作者｜王洪顺(弘舜)
实验简介
通过 Flink 对 GitHub 的实时事件流进行分析，并通过报表直观展示，了解 GitHub 的最新热门趋势、特定仓库或者组织的活跃度。
体验此场景后，可以对 Flink SQL 基础能力和 Flink 实时处理特性有直观的初步体验。
实验资源
本场景使用到的实验资源和配置如下：
阿里云实时计算 Flink 版
| 配置项 | 规格 |
|---|---|
| Task Manger 个数 | 4 个 |
| Task Manager CPU | 2 核心 |
| Task Manager Memory | 8 GiB |
| Job Manager CPU | 1 核 |
| Job Manager Memory | 2 GiB |
体验目标
对 Flink SQL 基础能力和 Flink 实时处理特性有直观的初步体验。
背景知识
GitHub 公开数据集（GitHub Archive）是 GitHub 提供的一个开放数据集合，它包含了每个公共仓库的事件数据，例如提交、拉取请求、问题和评论等。GitHub 公开数据集的数据可以用于进行各种类型的研究和分析，例如开源社区的协作情况、开发者的行为特征、编程语言的发展趋势等。使开发者们更好地了解 GitHub 上的活动和趋势，并从中获得有价值的信息和洞察。
本实验将 GitHub 公开数据集实时同步到 SLS 作为数据源，根据 Flink 对数据进行多种维度的分析并且通过报表直观展示。
前置知识
- 了解 Flink 相关的基础知识。
- 了解 Flink SQL 相关的基础知识。
环境搭建
创建 Session 集群。进入阿里云控制台，选择实时计算 Flink 版。然后选择已经购买的工作空间。
在开始 VVP 作业编写前，需要先创建 Session 集群，只有创建了 Flink 集群，才能执行任务。
1.点击系统管理 -> Session 集群 ->创建 Session
2.创建 Session 集群时设置为 SQL Preview 集群，这样无需设置 Sink， 即可将 Select 语句的结果输出成图表的格式。
实验 1：Github 关注数排行榜
本实验统计从一周前起的 Github 关注度排行榜。
操作
1.作业 SQL 代码。其中 startTime 尽量设置为当前此刻的一周前附近，如果设置的时间太早，前面无效计算时间比较长，不仅耗费资源，而且很久才能加载出计算结果。根据不同的地域设置相应的 project 和endPoint，如实例为上海的服务平台，因此设置'project' = 'github-events-shanghai'和'endPoint' = 'https://cn-shanghai-intranet.log.aliyuncs.com'，其他地域如北京、杭州、深圳更改为对应值即可。
-- 通过DDL语句创建SLS源表，SLS中存放了Github的实时数据。
CREATE TEMPORARY TABLE gh_event(
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' = 'github-events-shanghai', -- 存放公开数据的SLS项目。例如'github-events-hangzhou'。
'endPoint' = 'https://cn-shanghai-intranet.log.aliyuncs.com', -- 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' = ' ', -- 只读账号的AK。
'accessKey' = ' ', -- 只读账号的SK。
'batchGetSize' = '500', -- 批量读取数据，每批最多拉取500条。
'startTime' = '2023-06-01 14:00:00' -- 开始时间，尽量设置到需要计算的时间附近，否则无效计算的时间较长。默认值为当前值
);
-- 配置开启mini-batch, 每2s处理一次。
SET 'table.exec.mini-batch.enabled'='true';
SET 'table.exec.mini-batch.allow-latency'='2s';
SET 'table.exec.mini-batch.size'='4096';
-- 作业设置4个并发，聚合更快。
SET 'parallelism.default' = '4';
-- 查看Github新增star数Top 5仓库。
SELECT DATE_FORMAT(created_at_ts, 'yyyy-MM-dd') as `date`, repo_name, COUNT(*) as num
FROM gh_event WHERE type = 'WatchEvent'
GROUP BY DATE_FORMAT(created_at_ts, 'yyyy-MM-dd'), repo_name
ORDER BY num DESC
LIMIT 5;
2.验证 SQL 是否正确并且执行
3.配置图表
a. 选择 Y Bar 并且编辑标题栏为 Top 5
b. 配置 group by repo_name， order by num，即根据 repo_name 分组比较数量
c. 实验可以一直运行，不断消费最新的数据。但是如果当前集群的 CPU 数配置的较少，不足以执行两个任务，又想执行下一个实验是，可以将本实验停止。点击结果左侧的红色方框即可。
结果
第一名：s0md3v/roop 视频换脸（最近我在b站也经常翻到）
第二名：pengzhile/pandora 潘多拉实现了网页版 ChatGPT 的主要操作
第三名：ClassmateLin/dm-ticket 大麦网抢票（疫情放开，估计上周演唱会很多）
第四名：ShishirPatil/gorilla 连接海量 API 的大型语言模型
第五名： iperov/DeepFaceLive 换脸
由此可见最近一周最流行的 repo 就是 ai 视频换脸和大模型，最流行的领域就是 ai
实验 2：统计组织活跃度变化
本实验统计 apache 和 alibaba 组织开源在从 24 小时前开始的活跃度趋势变化。
操作
1.SQL 代码如下。其中 startTime 尽量设置为当前此刻的 24 小时前附近，如果设置的时间太早，前面无效计算时间比较长，不仅耗费资源，而且很久才能加载出计算结果。如果想要统计 alibaba, 改成 org_login ='alibaba' 即可
