD层、DWS层、数据集市以及应用层。当然，数仓的建设的最终目的是提供稳定高可用的数据应用。这里实时数仓也可类比离线数仓做简单的分层。如下图，实时数仓同样可以分为：ODS层、DWD层、DWS层以及最终提供应用数据给各个服务使用。
简单架构.png
- 如上图，通常我们的数据来至服务中的 SDK 打点、不同业务方的业务库、以及服务中的日志文件。这些数据通常通过某种方式发送到 Kafka 中，这些数据就是所说的 ODS 层。当然，这里 mysql 中的数据可以通过 Flink 直接进行读取处理。事实上，mysql 中的数据通常是较小的维表，可以放在 Flink 中的状态中。也可通过 Flink 进行分发到其他地方。
- ODS 层的数据通过 Flink 计算之后，会被粗粒度的加工成所需要的明细层以及部分维度表。
- 在明细数据的基础上，通过某种规则计算得到我们需要的汇总层，事实上，所谓汇总层，也就是接近应用层的应用数据。
简单案例实践
这里通过一个简单的案例来说明一下整个实时流中的数据走向。需求是通过计算实时更新每个用户在应用中的点击量，然后将计算结果写入 redis 中。
- 定义用户行为 POJO 类对象：
package bean;
import java.io.Serializable;
// 用户行为数据
public class UserAction implements Serializable {
public String userId;
public String articleId;
public String action;
public UserAction() {
}
public UserAction(String userId, String articleId, String action) {
this.userId = userId;
this.articleId = articleId;
this.action = action;
}
public String getUserId() {
return userId;
}
public void setUserId(String userId) {
this.userId = userId;
}
public String getArticleId() {
return articleId;
}
public void setArticleId(String articleId) {
this.articleId = articleId;
}
public String getAction() {
return action;
}
public void setAction(String action) {
this.action = action;
}
@Override
public String toString() {
return "UserAction{" +
"userId='" + userId + '\'' +
", articleId='" + articleId + '\'' +
", action='" + action + '\'' +
'}';
}
}
- 定义统计结果映射类对象：
package bean;
import java.io.Serializable;
// 统计结果
public class ActionStat implements Serializable {
public String userId;
public Long count;
public ActionStat() {
}
public ActionStat(String userId, Long count) {
this.userId = userId;
this.count = count;
}
public String getUserId() {
return userId;
}
public void setUserId(String userId) {
this.userId = userId;
}
public Long getCount() {
return count;
}
public void setCount(Long count) {
this.count = count;
}
@Override
public String toString() {
return "ActionStat{" +
"userId='" + userId + '\'' +
", count=" + count +
'}';
}
}
- 定义配置，因为这里我们使用到 Kafka 和 Redis，因此只需要添加他们的配置就 ok 了。
package bean;
public class CONSTANT {
// 连接 kafka 相关信息
public static String BROKERS = "";
public static String GROUPID = "";
// 连接 redis
public static String REDIS_HOST = "";
public static int REDIS_PORT = 6379;
public static String PASSWORD = "";
}
- OK，在完成以上基础类对象之后，开始我们的程序启动类：
package task;
import bean.ActionStat;
import bean.CONSTANT;
import bean.UserAction;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import kafka.KafkaConsumer;
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommand;
import util.MyRedisMapper;
// 处理数据并写入到 redis
public class SinkToRedis {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 初始化 flink 环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
// 从 kafka 获取数据
String brokers;
String groupId;
String topic;
ParameterTool param = ParameterTool.fromArgs(args);
if (param.equals(null)) {
brokers = param.get("brokers");
groupId = param.get("groupId");
topic = param.get("topic");
} else {
brokers = "";
groupId = "";
topic = "";
}
// 消费 kafka，接入数据源
DataStream<String> dataStream = env.addSource(KafkaConsumer.consumer(brokers, groupId, topic));
SingleOutputStreamOperator<ActionStat> userStat = dataStream.map(new MyMap())
.filter(user -> (user.userId != null && user.articleId != null && "AppClick".equals(user.action)))
.keyBy("userId")
.timeWindow(Time.milliseconds(5000))
.aggregate(new AggDiY());
userStat.print();
// 初始化 redis 配置
FlinkJedisPoolConfig jedisPoolConfig = new FlinkJedisPoolConfig.Builder()
.setHost(CONSTANT.REDIS_HOST)
.setPort(CONSTANT.REDIS_PORT)
.setPassword(CONSTANT.PASSWORD)
.setDatabase(0)
.build();
userStat.addSink(new RedisSink<>(jedisPoolConfig, new MyRedisMapper(RedisCommand.SET)));
env.execute("filnk-test");
}
// 按 userid 统计
static class AggDiY implements AggregateFunction<UserAction, ActionStat, ActionStat> {
Long count = 0L;
@Override
public ActionStat createAccumulator() {
return new ActionStat();
}
@Override
public ActionStat add(UserAction value, ActionStat accumulator) {
accumulator.userId = value.userId;
accumulator.count = ++count;
return accumulator;
}
@Override
public ActionStat getResult(ActionStat accumulator) {
return accumulator;
}
@Override
public ActionStat merge(ActionStat a, ActionStat b) {
a.count = a.count + b.count;
return a;
}
}
// 按 userid 统计
static class MyMap implements MapFunction<String, UserAction> {
@Override
public UserAction map(String value) throws Exception {
JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(value);
JSONObject content = JSONObject.parseObject(jsonObject.getString("content"));
if (jsonObject.getString("content") != null) {
JSONObject properties = JSONObject.parseObject(content.getString("properties"));
String userId = properties.getString("userId");
String articleId = properties.getString("article_id");
String action = content.getString("event");
UserAction us = new UserAction(userId, articleId, action);
return us;
}
return null;
}
}
}
这里简单实现了从数据 ODS 层（也即是 Kafka）获取数据，通过 Flink 计算处理，将想要的结果最终写入 Redis 中供其他应用使用。当然，这里没有涉及到复杂的明细表以及维表的关联等操作。后续会不断的进行完善。
小结
实时数仓是目前 Flink 应用较多的场景，理解整个数据流的走向是建设实时数仓的基础。在我们不断的使用中，会逐渐的用到明细表、维表，同时也会用到较为难懂的状态。当然，随着开发者能力的不断提升，完成这些亦会逐渐的得心应手。
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