【示例 1】综合运用 Flink 的各种 API，基于 EventTime 实现分析电商用户行为。
电商平台中的用户行为频繁且较复杂，系统上线运行一段时间后，可以收集到大量的用户行为数据，进而利用大数据技术进行深入挖掘和分析，得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制。
电商用户行为数据多样，整体可以分为用户行为习惯数据和业务行为数据两大类。用户的行为习惯数据包括了用户的登录方式、上线的时间点及时长、单击和浏览页面、页面停留时间及页面跳转等，可以从中进行流量统计和热门商品的统计，也可以深入挖掘用户的特征；这些数据往往可以从 web 服务器日志中直接读取，而业务行为数据就是用户在电商平台中针对每个业务（通常是某个具体商品）所作的操作，一般会在业务系统中相应的位置埋点，然后收集日志进行分析。业务行为数据又可以简单分为两类：一类是能够明显地表现出用户兴趣的行为，例如对商品的收藏、喜欢、评分和评价，可以从中对数据进行深入分析，得到用户画像，进而对用户给出个性化的推荐商品列表，这个过程往往会用到机器学习相关的算法；另一类则是常规的业务操作，但需要着重关注一些异常状况以做好风控，例如登录和订单支付。
本项目限于数据，只实现实时热门商品统计。
# 01、数据源说明
本案例使用阿里天池的一份淘宝用户行为数据集，格式为 csv 文件。本数据集包含了 2023 年 1 月 25 日至 2023 年 5 月 3 日之间，约一百万随机用户的所有行为（行为包括单击、购买、加购、喜欢）。数据集的每行表示一条用户行为，由用户 ID、商品 ID、商品类目 ID、行为类型和时间戳组成，并以逗号分隔。
注意/
从天池上下载的数据集 UserBehavior.csv 解压缩后为 3.41G，这里截取其中一部分（485730 行）用于开发测试，命名为 UserBehavior_part.csv。
关于数据集中每列的详细描述，见表 1。
■ 表 1 淘宝用户行为数据集说明
其中用户行为类型共有 4 种，它们分别是：
(1) pv：商品详情页 pv，等价于单击。
(2) buy：商品购买。
(3) cart：将商品加入购物车。
(4) fav：收藏商品。
部分用户行为数据示例如下：
js 543462,1715,1464116,pv,1511658000 662867,2244074,1575622,pv,1511658000 561558,3611281,965809,pv,1511658000 894923,3076029,1879194,pv,1511658000 834377,4541270,3738615,pv,1511658000 ...
# 02、预备知识
Flink SQL 提供了如下一些与日期处理有关的函数。
## 1）TO_TIMESTAMP
将 BIGINT 类型的日期或者 VARCHAR 类型的日期转换成 TIMESTAMP 类型，其语法如下：
js TIMESTAMP TO_TIMESTAMP(BIGINT time) //time：毫秒 TIMESTAMP TO_TIMESTAMP(VARCHAR date) //date：yyyy-MM-dd HH:mm:ss TIMESTAMP TO_TIMESTAMP(VARCHAR date, VARCHAR format)
## 2）FROM_UNIXTIME
返回值为 VARCHAR 类型的日期值，默认日期格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss，若指定日期格式则按指定格式输出。如果任一输入参数是 NULL，返回 NULL，其语法如下：
js VARCHAR FROM_UNIXTIME(BIGINT UNIXtime[, VARCHAR format])
说明/
(1) 参数 UNIXtime 为长整型，是以秒为单位的时间戳。
(2) 参数 format 可选，为日期格式，默认格式为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss，表示返回 VARCHAR 类型的符合指定格式的日期，如果有参数为 null 或解析错误，则返回 null。
# 03、任务实现
(1) 将用户行为数据采集到 Kafka。
(2) 使用 Table API 读取 Kafka 并写入 MySQL。
(3)用 Grafana 实时可视化显示。
首先，项目添加依赖。因为要读取的 Kafka 的用户行为事件是 CSV 格式的，所以在项目的 pom.xml 文件中添加如下的依赖：
js <!-- 需要添加flink-csv依赖 --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-csv</artifactId> <version>1.13.2</version> </dependency>
创建 Kafka 源表的 SQL 语句如下：
js CREATE TABLE user_behavior ( user_id BIGINT, item_id BIGINT, category_id BIGINT, behavior STRING, ts TIMESTAMP(3), proctime AS PROCTIME(), -- 使用计算列生成处理时间属性 WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND -- 定义ts列上的水印, 将ts标记为事件时间属性 ) WITH ( 'connector' = 'kafka', -- 使用kafka连接器 'topic' = 'user_behavior', -- kafka topic 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', -- 从头开始读取 'properties.Bootstrap.servers' = 'kafka:9094', -- kafka broker 地址 'format' = 'json' -- 数据格式 );
在上面的 SQL 语句中，按照数据的格式声明了 5 个字段，除此之外，还通过计算列语法和 PROCTIME() 内置函数声明了一个产生处理时间的虚拟列。另外通过 WATERMARK 语法，在 ts 字段上声明了 watermark 策略（容忍 5s 乱序），ts 字段因此也成了事件时间列。
接下来，编写流处理代码。
Scala 代码实现：
