快速搭建实时数仓分析大屏

本文为您介绍如何使用交互式分析Hologres对接实时计算，快速搭建实时数仓分析大屏的最佳实践。

背景信息

Hologres是阿里云的实时交互式分析产品，通过内置的实时数据API（详情请参见实时数据API）直接对接实时计算，实现高并发实时写入或查询实时数据，速度达到秒级。

Hologres兼容PostgreSQL，将查询到的数据直接对接BI分析工具，使用可视化方式快速分析和展现数据。

本文以搭建某电商店铺实时运营指标大屏为例，展示店铺的总流量、每个商店的访问量、区域销售量和热销商品数据。

使用Hologres搭建实时运营指标大屏的完整链路图如下所示。

• 采集源数据并实时写入实时计算，通过实时计算清洗并聚合数据。
• 实时写入处理后的数据至Holgres，使用Hologres进行交互式查询。
• Hologres对接数据大屏DataV，展示实时运营指标大屏。

1. 获取源数据。
   通过流式数据服务Datahub或者其他业务日志获取源数据。
   为了方便流程操作，本试验从实时计算直接产生数据，详情请参见第3步。
2. Hologres创建数据接收表。
   使用Holoweb创建字段和数据类型与源表相同的表，用于接收实时写入的数据。SQL语句示例如下。

   begin;
   drop table if exists order_details;
   create table order_details(user_id bigint, user_name text, item_id bigint, item_name text, price numeric(38, 2), province text, city text, ip text, longitude text, latitude text, sale_timestamp timestamptz not null);
   call set_table_property('order_details', 'distribution_key', 'user_id');
   call set_table_property('order_details', 'segment_key', 'sale_timestamp');
   call set_table_property('order_details', 'clustering_key', 'sale_timestamp');
   call set_table_property('order_details', 'shard_count', '20');
   commit;

3. 实时计算清洗数据。
   进入实时计算开发平台，使用实时计算清洗并聚合源数据，通过实时数据API将数据实时写入Hologres。SQL语句示例如下。

   //创建数据源
   create table order_details(
     user_id BIGINT,
     user_name VARCHAR,
     item_id BIGINT, 
     item_name VARCHAR,
     price numeric(38, 2),
     province VARCHAR,
     city VARCHAR,
     ip VARCHAR,
     longitude VARCHAR,
     latitude VARCHAR,
     sale_timestamp TIMESTAMP
   ) with (
     type = 'custom',
     tableFactoryClass = 'com.alibaba.blink.connectors.hologres.table.factory.DemoDataGeneratorFactory');
   
   //创建到Hologres的连接
   create table hologres_sink(
       user_id BIGINT,
       user_name VARCHAR,
       item_id BIGINT, 
       item_name VARCHAR,
       price numeric(38, 2),
       province VARCHAR,
       city VARCHAR,
       ip VARCHAR,
       longitude VARCHAR,
       latitude VARCHAR,
       sale_timestamp TIMESTAMP 
     ) with (
     type = 'custom',
     tableFactoryClass = 'com.alibaba.blink.connectors.hologres.table.factory.HologresTableFactory',
     endpoint = 'Hologres实时数据API的VPC网络地址:端口',
     dbName = 'Hologres的数据库名称',
     tableName = 'Hologres用于接收数据的表名称',
     username = '当前云账号的AccessKey ID',
     password = '当前云账号的AccessKey Secret',
     batchSize = '500',
     bufferSize = '500'
   );
   
   //写入数据至Hologres
   insert into hologres_sink
   select 
     user_id
   , user_name
   , item_id
   , item_name
   , price
   , province
   , city
   , latitude
   , longitude
   , ip
   , sale_timestamp 
   from order_details;

   在Hologres中执行以下命令获取实时数据API的VPC网络地址。

   show hg_datahub_endpoints;

4. 发布实时作业。
   提交并发布填写完成的作业至生产环境。操作步骤如下：
   1. 引用资源包。
      选择实时计算开发平台左侧菜单栏的资源引用，单击上方新建资源，配置上传资源的参数，上传Blink资源包。
   2. 发布作业。
      成功引用资源包后，保存作业。单击上线，根据业务配置资源参数，提交作业至生产环境。
   3. 启动作业。
      作业发布后，前往运维界面，手动启动作业。成功启动作业的界面如下图所示。
5. 实时查询数据。
   根据业务情况，在Hologres中从不同维度实时查询实时写入的数据，示例如下。

   select sum(price) as "GMV" from order_details ;
   select count(distinct user_id) as "UV" from order_details ;
   select city as "城市", count(distinct user_id) as "购买用户数" from order_details group by "城市" order by "购买用户数" desc limit 100;
   select item_name as "商品", sum(price) as "销售额" from order_details group by "商品" order by "销售额" desc limit 100;
   select to_char(sale_timestamp, 'MM-DD') as "日期", sum(price) as "GMV" from order_details group by "日期" order by "GMV" desc limit 100;

6. 展示DataV实时大屏。
   Hologres中查询出的数据直接对接DataV，用于制作实时大屏。操作步骤如下：
   1. 添加数据源。
      进入DataV控制台首页，单击我的数据 > 添加数据，配置添加数据的参数。
      类型选择交互式分析Hologres。
   2. 创建实时大屏。
      根据大屏需要显示的内容，选择相应组件并配置数据源信息。详情请参见组件概览。
      本试验中选择了基本柱状、轮播、基础平面地图和数字翻牌器。以配置多轮饼图示例。

      1. 配置数据源信息。如下图所示。
      2. 配置多轮饼图的标题、边框、字体和颜色。如下图所示。
   3. 展示实时大屏。
      配置大屏的插件参数及数据源信息后，可根据实际业务添加装饰元素，美化插件。如下图所示。

      • 左侧实时显示商品的访问量以及城市的销售额。
      • 中间地图实时显示每一笔交易订单的位置、总的销售额以及总访问次数。
      • 右侧实时显示商品的销售额占比和商品的销售排行。