需求分析
在共享充电宝场景中，会有一些对实时性要求较高的计算场景。例如大屏展示每个省份、每个机柜的营收情况。这类场景不同于离线计算类的场景，需要实时地根据订单数据的变化来统计营业额，并不能采用前文中介绍的Spark近实时流批计算来实现。整个场景需求链路为根据订单增量变化，触发计算逻辑，计算结果写入Tablestore表中，提供给大屏展示。大致可以归纳成增量写入-实时计算-回写/展示一系列动作。
Tablestore通道服务介绍
在介绍实时计算实现方案之前，先需要了解一下表格存储Tablestore功能之一通道服务。
通道服务是表格存储数据接口上的全增量一体化服务。可提供增量、全量、全增量三种分布式数据实时消费通道。通过对数据表建立通道，可以实现对表中存量、增量数据进行实时消费。下图介绍了通道服务的一些常见应用场景
Tablestore+Blink方案
Tablestore实现了实时计算Blink的connector，可以基于通道服务实现实时消费增量数据。本方案共分四个模块。
- 订单源表。以表格存储Tablestore作为订单源表的存储库。在源表上建立增量类型通道，可实时监听表格中的数据变化。
- Blink集群。Blink提供了分布式实时计算服务，可无缝动态对接表格存储通道服务，对增量数据进行分布式计算，并回写到订单结果表中。
- 订单结果表。以表格存储Tablestore作为订单数据计算完的结果表。
- DataV。通过DataV访问表格存储，可将表格存储数据可视化展现。
通过上述四个模块之间的对接可实现此场景需求，方案整体架构如下图所示:
实现步骤
创建源表和结果表
- 创建Blink独享集群。进入集群管理创建项目。
进入项目，编写作业SQL。
创建订单数据源表
create table order_source( order_Md5ID VARCHAR, cabinet_province VARCHAR, order_start_time BIGINT , order_end_time BIGINT , cabinet_pricePerHour DOUBLE ) with ( type ='ots', endPoint ='Tablestore实例VPC服务地址', instanceName = 'Tablestore实例名', tableName ='order', tunnelName = '增量通道名', accessId ='', accessKey ='', ignoreDelete = 'false' );创建订单结算结果表
CREATE TABLE order_sink ( order_province VARCHAR, total_price DOUBLE, order_count BIGINT, primary key(order_province) ) WITH ( type = 'ots', endPoint ='Tablestore实例VPC服务地址', instanceName = 'Tablestore实例名', tableName ='order_sink', accessId ='', accessKey ='', valueColumns = 'total_price,order_count' );实时计算作业
编写实时计算作业SQL。按照省份实时聚合营业额，计算结果回写Tablestore结果表。
INSERT INTO order_sink
SELECT
cabinet_province AS province,
sum((order_end_time - order_start_time)/3600/1000 * cabinet_pricePerHour) AS total_price,
count(order_Md5ID) AS order_count
FROM order_source
GROUP BY cabinet_province;
- 上线作业，启动实时计算任务。
3、Tablestore中ots_sink表实时聚合结果展示
数据可视化
- 登录DataV官网，开通服务，进入DataV控制台。
添加Tablestore数据源，配置AK。
设置Tablestore数据源读取方式，配置数据过滤器。DataV数据可视化实时大屏展示结果如下。
小结
通过实时计算Blink对接表格存储Tablestore源表，在订单表上建立增量数据通道，可实现分布式实时消费充电宝订单增量数据，并将全国实时营收数据的计算结果回写到Tablestore表中，通过对接DataV实现数据可视化的能力，完成大屏展示的系列过程。
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