电子围栏方案_云原生多模数据库 Lindorm(Lindorm)-阿里云帮助中心

电子围栏也被称为电子警报系统，多用于城市规划、交通调度等数据量大、实时性更强的场景。如果您需要实时调度和管理车辆，可以依据本方案的操作步骤，使用Lindorm Ganos时空函数计算和判断车辆实时位置和地理围栏的关系，实现对车辆的精确监控。

背景信息

在车辆管理场景中，车辆电子围栏可以用于监控车辆的行驶范围、判断车辆是否偏离预定路线等，帮助管理人员更好地进行车辆调度和管理。

通常管理人员会预先设置好若干个区域，简称地理围栏，由于该区域不是实时变化的，可以使用外表的形式存储到Lindorm宽表中。而车辆的实时数据（坐标信息）是实时上传的，可以将车辆的实时数据存储到Kafka中，再由Lindorm流引擎通过订阅Kafka中的实时数据，实时计算多个车辆位置和地理围栏之间的关系。

前提条件

已开通Lindorm Ganos时空服务。如何开通，请参见开通时空服务（免费）。
已开通Lindorm流引擎。
说明
请加入钉钉群（群号：78080001631），申请流引擎开通权限。
已将客户端IP地址添加至Lindorm白名单。如何添加，请参见设置白名单。
已安装Java环境，要求安装JDK 1.8及以上版本。

注意事项

本实践将Lindorm客户端部署在ECS实例上，并通过专有网络进行数据访问。

通过专有网络访问Lindorm实例前，需要确保您的Lindorm实例和ECS实例满足以下条件，以保证网络的连通性。

所在地域相同，并建议所在可用区相同（以减少网络延时）。
ECS实例与Lindorm实例属于同一专有网络。

步骤一：创建地理围栏表和结果表

在宽表引擎中创建地理围栏表和结果表，分别用于保存地理围栏数据和计算结果。

通过Lindorm-cli连接并使用宽表引擎。

创建地理围栏表并插入示例数据。

创建地理围栏表regions，包含三个字段：rID（区域ID）、rName（区域名称）、fence（地理围栏范围）。
```
CREATE TABLE regions(rID INT, rName VARCHAR, fence GEOMETRY, PRIMARY KEY(rID));
```

插入地理围栏数据，包括3个区域，分别命名为SoHo、Chinatown和Tribeca。

INSERT INTO regions(rID, rName, fence) VALUES 
(1, 'SoHo', ST_GeomFromText('POLYGON((-74.00279525078275 40.72833625216264,-74.00547745979765 40.721929158663244,-74.00125029839018 40.71893680218994,-73.9957785919998 40.72521409075776,-73.9972377137039 40.72557184584898,-74.00279525078275 40.72833625216264))')),
(2, 'Chinatown', ST_GeomFromText('POLYGON((-73.99712367114876 40.71281582267133,-73.9901070123658 40.71336881907936,-73.99023575839851 40.71452359088633,-73.98976368961189 40.71554823078944,-73.99551434573982 40.717337246783735,-73.99480624255989 40.718491949759304,-73.99652285632942 40.719109951574,-73.99776740131233 40.7168005470334,-73.99903340396736 40.71727219249899,-74.00193018970344 40.71938642421256,-74.00409741458748 40.71688186545551,-74.00051398334358 40.71517415773184,-74.0004281526551 40.714377212470005,-73.99849696216438 40.713450141693166,-73.99748845157478 40.71405192594819,-73.99712367114876 40.71281582267133))')),
(3, 'Tribeca', ST_GeomFromText('POLYGON((-74.01091641815208 40.72583120006787,-74.01338405044578 40.71436586362705,-74.01370591552757 40.713617702123415,-74.00862044723533 40.711308107057235,-74.00194711120628 40.7194238654018,-74.01091641815208 40.72583120006787))'));

创建结果表fresult。

CREATE TABLE fresult(uID VARCHAR, rName VARCHAR, rID INT, PRIMARY KEY (uID));

步骤二：写入流数据

您可以通过开源客户端或脚本工具连接Lindorm流引擎并写入测试数据。

以通过开源脚本工具写入为例。

下载并安装脚本工具。具体操作，请参见通过开源脚本工具连接Lindorm流引擎。

创建名为log_topic的Topic。

./bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server <Lindorm Stream连接地址> --topic log_topic --create