js import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import org.apache.flink.table.api._ import org.apache.flink.table.api.bridge.scala.StreamTableEnvironment object UserBehaviorDemo { def main(args: Array[String]) { //设置流执行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //创建表环境 val tEnv = StreamTableEnvironment.create(env) //启用检查点//启用检查点，并设置并行度为1 env.enableCheckpointing(5000).setParallelism(1) //创建Kafka源表 tEnv.executeSql( """ |CREATE TABLE user_behavior ( | user_id bigint, | item_id bigint, | category_id bigint, | behavior string, | behavior_time bigint, | ts AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(behavior_time, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')), | proctime AS PROCTIME(), | WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECONDS |) |with( | 'connector'='kafka', | 'topic'='user_behavior', | 'properties.Bootstrap.servers'='localhost:9092', | 'properties.group.id'='testGroup', | 'scan.startup.mode'='latest-offset', | 'format'='csv', | 'csv.ignore-parse-errors' = 'true', | 'csv.field-delimiter'=',' |) """.stripMargin) //创建mysql sink表 tEnv.executeSql( """ |CREATE TABLE buy_cnt_per_hour ( | hour_of_day TIMESTAMP(3), | buy_cnt BIGINT |) |with( | 'connector'='JDBC', | 'url'='JDBC:mysql://localhost:3306/xueai8?useSSL=false', | 'table-name'='buy_cnt_per_hour', | 'driver'='com.mysql.JDBC.Driver', | 'username'='root', | 'password'='admin' |) """.stripMargin) tEnv //读取源表 .from("user_behavior") //定义大小为5s,滑动为2s 的滑动窗口 .window(Tumble over 1.minute on $"ts" as $"w") //分组 .groupBy($"w") //聚合 .select($"w".start.as("hour_of_day"),$"item_id".count.as("buy_cnt")) //.execute.print() //写入sink表 .executeInsert("buy_cnt_per_hour") } }
Java 代码如下：
js import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.table.api.Tumble; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.table.expressions.TimeIntervalUnit; import org.apache.flink.util.TimeUtils; import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$; import static org.apache.flink.table.api.Expressions.lit; public class UserBehaviorDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { //设置流执行环境 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //创建表环境 StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env); //启用检查点，并设置并行度为1 env.enableCheckpointing(1000).setParallelism(1); //创建Kafka源表 tEnv.executeSql( "CREATE TABLE user_behavior (" + " user_id bigint," + " item_id bigint," + " category_id bigint," + " behavior string," + " behavior_time bigint," + " ts AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(behavior_time, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'))," + " proctime AS PROCTIME()," + " WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND" + ")" + "WITH (" + " 'connector'='kafka'," + " 'topic'='user_behavior'," + " 'properties.Bootstrap.servers'='192.168.190.133:9092'," + " 'properties.group.id'='testGroup'," + " 'scan.startup.mode'='latest-offset'," + " 'format'='csv'," + " 'csv.ignore-parse-errors' = 