Flink 零基础实战教程:如何计算实时热门商品

DickOswald 发布于10天前 阅读62次
0 条评论

在上一篇入门教程中,我们已经能够快速构建一个基础的 Flink 程序了。本文会一步步地带领你实现一个更复杂的 Flink 应用程序:实时热门商品。在开始本文前我们建议你先实践一遍上篇文章,因为本文会沿用上文的 my-flink-project 项目框架。

通过本文你将学到:

  1. 如何基于 EventTime 处理,如何指定 Watermark
  2. 如何使用 Flink 灵活的 Window API
  3. 何时需要用到 State,以及如何使用
  4. 如何使用 ProcessFunction 实现 TopN 功能

实战案例介绍

本案例将实现一个“实时热门商品”的需求,我们可以将“实时热门商品”翻译成程序员更好理解的需求:每隔5分钟输出最近一小时内点击量最多的前 N 个商品。将这个需求进行分解我们大概要做这么几件事情:

  • 抽取出业务时间戳,告诉 Flink 框架基于业务时间做窗口
  • 过滤出点击行为数据
  • 按一小时的窗口大小,每5分钟统计一次,做滑动窗口聚合(Sliding Window)
  • 按每个窗口聚合,输出每个窗口中点击量前N名的商品

数据准备

这里我们准备了一份淘宝用户行为数据集(来自 阿里云天池公开数据集 ,特别感谢)。本数据集包含了淘宝上某一天随机一百万用户的所有行为(包括点击、购买、加购、收藏)。数据集的组织形式和MovieLens-20M类似,即数据集的每一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。关于数据集中每一列的详细描述如下:

列名称 说明
用户ID 整数类型,加密后的用户ID
商品ID 整数类型,加密后的商品ID
商品类目ID 整数类型,加密后的商品所属类目ID
行为类型 字符串,枚举类型,包括(‘pv’, ‘buy’, ‘cart’, ‘fav’)
时间戳 行为发生的时间戳,单位秒

你可以通过下面的命令下载数据集到项目的 resources 目录下:

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

这里是否使用 curl 命令下载数据并不重要,你也可以使用 wget 命令或者直接访问链接下载数据。关键是, 将数据文件保存到项目的 resources 目录下 ,方便应用程序访问。

编写程序

在 src/main/java/myflink 下创建 HotItems.java 文件:

package myflink;

public class HotItems{

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

与上文一样,我们会一步步往里面填充代码。第一步仍然是创建一个 StreamExecutionEnvironment ,我们把它添加到 main 函数中。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 为了打印到控制台的结果不乱序,我们配置全局的并发为1,这里改变并发对结果正确性没有影响
env.setParallelism(1);

创建模拟数据源

在数据准备章节,我们已经将测试的数据集下载到本地了。由于是一个csv文件,我们将使用 CsvInputFormat 创建模拟数据源。

注:虽然一个流式应用应该是一个一直运行着的程序,需要消费一个无限数据源。但是在本案例教程中,为了省去构建真实数据源的繁琐,我们使用了文件来模拟真实数据源,这并不影响下文要介绍的知识点。这也是一种本地验证 Flink 应用程序正确性的常用方式。

我们先创建一个 UserBehavior 的 POJO 类(所有成员变量声明成 public 便是POJO类),强类型化后能方便后续的处理。

/** 用户行为数据结构 **/
public static class UserBehavior{
 public long userId; // 用户ID
 public long itemId; // 商品ID
 public int categoryId; // 商品类目ID
 public String behavior; // 用户行为, 包括("pv", "buy", "cart", "fav")
 public long timestamp; // 行为发生的时间戳,单位秒
}

接下来我们就可以创建一个 PojoCsvInputFormat 了, 这是一个读取 csv 文件并将每一行转成指定 POJO

类型(在我们案例中是 UserBehavior )的输入器。

// UserBehavior.csv 的本地文件路径
URL fileUrl = HotItems2.class.getClassLoader().getResource("UserBehavior.csv");
Path filePath = Path.fromLocalFile(new File(fileUrl.toURI()));
// 抽取 UserBehavior 的 TypeInformation,是一个 PojoTypeInfo
PojoTypeInfo<UserBehavior> pojoType = (PojoTypeInfo<UserBehavior>) TypeExtractor.createTypeInfo(UserBehavior.class);
// 由于 Java 反射抽取出的字段顺序是不确定的,需要显式指定下文件中字段的顺序
String[] fieldOrder = new String[]{"userId", "itemId", "categoryId", "behavior", "timestamp"};
// 创建 PojoCsvInputFormat
PojoCsvInputFormat<UserBehavior> csvInput = new PojoCsvInputFormat<>(filePath, pojoType, fieldOrder);

