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Flink+Hologres实时数据大屏

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本文以GitHub公开事件数据为例，为您介绍使用Flink、Hologres构建实时数仓，并通过Hologres对接BI分析工具（本文以DataV为例），实现海量数据实时分析的通用架构与核心步骤。

示例架构

搭建实时数仓时，Flink可对待处理数据进行实时清洗，完成后Hologres可直接读取Flink中的数据，并对接BI分析工具将数据实时展示在大屏中，示例架构如图所示。

image..png

其中：

  • 待处理数据：

    本实践使用GitHub公开事件作为示例数据，更多关于数据集的介绍请参见业务与数据认知。

  • 实时清洗：

    Flink是流式计算引擎。Flink与Hologres原生深度集成，支持高吞吐、低延时、有模型、高质量的实时数仓开发。

  • 数据服务：

    Hologres是兼容PostgreSQL协议的实时数仓引擎，支持海量数据实时写入与更新、实时数据写入即可查。

  • 实时大屏：

    本实践以DataV为例，为您展示搭建实时大屏后查看并分析数据的效果。

实践步骤

准备工作

本实践使用已存储在Flink中的Github公共事件作为示例数据，因此您无需操作数据集成步骤，可使用Hologres直接读取Flink中的示例数据。本实践需准备的环境如下所示。

  • 准备Hologres环境

    您需开通Hologres，创建并连接Hologres数据库，后续在Hologres数据库中执行命令读取数据。

    您也可以申请Hologres的免费资源包，免费试用体验本教程的核心步骤。Hologres提供的免费资源包介绍及申请引导请参见新用户免费试用。

  • 准备Flink环境

    您需开通Flink，通过Flink将数据实时写入Hologres。您也可以申请免费使用Flink，申请入口请前往Flink免费试用。

  • （可选）准备大屏搭建产品：本文以DataV为例

    本文以DataV为例，为您示例搭建大屏后的效果。

创建Hologres内部表

您需要先创建一个Hologres内部表并创建相应的索引，用于后续数据实时写入。本实践以实时写入Github公开事件中今日最活跃项目数据为例，需提前创建的内部表示例代码如下。

-- 新建schema用于创建内表并导入数据
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS hologres_dataset_github_event;

DROP TABLE IF EXISTS hologres_dataset_github_event.hologres_github_event;

BEGIN;
CREATE TABLE hologres_dataset_github_event.hologres_github_event (
    id text,
    created_at_bigint bigint,
    created_at timestamp with time zone NOT NULL,
    type text,
    actor_id text,
    actor_login text,
    repo_id text,
    repo_name text,
    org text,
    org_login text
);
CALL set_table_property ('hologres_dataset_github_event.hologres_github_event', 'distribution_key', 'id');
CALL set_table_property ('hologres_dataset_github_event.hologres_github_event', 'event_time_column', 'created_at');
CALL set_table_property ('hologres_dataset_github_event.hologres_github_event', 'clustering_key', 'created_at');

COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.id IS '事件ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.created_at_bigint IS '事件发生时间戳';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.created_at IS '事件发生时间';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.type IS '事件类型';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.actor_id IS '事件发起人ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.actor_login IS '事件发起人登录名';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.repo_id IS 'repoID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.repo_name IS 'repo名称';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.org IS 'repo所属组织ID';
COMMENT ON COLUMN hologres_dataset_github_event.hologres_github_event.org_login IS 'repo所属组织名称';

COMMIT;

通过Flink实时写入数据至Hologres

如果您申请了免费试用版的Flink，可参见教程文档使用内置公开数据集快速体验实时计算Flink版进入Flink SQL作业编辑运行页面。本实践的Flink SQL作业示例代码如下，其中SLS的project、endpoint、logstore等参数值请参见教程文档使用内置公开数据集快速体验实时计算Flink版，填入对应Region的固定值。

