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Confluent+实时计算Flink版最佳实践

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本文提供使用流数据服务Confluent和实时计算Flink版搭建实时计算平台的最佳实践。

业务背景

在阿里云上开展实际业务往往需要进行实时数据分析，实现流式数据实时计算，Confluent+VVP是一个常用的处理方案。流数据服务Confluent是阿里云基于Apache Kafka提供的企业级全托管流数据服务，而实时计算Flink版是阿里云基于Apache Flink构建的企业级实时大数据计算商业产品，两者的相互结合可以帮助流式数据处理过程变得更加简洁高效。

准备工作

创建Confluent集群和实时计算Flink版集群

  1. 登录Confluent管理控制台，创建流数据服务Confluent集群，参见开通文档。

  2. 登录实时计算Flink版管理控制台，创建实时计算Flink版集群，参见开通文档。

注意

Flink集群和Confluent集群在创建的时候建议选择同一VPC，这样可以在VVP内部通过Confluent的内部域名访问Confluent集群。

案例1：实时统计玩家充值金额

案例1 主要使用Confluent+VVP+Hologres架构来实时统计玩家在游戏APP中的充值金额，其中玩家充值记录被封装成消息，通过Kafka Produce客户端发送至Confluent对应Topic中，然后Flink实时计算任务通过Kafka Connector把Topic消息读取出来进行ETL处理或者进行汇总，最终输出到Hologres实时数仓中进行展示。

一、新建Confluent消息队列

在Confluent集群列表页，登录Control Center控制台。

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在左侧选中Topics，点击Add a topic按钮，创建一个名为game_consume_log的topic，partition设置为3。

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二、配置 Hologres 结果表

登录Hologres控制台，点击Hologres实例，在DB管理中创建数据库mydb

imageimage

点击进入SQL编辑器，新建SQL查询，创建Hologres数据库

image

Hologres中创建结果表 SQL语句

--用户累计消费结果表
 CREATE TABLE consume (
    appkey VARCHAR,
    serverid VARCHAR,
    servertime VARCHAR,
    roleid VARCHAR,
    amount FLOAT,
    dt VARCHAR,
    primary key(appkey,dt)
  );

三、创建实时计算VVP作业

  1. 登录Flink控制台，选择集群所在region，点击控制台，进入开发界面。

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  1. 点击作业开发，点击新建文件，文件名称：confluent-vvp-hologres，文件类型选择：流作业/SQL

image

在输入框写入以下代码，创建相应数据表

-- 创建读取kafka消息source表
create TEMPORARY table kafka_game_consume_source(  
  appkey STRING,
  servertime STRING,
  consumenum DOUBLE,
  roleid STRING,
  serverid STRING    
) with (
   'connector' = 'kafka',
   'topic' = 'game_consume_log',
   'properties.bootstrap.servers' = 'rb-{{集群clusterId}}-internal.csp.aliyuncs.com:9095',
   'properties.group.id' = 'gamegroup',
   'format' = 'json',
   'properties.security.protocol'='SASL_SSL',
   'properties.sasl.mechanism'='PLAIN',
   'properties.sasl.jaas.config'='org.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username="xxx[集群的用户]" password="xxx[相应的密码]";'
);
-- 创建累计消费hologres sink表
CREATE TEMPORARY TABLE consume(
 appkey STRING,
   serverid STRING,
  servertime STRING,
  roleid STRING,
  amount DOUBLE,
  dt STRING,
  PRIMARY KEY (appkey,dt) NOT ENFORCED
  )WITH (
  'connector' = 'hologres',
  'dbname' = 'mydb',
  'endpoint' = 'hgprecn-cn-tl32gkaet006-cn-beijing-vpc.hologres.aliyuncs.com:80',
  'password' = '[your appkey secret]',
  'tablename' = 'consume',
  'username' = '[your app key]',
  'mutateType' = 'insertorreplace'
  );
  -- 计算每个用户累积消费金额
  insert into consume
  SELECT
   appkey,LAST_VALUE(serverid) as serverid,LAST_VALUE(servertime) as servertime,LAST_VALUE(roleid) as roleid,
   sum(consumenum) as amount,
  substring(servertime,1,10) as dt
  FROM kafka_game_consume_source
  GROUP BY appkey,substring(servertime,1,10)
  having sum(consumenum) > 0;

  1. 点击上线按钮，完成上线

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  1. 在运维作用列表里找到刚上线的作业，点击启动按钮，等待状态更新为Running，运行成功。

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  1. 在control center的【Topics->Messages】页面，逐条发送测试消息，格式为：

{"appkey":"appkey1","servertime":"2020-09-30 14:10:36","consumenum":33.8,"roleid":"roleid1","serverid":"1"}
{"appkey":"appkey2","servertime":"2020-09-30 14:11:36","consumenum":30.8,"roleid":"roleid2","serverid":"2"}
{"appkey":"appkey1","servertime":"2020-09-30 14:13:36","consumenum":31.8,"roleid":"roleid1","serverid":"1"}
{"appkey":"appkey2","servertime":"2020-09-30 14:20:36","consumenum":33.8,"roleid":"roleid2","serverid":"2"}
{"appkey":"appkey1","servertime":"2020-09-30 14:30:36","consumenum":73.8,"roleid":"roleid1","serverid":"1"}

四、查看用户充值金额实时统计效果

  1. 进入HoloWeb控制台，可以通过SQL查询看到用户充值金额实时统计信息

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  1. 可以切换至柱状图，或者其它图形展示形式。

案例2：电商实时pv和uv统计

案例2 主要使用Confluent+VVP+RDS架构来统计电商平台中 pv（page views）和 uv（unique visitors），其中用户每一次访问记录都被封装成消息，通过Kafka Produce客户端发送至Confluent对应Topic中，然后Flink实时计算任务通过Kafka Connector把Topic消息读取出来按照分钟级别分组并汇总至Flink视图中，最终通过RDS Connector输出到RDS中进行展示。