下一步我们用 PojoCsvInputFormat 创建输入源。

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

这就创建了一个 UserBehavior 类型的 DataStream 。

EventTime 与 Watermark

当我们说“统计过去一小时内点击量”,这里的“一小时”是指什么呢? 在 Flink 中它可以是指 ProcessingTime ,也可以是 EventTime,由用户决定。

  • ProcessingTime:事件被处理的时间。也就是由机器的系统时间来决定。
  • EventTime:事件发生的时间。一般就是数据本身携带的时间。

在本案例中,我们需要统计业务时间上的每小时的点击量,所以要基于 EventTime 来处理。那么如果让 Flink 按照我们想要的业务时间来处理呢?这里主要有两件事情要做。

第一件是告诉 Flink 我们现在按照 EventTime 模式进行处理,Flink 默认使用 ProcessingTime 处理,所以我们要显式设置下。

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

第二件事情是指定如何获得业务时间,以及生成 Watermark。Watermark 是用来追踪业务事件的概念,可以理解成 EventTime 世界中的时钟,用来指示当前处理到什么时刻的数据了。由于我们的数据源的数据已经经过整理,没有乱序,即事件的时间戳是单调递增的,所以可以将每条数据的业务时间就当做 Watermark。这里我们用 AscendingTimestampExtractor 来实现时间戳的抽取和 Watermark 的生成。

注:真实业务场景一般都是存在乱序的,所以一般使用 BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor 。

DataStream<UserBehavior> timedData = dataSource
 .assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<UserBehavior>() {
 @Override
 public long extractAscendingTimestamp(UserBehavior userBehavior){
 // 原始数据单位秒,将其转成毫秒
 return userBehavior.timestamp * 1000;
 }
 });

这样我们就得到了一个带有时间标记的数据流了,后面就能做一些窗口的操作。

过滤出点击事件

在开始窗口操作之前,先回顾下需求“每隔5分钟输出过去一小时内 点击量 最多的前 N 个商品”。由于原始数据中存在点击、加购、购买、收藏各种行为的数据,但是我们只需要统计点击量,所以先使用 FilterFunction 将点击行为数据过滤出来。

DataStream<UserBehavior> pvData = timedData
 .filter(new FilterFunction<UserBehavior>() {
 @Override
 public boolean filter(UserBehavior userBehavior) throws Exception{
 // 过滤出只有点击的数据
 return userBehavior.behavior.equals("pv");
 }
 });

窗口统计点击量

由于要每隔5分钟统计一次最近一小时每个商品的点击量,所以窗口大小是一小时,每隔5分钟滑动一次。即分别要统计 [09:00, 10:00), [09:05, 10:05), [09:10, 10:10)… 等窗口的商品点击量。是一个常见的滑动窗口需求(Sliding Window)。

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

我们使用 .keyBy("itemId") 对商品进行分组,使用 .timeWindow(Time size, Time slide) 对每个商品做滑动窗口(1小时窗口,5分钟滑动一次)。然后我们使用 .aggregate(AggregateFunction af, WindowFunction wf) 做增量的聚合操作,它能使用 AggregateFunction 提前聚合掉数据,减少 state 的存储压力。较之 .apply(WindowFunction wf) 会将窗口中的数据都存储下来,最后一起计算要高效地多。 aggregate() 方法的第一个参数用于

这里的 CountAgg 实现了 AggregateFunction 接口,功能是统计窗口中的条数,即遇到一条数据就加一。

/** COUNT 统计的聚合函数实现,每出现一条记录加一 */
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) 的第二个参数 WindowFunction 将每个 key每个窗口聚合后的结果带上其他信息进行输出。我们这里实现的 WindowResultFunction 将主键商品ID,窗口,点击量封装成了 ItemViewCount 进行输出。

/** 用于输出窗口的结果 */
public static class WindowResultFunction implements WindowFunction<Long, ItemViewCount, Tuple, TimeWindow>{

 @Override
 public void apply(
 Tuple key, // 窗口的主键,即 itemId
 TimeWindow window, // 窗口
 Iterable<Long> aggregateResult, // 聚合函数的结果,即 count 值
 Collector<ItemViewCount> collector // 输出类型为 ItemViewCount
 ) throws Exception {
 Long itemId = ((Tuple1<Long>) key).f0;
 Long count = aggregateResult.iterator().next();
 collector.collect(ItemViewCount.of(itemId, window.getEnd(), count));
 }
}

/** 商品点击量(窗口操作的输出类型) */
public static class ItemViewCount{
 public long itemId; // 商品ID
 public long windowEnd; // 窗口结束时间戳
 public long viewCount; // 商品的点击量

