Flink 零基礎實戰教程：如何計算實時熱門商品

時間 2019-11-16

標籤 flink 零基礎實戰教程如何計算實時熱門商品简体版

原文原文鏈接

在上一篇入門教程中，咱們已經可以快速構建一個基礎的 Flink 程序了。本文會一步步地帶領你實現一個更復雜的 Flink 應用程序：實時熱門商品。在開始本文前咱們建議你先實踐一遍上篇文章，由於本文會沿用上文的my-flink-project項目框架。java

經過本文你將學到：git

如何基於 EventTime 處理，如何指定 Watermark
如何使用 Flink 靈活的 Window API
什麼時候須要用到 State，以及如何使用
如何使用 ProcessFunction 實現 TopN 功能

實戰案例介紹

「實時熱門商品」的需求，咱們能夠將「實時熱門商品」翻譯成程序員更好理解的需求：每隔5分鐘輸出最近一小時內點擊量最多的前 N 個商品。將這個需求進行分解咱們大概要作這麼幾件事情：程序員

抽取出業務時間戳，告訴 Flink 框架基於業務時間作窗口
過濾出點擊行爲數據
按一小時的窗口大小，每5分鐘統計一次，作滑動窗口聚合（Sliding Window）
按每一個窗口聚合，輸出每一個窗口中點擊量前N名的商品

數據準備

這裏咱們準備了一份淘寶用戶行爲數據集（來自阿里雲天池公開數據集，特別感謝）。本數據集包含了淘寶上某一天隨機一百萬用戶的全部行爲（包括點擊、購買、加購、收藏）。數據集的組織形式和MovieLens-20M相似，即數據集的每一行表示一條用戶行爲，由用戶ID、商品ID、商品類目ID、行爲類型和時間戳組成，並以逗號分隔。關於數據集中每一列的詳細描述以下：github

列名稱	說明
用戶ID	整數類型，加密後的用戶ID
商品ID	整數類型，加密後的商品ID
商品類目ID	整數類型，加密後的商品所屬類目ID
行爲類型	字符串，枚舉類型，包括(‘pv’, ‘buy’, ‘cart’, ‘fav’)
時間戳	行爲發生的時間戳，單位秒

你能夠經過下面的命令下載數據集到項目的 resources 目錄下：數據結構

$ cd my-flink-project/src/main/resources
$ curl https://raw.githubusercontent.com/wuchong/my-flink-project/master/src/main/resources/UserBehavior.csv > UserBehavior.csv

這裏是否使用 curl 命令下載數據並不重要，你也可使用 wget 命令或者直接訪問連接下載數據。關鍵是，將數據文件保存到項目的 resources 目錄下，方便應用程序訪問。併發

編寫程序

在 src/main/java/myflink 下建立 HotItems.java 文件：app

package myflink;

public class HotItems {

  public static void main(String[] args) throws Exception {

  }
}

與上文同樣，咱們會一步步往裏面填充代碼。第一步仍然是建立一個 StreamExecutionEnvironment，咱們把它添加到 main 函數中。框架

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 爲了打印到控制檯的結果不亂序，咱們配置全局的併發爲1，這裏改變併發對結果正確性沒有影響
env.setParallelism(1);

建立模擬數據源

在數據準備章節，咱們已經將測試的數據集下載到本地了。因爲是一個csv文件，咱們將使用 CsvInputFormat 建立模擬數據源。curl

注：雖然一個流式應用應該是一個一直運行着的程序，須要消費一個無限數據源。可是在本案例教程中，爲了省去構建真實數據源的繁瑣，咱們使用了文件來模擬真實數據源，這並不影響下文要介紹的知識點。這也是一種本地驗證 Flink 應用程序正確性的經常使用方式。

咱們先建立一個 UserBehavior 的 POJO 類（全部成員變量聲明成public即是POJO類），強類型化後能方便後續的處理。ide

/** 用戶行爲數據結構 **/
public static class UserBehavior {
  public long userId;         // 用戶ID
  public long itemId;         // 商品ID
  public int categoryId;      // 商品類目ID
  public String behavior;     // 用戶行爲, 包括("pv", "buy", "cart", "fav")
  public long timestamp;      // 行爲發生的時間戳，單位秒
}