CREATE TEMPORARY TABLE gh_event(
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' = 'github-events-shanghai', -- 存放公开数据的SLS项目。例如'github-events-hangzhou'。
'endPoint' = 'https://cn-shanghai-intranet.log.aliyuncs.com', -- 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' = ' ', -- 只读账号的AK。
'accessKey' = ' ', -- 只读账号的SK。
'batchGetSize' = '500', -- 批量读取数据，每批最多拉取500条。
'startTime' = '2023-06-07 14:00:00' -- 开始时间，尽量设置到需要计算的时间附近，否则无效计算的时间较长
);
-- 配置开启mini-batch, 每2s处理一次。
SET 'table.exec.mini-batch.enabled'='true';
SET 'table.exec.mini-batch.allow-latency'='2s';
SET 'table.exec.mini-batch.size'='4096';
-- 作业设置4个并发，聚合更快。
SET 'parallelism.default' = '4';
-- 从一天前开始统计事件总量
SELECT NOW(), max(created_at_ts) as created_ts, COUNT(*) as event_count
FROM gh_event
WHERE org_login ='apache' and
created_at_ts >= NOW() - INTERVAL '1' DAY;
2.点击执行，并且配置图表
a. 点击图表配置
b. 编辑标题为"apache"，并且选择 X/Y Line
c. 配置 X 轴为 create_ts, y 轴为 event_count
执行结果
apache 作为全球性的开源组织，一天内的活跃度比较均匀，而阿里巴巴开源基本由国内开发者关注和贡献，夜间增加比较平缓，在 9 点之后明显提升。
实验 3: 统计仓库贡献时间分布情况
本实验统计 flink 和 spark 开源仓库在从一周前前开始的贡献分布情况。贡献包括代码提交、commit 评论、issue 评论、提交 PR 请求、PR 请求的审查评论等与开发者相关的事件。
1.作业 SQL 代码。其中 startTime 尽量设置为当前此刻的一周前附近，如果设置的时间太早，前面无效计算时间比较长，不仅耗费资源，而且很久才能加载出计算结果。如果想要统计 spark, 改成 repo_name = 'apache/flink'' 即可。
CREATE TEMPORARY TABLE gh_event(
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' = 'github-events-shanghai', -- 存放公开数据的SLS项目。例如'github-events-hangzhou'。
'endPoint' = 'https://cn-shanghai-intranet.log.aliyuncs.com', -- 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' = ' ', -- 只读账号的AK。
'accessKey' = ' ', -- 只读账号的SK。
'batchGetSize' = '500', -- 批量读取数据，每批最多拉取500条。
'startTime' = '2023-06-01 14:00:00' -- 开始时间，尽量设置到需要计算的时间附近，否则无效计算的时间较长
);
-- 配置开启mini-batch, 每2s处理一次。
SET 'table.exec.mini-batch.enabled'='true';
SET 'table.exec.mini-batch.allow-latency'='2s';
SET 'table.exec.mini-batch.size'='4096';
-- 作业设置4个并发，聚合更快。
SET 'parallelism.default' = '4';
-- 配置开启mini-batch, 每2s处理一次。
SET 'table.exec.mini-batch.enabled'='true';
SET 'table.exec.mini-batch.allow-latency'='2s';
SET 'table.exec.mini-batch.size'='4096';
-- 作业设置4个并发，聚合更快。
SET 'parallelism.default' = '4';
-- 统计从上周起的贡献量
SELECT DATE_FORMAT(created_at_ts, 'yyyy-MM-dd') as comment_date, HOUR(created_at_ts) AS comment_hour ,COUNT(*) AS comment_count
FROM gh_event
WHERE created_at_ts >= NOW() - INTERVAL '7' DAY
AND repo_name = 'apache/flink'
AND (type ='CommitCommentEvent' OR
type='IssueCommentEvent' or
type = 'PullRequestReviewCommentEvent'or
type = 'PushEvent' or
type = 'PullRequestEvent' or
type = 'PullRequestReviewEvent')
GROUP BY DATE_FORMAT(created_at_ts, 'yyyy-MM-dd'), HOUR(created_at_ts) ;
2.点击执行，并且配置图表。选择 Heatmap, 设置 Group by comment_date, Spli By comment_hour，Color为 Sum(comment_count)， 即 X 轴为天，Y 周为小时，根据总数量显示颜色深浅。
实战营涉及的其他产品简介
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