 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;
 }
}

现在我们得到了每个商品在每个窗口的点击量的数据流。

TopN 计算最热门商品

为了统计每个窗口下最热门的商品,我们需要再次按窗口进行分组,这里根据 ItemViewCount 中的 windowEnd 进行 keyBy() 操作。然后使用 ProcessFunction 实现一个自定义的 TopN 函数 TopNHotItems 来计算点击量排名前3名的商品,并将排名结果格式化成字符串,便于后续输出。

DataStream<String> topItems = windowedData
 .keyBy("windowEnd")
 .process(new TopNHotItems(3)); // 求点击量前3名的商品

ProcessFunction 是 Flink 提供的一个 low-level API,用于实现更高级的功能。它主要提供了定时器 timer 的功能(支持EventTime或ProcessingTime)。本案例中我们将利用 timer 来判断何时 收齐 了某个 window 下所有商品的点击量数据。由于 Watermark 的进度是全局的,

在 processElement 方法中,每当收到一条数据( ItemViewCount ),我们就注册一个 windowEnd+1 的定时器(Flink 框架会自动忽略同一时间的重复注册)。 windowEnd+1 的定时器被触发时,意味着收到了 windowEnd+1 的 Watermark,即收齐了该 windowEnd 下的所有商品窗口统计值。我们在 onTimer() 中处理将收集的所有商品及点击量进行排序,选出 TopN,并将排名信息格式化成字符串后进行输出。

这里我们还使用了 ListState<ItemViewCount> 来存储收到的每条 ItemViewCount 消息,保证在发生故障时,状态数据的不丢失和一致性。 ListState 是 Flink 提供的类似 Java List 接口的 State API,它集成了框架的 checkpoint 机制,自动做到了 exactly-once 的语义保证。

/** 求某个窗口中前 N 名的热门点击商品,key 为窗口时间戳,输出为 TopN 的结果字符串 */
public static class TopNHotItems extends KeyedProcessFunction<Tuple, ItemViewCount, String>{

 private final int topSize;

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

 // 用于存储商品与点击数的状态,待收齐同一个窗口的数据后,再触发 TopN 计算
 private ListState<ItemViewCount> itemState;

 @Override
 public void open(Configuration parameters) throws Exception{
 super.open(parameters);
 // 状态的注册
 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 {

 // 每条数据都保存到状态中
 itemState.add(input);
 // 注册 windowEnd+1 的 EventTime Timer, 当触发时,说明收齐了属于windowEnd窗口的所有商品数据
 context.timerService().registerEventTimeTimer(input.windowEnd + 1);
 }

 @Override
 public void onTimer(
 long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
 // 获取收到的所有商品点击量
 List<ItemViewCount> allItems = new ArrayList<>();
 for (ItemViewCount item : itemState.get()) {
 allItems.add(item);
 }
 // 提前清除状态中的数据,释放空间
 itemState.clear();
 // 按照点击量从大到小排序
 allItems.sort(new Comparator<ItemViewCount>() {
 @Override
 public int compare(ItemViewCount o1, ItemViewCount o2){
 return (int) (o2.viewCount - o1.viewCount);
 }
 });
 // 将排名信息格式化成 String, 便于打印
 StringBuilder result = new StringBuilder();
 result.append("====================================\n");
 result.append("时间: ").append(new Timestamp(timestamp-1)).append("\n");
 for (int i=0;i<topSize;i++) {
 ItemViewCount currentItem = allItems.get(i);
 // No1:  商品ID=12224  浏览量=2413
 result.append("No").append(i).append(":")
 .append("  商品ID=").append(currentItem.itemId)
 .append("  浏览量=").append(currentItem.viewCount)
 .append("\n");
 }
 result.append("====================================\n\n");

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

打印输出

最后一步我们将结果打印输出到控制台,并调用 env.execute 执行任务。

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

运行程序

直接运行 main 函数,就能看到不断输出的每个时间点的热门商品ID。

Flink 零基础实战教程:如何计算实时热门商品

总结

本文的完整代码可以通过 GitHub 访问到。本文通过实现一个“实时热门商品”的案例,学习和实践了 Flink 的多个核心概念和 API 用法。包括 EventTime、Watermark 的使用,State 的使用,Window API 的使用,以及 TopN 的实现。希望本文能加深大家对 Flink 的理解,帮助大家解决实战上遇到的问题。

查看原文: Flink 零基础实战教程:如何计算实时热门商品

  • orangemouse
  • blacktiger
需要 登录 后回复方可回复, 如果你还没有账号你可以 注册 一个帐号。