接下來咱們就能夠建立一個 PojoCsvInputFormat 了，這是一個讀取 csv 文件並將每一行轉成指定 POJO
類型（在咱們案例中是 UserBehavior）的輸入器。

// UserBehavior.csv 的本地文件路徑
URL fileUrl = HotItems2.class.getClassLoader().getResource("UserBehavior.csv");
Path filePath = Path.fromLocalFile(new File(fileUrl.toURI()));
// 抽取 UserBehavior 的 TypeInformation，是一個 PojoTypeInfo
PojoTypeInfo<UserBehavior> pojoType = (PojoTypeInfo<UserBehavior>) TypeExtractor.createTypeInfo(UserBehavior.class);
// 因爲 Java 反射抽取出的字段順序是不肯定的，須要顯式指定下文件中字段的順序
String[] fieldOrder = new String[]{"userId", "itemId", "categoryId", "behavior", "timestamp"};
// 建立 PojoCsvInputFormat
PojoCsvInputFormat<UserBehavior> csvInput = new PojoCsvInputFormat<>(filePath, pojoType, fieldOrder);

下一步咱們用 PojoCsvInputFormat 建立輸入源。

DataStream<UserBehavior> dataSource = env.createInput(csvInput, pojoType);

這就建立了一個 UserBehavior 類型的 DataStream。

EventTime 與 Watermark

當咱們說「統計過去一小時內點擊量」，這裏的「一小時」是指什麼呢？在 Flink 中它能夠是指 ProcessingTime ，也能夠是 EventTime，由用戶決定。

ProcessingTime：事件被處理的時間。也就是由機器的系統時間來決定。
EventTime：事件發生的時間。通常就是數據自己攜帶的時間。

在本案例中，咱們須要統計業務時間上的每小時的點擊量，因此要基於 EventTime 來處理。那麼若是讓 Flink 按照咱們想要的業務時間來處理呢？這裏主要有兩件事情要作。

第一件是告訴 Flink 咱們如今按照 EventTime 模式進行處理，Flink 默認使用 ProcessingTime 處理，因此咱們要顯式設置下。

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

第二件事情是指定如何得到業務時間，以及生成 Watermark。Watermark 是用來追蹤業務事件的概念，能夠理解成 EventTime 世界中的時鐘，用來指示當前處理到什麼時刻的數據了。因爲咱們的數據源的數據已經通過整理，沒有亂序，即事件的時間戳是單調遞增的，因此能夠將每條數據的業務時間就當作 Watermark。這裏咱們用 AscendingTimestampExtractor 來實現時間戳的抽取和 Watermark 的生成。

注：真實業務場景通常都是存在亂序的，因此通常使用 BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor。

DataStream<UserBehavior> timedData = dataSource
    .assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<UserBehavior>() {
      @Override
      public long extractAscendingTimestamp(UserBehavior userBehavior) {
        // 原始數據單位秒，將其轉成毫秒
        return userBehavior.timestamp * 1000;
      }
    });

這樣咱們就獲得了一個帶有時間標記的數據流了，後面就能作一些窗口的操做。

過濾出點擊事件

在開始窗口操做以前，先回顧下需求「每隔5分鐘輸出過去一小時內點擊量最多的前 N 個商品」。因爲原始數據中存在點擊、加購、購買、收藏各類行爲的數據，可是咱們只須要統計點擊量，因此先使用 FilterFunction 將點擊行爲數據過濾出來。

DataStream<UserBehavior> pvData = timedData
    .filter(new FilterFunction<UserBehavior>() {
      @Override
      public boolean filter(UserBehavior userBehavior) throws Exception {
        // 過濾出只有點擊的數據
        return userBehavior.behavior.equals("pv");
      }
    });