Lindorm Stream连接地址获取方式如下：

将测试数据写入Topic中，使用组合键Ctrl+C可终止写入。

./bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server <Lindorm Stream连接地址> --topic log_topic
{"uID": "A", "x":"-74.00035", "y": "40.72432"}
{"uID": "B", "x":"-74.00239", "y": "40.71692"}
{"uID": "C", "x":"-74.00201", "y": "40.72563"}
{"uID": "D", "x":"-74.00158", "y": "40.72412"}
{"uID": "E", "x":"-73.99836", "y": "40.71588"}
{"uID": "F", "x":"-74.01015", "y": "40.71422"}
{"uID": "G", "x":"-73.99183", "y": "40.71451"}
{"uID": "H", "x":"-73.99595", "y": "40.71773"}

您可以使用./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server <Lindorm Stream连接地址> --topic log_topic --from-beginning命令，查看数据是否成功写入。

步骤三：提交计算任务

使用Flink SQL提交计算任务，读取Topic中的数据，并结合地理围栏数据进行计算。

安装流引擎客户端。
1. 在ECS上执行以下命令，下载流引擎客户端压缩包。
```
wget https://hbaseuepublic.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/lindorm-sqlline-2.0.2.tar.gz
```
2. 执行以下命令，解压压缩包。
```
tar zxvf lindorm-sqlline-2.0.2.tar.gz
```
3. 进入lindorm-sqlline-2.0.2/bin目录，执行以下命令连接至Lindorm流引擎。
```
./lindorm-sqlline -url <Lindorm Stream SQL地址>
```

提交计算任务。

计算任务具体步骤如下：

加载ganos函数模块。
在Flink Job中创建三张表：数据源表carData、数据维表regions、数据结果表fresult，通过设置连接器参数，分别关联已创建的Topic、地理围栏表regions和结果表fresult。
创建流任务，使用关系函数ST_Contains进行过滤，计算实时数据所属的地理围栏区域，并将计算结果写入结果表fresult。

示例代码如下：

CREATE FJOB fenceFilter (
  LOAD MODULE ganos;
  -- Enable parallelism
  SET 'parallelism.default'='12';
  -- Create stream table
  CREATE TABLE carData(`uID` STRING, `x` DOUBLE, `y` DOUBLE, `proctime` AS PROCTIME()
    ) WITH (
    'connector'='kafka',
    'topic'='log_topic',
    'scan.startup.mode'='earliest-offset',
    'properties.bootstrap.servers'='<Lindorm Stream连接地址>',
    'format'='json'
  );
  -- Create area table
  CREATE TABLE regions (
    `rID` INT,
    `rName` STRING,
    `fence` GEOMETRY,
    PRIMARY KEY (`rID`) NOT ENFORCED
    ) WITH (
    'connector'='lindorm',
    'seedServer'='<Lindorm宽表HBase Java API访问地址>',
    'userName'='<宽表引擎用户名>',
    'password'='<宽表引擎密码>',
    'tableName'='regions',
    'namespace'='default'
  );
  -- Create result table
  CREATE TABLE fresult (
    `uID` STRING,
    `rName` STRING,
    `rID` INT,
    PRIMARY KEY (`uID`) NOT ENFORCED
  ) WITH (
    'connector'='lindorm',
    'seedServer'='<Lindorm宽表HBase Java API访问地址>',
    'userName'='<宽表引擎用户名>',
    'password'='<宽表引擎密码>',
    'tableName'='fresult',
    'namespace'='default'
  );
  -- Find the area that car located
  INSERT INTO fresult 
    SELECT A.uID, B.rName, B.rID
    FROM carData AS A 
    JOIN regions /*+ OPTIONS('geomHint'='fence:st_contains','geomIndex'='true','cacheTTLMs'='1800000') */ 
    FOR SYSTEM_TIME AS OF A.proctime AS B 
    ON B.fence=ST_MakePoint(A.x,A.y);
);

其中，Lindorm宽表HBase Java API访问地址、宽表引擎用户名及密码的获取方式如下：

步骤四：查看结果

通过Lindorm-cli连接并使用宽表引擎。

执行以下语句，查看计算结果。

SELECT * FROM fresult;

返回结果：

+-----+-----------+-----+
| uID |   rName   | rID |
+-----+-----------+-----+
| A   | SoHo      | 1   |
| B   | Chinatown | 2   |
| C   | SoHo      | 1   |
| D   | SoHo      | 1   |
| E   | Chinatown | 2   |
| F   | Tribeca   | 3   |
| G   | Chinatown | 2   |
| H   | Chinatown | 2   |
+-----+-----------+-----+

返回结果显示各个车辆当前属于哪个区域，例如车辆A目前位于区域1，即SoHo。