CREATE TEMPORARY TABLE sls_input (
    id STRING, -- 每个事件的唯一ID。
    created_at BIGINT, -- 事件时间，单位秒。
    created_at_ts as TO_TIMESTAMP(created_at * 1000), -- 事件时间戳（当前会话时区下的时间戳，如：Asia/Shanghai）。
    type STRING, -- Github事件类型，如：ForkEvent, WatchEvent, IssuesEvent, CommitCommentEvent等。
    actor_id STRING, -- Github用户ID。
    actor_login STRING, -- Github用户名。
    repo_id STRING, -- Github仓库ID。
    repo_name STRING, -- Github仓库名，如：apache/flink, apache/spark, alibaba/fastjson等。
    org STRING, -- Github组织ID。
    org_login STRING -- Github组织名，如： apache,google,alibaba等。
) 
WITH (
    'connector' = 'sls', -- 实时采集的Github事件存放在阿里云SLS中。
    'project' = '<yourSlsProject>', -- 存放公开数据的SLS项目。例如'github-events-hangzhou'。
    'endPoint' = '<yourSlsEndpoint>', -- 公开数据仅限VVP通过私网地址访问。例如'https://cn-hangzhou-intranet.log.aliyuncs.com'。
    'logStore' = 'realtime-github-events', -- 存放公开数据的SLS logStore。
    'accessId' = '****', -- 仅有内置数据集只读权限的AK，参见Flink教程。
    'accessKey' = '****', -- 仅有内置数据集只读权限的SK，参见Flink教程。
    'batchGetSize' = '500' -- 批量读取数据，每批最多拉取500条。
);

CREATE TEMPORARY TABLE hologres_sink (
    id STRING,
    created_at_bigint BIGINT,
    created_at TIMESTAMP,
    type STRING,
    actor_id STRING,
    actor_login STRING,
    repo_id STRING,
    repo_name STRING,
    org STRING,
    org_login STRING
) 
WITH (
    'connector' = 'hologres',
    'dbname' = 'holo db name', --Hologres的数据库名称
    'tablename' = 'schema_name.table_name', --Hologres用于接收数据的表名称
    'username' = 'access id', --当前阿里云账号的AccessKey ID
    'password' = 'access key', --当前阿里云账号的AccessKey Secret
    'endpoint' = 'holo vpc endpoint', --当前Hologres实例VPC网络的Endpoint
    'jdbcretrycount' = '1', --连接故障时的重试次数
    'partitionrouter' = 'true', --是否写入分区表
    'createparttable' = 'true', --是否自动创建分区
    'mutatetype' = 'insertorignore' --数据写入模式
);

INSERT INTO hologres_sink
    SELECT 
        * 
    FROM
        sls_input 
    WHERE
        id IS NOT NULL 
            AND created_at_ts IS NOT NULL 
            AND created_at_ts >= date_add(CURRENT_DATE, - 1);

查询实时数据

在Hologres中通过内部表查询今日最活跃项目。

SELECT
    repo_name,
    COUNT(*) AS events
FROM
    hologres_dataset_github_event.hologres_github_event
WHERE
    created_at >= CURRENT_DATE
GROUP BY
    repo_name
ORDER BY
    events DESC
LIMIT 5;

（可选）通过DataV搭建实时大屏

您可以通过DataV的数据大屏模板，基于Hologres数据源来快速搭建GitHub事件数据实时大屏。

  1. 创建Hologres数据源。

    将数据所在的Hologres实例和数据库创建为DataV的数据源，详情请参见DataV。

  2. 创建可视化应用。

    1. 登录DataV控制台。

    2. 在工作台页面，单击创建PC端看板。

      选择使用Hologres实时分析GitHub事件数据模板。

    3. 修改模板中相关组件的数据源。

      以左上角的今日公开事件总数为例：

      1. 单击今日公开事件总数对应的数字框，点击右侧数据源，选择数据源类型为实时数仓Hologres。image.png

      2. 选择已有数据源为您已创建的数据源。

        如果您在Hologres中的表名和Schema与本实践相同，则不需修改SQL。

      3. 修改完成后，数据响应结果刷新，大屏中成功展示实时数据。

      4. 按照示例更新大屏中的数据源和表名，需更新组件及更新后效果如下图所示。

        image.png

    4. 单击右上角发布，完成大屏搭建。

      您也可以单击预览，预览实时更新的数据大屏。

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