'true'," + " 'csv.field-delimiter'=','" + ")" ); //创建mysql sink表 tEnv.executeSql("CREATE TABLE buy_cnt_per_hour (" + " hour_of_day TIMESTAMP(3)," + " buy_cnt BIGINT" + ") WITH (" + " 'connector' = 'JDBC'," + " 'url' = 'JDBC:mysql://localhost:3306/xueai8?useSSL=false'," + " 'table-name' = 'buy_cnt_per_hour'," + " 'driver' = 'com.mysql.JDBC.Driver'," + " 'username' = 'root'," + " 'password' = 'admin'" + ")" ); //统计每分钟的成交量 /* 统计每小时的成交量就是每小时共有多少 "buy" 的用户行为。 因此会需要用到 TUMBLE 窗口函数，按照一小时切窗。 ，然后每个窗口分别统计 "buy" 的个数，这可以通过先过滤出 "buy" 的数据，然后 COUNT(*) 实现。 SELECT HOUR(TUMBLE_START(ts, INTERVAL '1' HOUR)), COUNT(*) FROM user_behavior WHERE behavior = 'buy' GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '1' HOUR); */ /* 在MySQL数据库中创建相应的结果表： CREATE TABLE xueai8.buy_cnt_per_hour ( hour_of_day timestamp, buy_cnt bigint ) */ tEnv //读取源表 .from("user_behavior") //过滤出购买行为 .filter($("behavior").isEqual("buy")) //定义滚动窗口 .window(Tumble.over(lit(1).minute()).on($("ts")).as("w")) //分组 .groupBy($("w")) //聚合 .select($("w").start().as("hour_of_day"),$("item_id").count().as("buy_cnt")) //使用.extract(TimeIntervalUnit.MINUTE)抽取日期中的指定部分 .select($("w").start().extract(TimeIntervalUnit.MINUTE).as("hour_of_day"),$("item_id").count().as("buy_cnt")) .execute().collect().forEachRemaining(System.out::println); //写入sink表 .executeInsert("buy_cnt_per_hour"); } }
# 04、执行过程
请按以下步骤执行程序。
(1) 启动 Kafka。
首先打开一个终端，运行 ZooKeeper，命令如下：
js $ ./bin/zookeeper-server-start.sh ./config/zookeeper.properties
另打开一个终端，运行 Kafka 服务器，命令如下：
$ ./bin/kafka-server-start.sh ./config/server.properties
再打开一个终端，创建名为 user_behavior 的 Kafka 主题，命令如下：
$./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic user_behavior
查看已经存在的主题，命令如下：
$ ./bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
(2) 在 MySQL 上创建接收表，SQL 语句如下：
CREATE TABLE buy_cnt_per_hour (
hour_of_day timestamp,
buy_cnt bigint
);
(3) 运行可视化终端 Grafana。
Grafana 是一款用 Go 语言开发的开源数据可视化工具，可以做数据监控和数据统计，带有告警功能。
首先安装 Grafana，安装步骤如下：
① 下载并安装包，然后解压缩即可。
② 启动。在命令行启动 Grafana 服务器，命令如下：
js E:\BigData\Grafana\grafana-7.5.0\bin>grafana-server.exe
③ 然后打开浏览器，访问地址 http://localhost:3000/。
④ 在 Grafana 中要先配置好数据源，指向 MySQL 中的接收表，如图 1 所示。
■图 1 在 Grafana 中要先配置好数据源
⑤ 在 Grafana 中创建 dashboard，查询获得数据，使用的 SQL 语句如下：
SELECT
UNIX_TIMESTAMP(hour_of_day) as time_sec,
buy_cnt as value
FROM xueai8.buy_cnt_per_hour
为了更好地看到动态变化的效果，设置一个仪表板显示的时间范围，如图 2 所示。
■ 图 2 在 Grafana 中设置一个仪表板显示的时间范围
(4) 运行 Flink 流程序。
(5) 执行数据生产者脚本 streamuserbehavior.sh。它调用 Kafka 自带的生产者脚本，以每秒 10 条的速度将数据发送给 Kafka 的 user_behavior 主题。编辑生产数据的脚本文件 streamuserbehavior.sh，代码如下：
#!/bin/bash
BROKER=$1
if [ -z "$1" ]; then
BROKER="localhost:9092"
fi
cat UserBehavior_part.csv | while read line; do
echo $line
sleep 0.1
done | ~/bigdata/kafka_2.11-2.4.1/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list $BROKER --topic user_behavior
执行该脚本，使用的命令如下
$ ./streamuserbehavior.sh
(6) 观察 Grafana 中数据实时呈现效果，如图 3 所示。
■ 图 3 用户购买量实时统计结果显示