窗口統計點擊量

因爲要每隔5分鐘統計一次最近一小時每一個商品的點擊量，因此窗口大小是一小時，每隔5分鐘滑動一次。即分別要統計 [09:00, 10:00), [09:05, 10:05), [09:10, 10:10)… 等窗口的商品點擊量。是一個常見的滑動窗口需求（Sliding Window）。

DataStream<ItemViewCount> windowedData = pvData
    .keyBy("itemId")
    .timeWindow(Time.minutes(60), Time.minutes(5))
    .aggregate(new CountAgg(), new WindowResultFunction());

咱們使用.keyBy("itemId")對商品進行分組，使用.timeWindow(Time size, Time slide)對每一個商品作滑動窗口（1小時窗口，5分鐘滑動一次）。而後咱們使用 .aggregate(AggregateFunction af, WindowFunction wf) 作增量的聚合操做，它能使用AggregateFunction提早聚合掉數據，減小 state 的存儲壓力。較之.apply(WindowFunction wf)會將窗口中的數據都存儲下來，最後一塊兒計算要高效地多。aggregate()方法的第一個參數用於

這裏的CountAgg實現了AggregateFunction接口，功能是統計窗口中的條數，即遇到一條數據就加一。

/** COUNT 統計的聚合函數實現，每出現一條記錄加一 */
public static class CountAgg implements AggregateFunction<UserBehavior, Long, Long> {

  @Override
  public Long createAccumulator() {
    return 0L;
  }

  @Override
  public Long add(UserBehavior userBehavior, Long acc) {
    return acc + 1;
  }

  @Override
  public Long getResult(Long acc) {
    return acc;
  }

  @Override
  public Long merge(Long acc1, Long acc2) {
    return acc1 + acc2;
  }
}

.aggregate(AggregateFunction af, WindowFunction wf) 的第二個參數WindowFunction將每一個 key每一個窗口聚合後的結果帶上其餘信息進行輸出。咱們這裏實現的WindowResultFunction將主鍵商品ID，窗口，點擊量封裝成了ItemViewCount進行輸出。

/** 用於輸出窗口的結果 */
public static class WindowResultFunction implements WindowFunction<Long, ItemViewCount, Tuple, TimeWindow> {

  @Override
  public void apply(
      Tuple key,  // 窗口的主鍵，即 itemId
      TimeWindow window,  // 窗口
      Iterable<Long> aggregateResult, // 聚合函數的結果，即 count 值
      Collector<ItemViewCount> collector  // 輸出類型爲 ItemViewCount
  ) throws Exception {
    Long itemId = ((Tuple1<Long>) key).f0;
    Long count = aggregateResult.iterator().next();
    collector.collect(ItemViewCount.of(itemId, window.getEnd(), count));
  }
}

/** 商品點擊量(窗口操做的輸出類型) */
public static class ItemViewCount {
  public long itemId;     // 商品ID
  public long windowEnd;  // 窗口結束時間戳
  public long viewCount;  // 商品的點擊量

  public static ItemViewCount of(long itemId, long windowEnd, long viewCount) {
    ItemViewCount result = new ItemViewCount();
    result.itemId = itemId;
    result.windowEnd = windowEnd;
    result.viewCount = viewCount;
    return result;
  }
}

如今咱們獲得了每一個商品在每一個窗口的點擊量的數據流。

TopN 計算最熱門商品

爲了統計每一個窗口下最熱門的商品，咱們須要再次按窗口進行分組，這裏根據ItemViewCount中的windowEnd進行keyBy()操做。而後使用 ProcessFunction 實現一個自定義的 TopN 函數 TopNHotItems 來計算點擊量排名前3名的商品，並將排名結果格式化成字符串，便於後續輸出。

DataStream<String> topItems = windowedData
    .keyBy("windowEnd")
    .process(new TopNHotItems(3));  // 求點擊量前3名的商品

ProcessFunction 是 Flink 提供的一個 low-level API，用於實現更高級的功能。它主要提供了定時器 timer 的功能（支持EventTime或ProcessingTime）。本案例中咱們將利用 timer 來判斷什麼時候收齊了某個 window 下全部商品的點擊量數據。因爲 Watermark 的進度是全局的，