一、新建Confluent消息队列

参照案例1，创建一个名为pv_uv的topic，将partition设置为3

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二、创建云数据库RDS结果表

  1. 登录RDS 管理控制台页面，购买按量计费RDS实例，网络类型选择专有网络，同时选择与Flink全托管集群在相同地域（Region）和相同VPC内。

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  1. 添加虚拟交换机IP段至RDS白名单，详情参考设置白名单文档

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虚拟交换机IP段可在Flink控制台的工作空间详情中查询得到

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  1. 在RDS实例管理页面创建数据库账号和库表结构

  • 账号管理页面创建账号

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  • 数据库实例下数据库管理新建数据库confluent_vvp

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  • 使用系统自带的DMS服务登录RDS，登录名和密码输入上面创建的账户

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双击confluent_vvp数据库，打开SQLConsole，将以下建表语句复制粘贴到 SQLConsole中，创建结果表

CREATE TABLE result_cps_total_summary_pvuv_min(
  summary_date date NOT NULL COMMENT '统计日期',
  summary_min varchar(255) COMMENT '统计分钟',
  pv bigint COMMENT 'pv',
  uv bigint COMMENT 'uv',
  currenttime timestamp COMMENT '当前时间',
  primary key(summary_date,summary_min)
)
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三、创建实时计算VVP作业

在VVP控制台新建文件

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在SQL区域输入以下代码，创建相应数据表

--创建kafka消息数据的source表
CREATE TABLE source_ods_fact_log_track_action (
  account_id VARCHAR,
  --用户ID
  client_ip VARCHAR,
  --客户端IP
  client_info VARCHAR,
  --设备机型信息
  platform VARCHAR,
  --系统版本信息
  imei VARCHAR,
  --设备标识
  `version` VARCHAR,
  --版本号
  `action` VARCHAR,
  --页面跳转描述
  gpm VARCHAR,
  --埋点链路
  c_time VARCHAR,
  --请求时间
  target_type VARCHAR,
  --目标类型
  target_id VARCHAR,
  --目标ID
  udata VARCHAR,
  --扩展信息，JSON格式
  session_id VARCHAR,
  --会话ID
  product_id_chain VARCHAR,
  --商品ID串
  cart_product_id_chain VARCHAR,
  --加购商品ID
  tag VARCHAR,
  --特殊标记
  `position` VARCHAR,
  --位置信息
  network VARCHAR,
  --网络使用情况
  p_dt VARCHAR,
  --时间分区天
  p_platform VARCHAR 
  --系统版本信息
) WITH (
   'connector' = 'kafka',
   'topic' = 'pv_uv',
   'properties.bootstrap.servers' = 'rb-{{集群clusterId}}-internal.csp.aliyuncs.com:9095',
   'properties.group.id' = 'pv_uv_group',
   'format' = 'json',
   'properties.security.protocol'='SASL_SSL',
   'properties.sasl.mechanism'='PLAIN',
   'properties.sasl.jaas.config'='org.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username="【your user name】" password="【your password】";'
);

-- 创建分钟统计pvuv的mysql sink表
CREATE TABLE result_cps_total_summary_pvuv_min (
  summary_date date,
  --统计日期
  summary_min varchar,
  --统计分钟
  pv bigint,
  --点击量
  uv bigint,
  --一天内同个访客多次访问仅计算一个UV
  currenttime timestamp,
  --当前时间
  primary key (summary_date, summary_min) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'rds',
  'url' = 'jdbc:mysql://rm-{{rds实例id}}.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/confluent_vvp',
  'tableName' = 'result_cps_total_summary_pvuv_min',
  'userName' = 'pv_uv_test',
  'password' = '【your rds password】'
);
-- 创建按分钟分组pvuv的视图
CREATE TEMPORARY VIEW IF NOT EXISTS result_cps_total_summary_pvuv_min_01 AS
select
  cast (p_dt as date) as summary_date --时间分区
  , count (client_ip) as pv --客户端的IP
  , count (distinct client_ip) as uv --客户端去重
  , cast (max (c_time) as TIMESTAMP) as c_time --请求的时间
from
  source_ods_fact_log_track_action
group
  by p_dt;
 
-- 输出结果至mysql sink表
INSERT
  into result_cps_total_summary_pvuv_min
select
  a.summary_date,
  --时间分区
  cast (DATE_FORMAT (c_time, 'HH:mm') as varchar) as summary_min,
  --取出小时分钟级别的时间
  a.pv,
  a.uv,
  CURRENT_TIMESTAMP as currenttime --当前时间
from
  result_cps_total_summary_pvuv_min_01 AS a;

点击上线之后，在作业运维页面点击启动按钮，直到状态更新为RUNNING状态。

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在control center的【Topics->Messages】页面，逐条发送测试消息，格式为：

{"account_id":"id1","client_ip":"72.11.1.111","client_info":"mi10","p_dt":"2021-12-01","c_time":"2021-12-01 19:11:00"}
{"account_id":"id2","client_ip":"2.11.1.112","client_info":"mi10","p_dt":"2021-12-01","c_time":"2021-12-01 19:12:00"}
{"account_id":"id3","client_ip":"2.11.1.113","client_info":"mi10","p_dt":"2021-12-01","c_time":"2021-12-01 19:13:00"}

查看pv和uv效果

可以看出rds数据表的pv和uv会随着发送的消息数据，动态的变化，同时还可以通过数据可视化来查看相应的图表信息。

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pv和uv图表展示：

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