在 processElement 方法中，每當收到一條數據（ItemViewCount），咱們就註冊一個 windowEnd+1 的定時器（Flink 框架會自動忽略同一時間的重複註冊）。windowEnd+1 的定時器被觸發時，意味着收到了windowEnd+1的 Watermark，即收齊了該windowEnd下的全部商品窗口統計值。咱們在 onTimer() 中處理將收集的全部商品及點擊量進行排序，選出 TopN，並將排名信息格式化成字符串後進行輸出。

這裏咱們還使用了 ListState 來存儲收到的每條 ItemViewCount 消息，保證在發生故障時，狀態數據的不丟失和一致性。ListState 是 Flink 提供的相似 Java List 接口的 State API，它集成了框架的 checkpoint 機制，自動作到了 exactly-once 的語義保證。

/** 求某個窗口中前 N 名的熱門點擊商品，key 爲窗口時間戳，輸出爲 TopN 的結果字符串 */
public static class TopNHotItems extends KeyedProcessFunction<Tuple, ItemViewCount, String> {

  private final int topSize;

  public TopNHotItems(int topSize) {
    this.topSize = topSize;
  }

  // 用於存儲商品與點擊數的狀態，待收齊同一個窗口的數據後，再觸發 TopN 計算
  private ListState<ItemViewCount> itemState;

  @Override
  public void open(Configuration parameters) throws Exception {
    super.open(parameters);
    // 狀態的註冊
    ListStateDescriptor<ItemViewCount> itemsStateDesc = new ListStateDescriptor<>(
        "itemState-state",
        ItemViewCount.class);
    itemState = getRuntimeContext().getListState(itemsStateDesc);
  }

  @Override
  public void processElement(
      ItemViewCount input,
      Context context,
      Collector<String> collector) throws Exception {

    // 每條數據都保存到狀態中
    itemState.add(input);
    // 註冊 windowEnd+1 的 EventTime Timer, 當觸發時，說明收齊了屬於windowEnd窗口的全部商品數據
    context.timerService().registerEventTimeTimer(input.windowEnd + 1);
  }

  @Override
  public void onTimer(
      long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
    // 獲取收到的全部商品點擊量
    List<ItemViewCount> allItems = new ArrayList<>();
    for (ItemViewCount item : itemState.get()) {
      allItems.add(item);
    }
    // 提早清除狀態中的數據，釋放空間
    itemState.clear();
    // 按照點擊量從大到小排序
    allItems.sort(new Comparator<ItemViewCount>() {
      @Override
      public int compare(ItemViewCount o1, ItemViewCount o2) {
        return (int) (o2.viewCount - o1.viewCount);
      }
    });
    // 將排名信息格式化成 String, 便於打印
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    result.append("====================================\n");
    result.append("時間: ").append(new Timestamp(timestamp-1)).append("\n");
    for (int i=0;i<topSize;i++) {
      ItemViewCount currentItem = allItems.get(i);
      // No1:  商品ID=12224  瀏覽量=2413
      result.append("No").append(i).append(":")
            .append("  商品ID=").append(currentItem.itemId)
            .append("  瀏覽量=").append(currentItem.viewCount)
            .append("\n");
    }
    result.append("====================================\n\n");

    out.collect(result.toString());
  }
}

打印輸出

最後一步咱們將結果打印輸出到控制檯，並調用env.execute執行任務。

topItems.print();
env.execute("Hot Items Job");

運行程序

直接運行 main 函數，就能看到不斷輸出的每一個時間點的熱門商品ID。

總結

本文的完整代碼能夠經過 GitHub 訪問到。本文經過實現一個「實時熱門商品」的案例，學習和實踐了 Flink 的多個核心概念和 API 用法。包括 EventTime、Watermark 的使用，State 的使用，Window API 的使用，以及 TopN 的實現。但願本文能加深你們對 Flink 的理解，幫助你們解決實戰上遇到的問題。