【参赛作品95】DLI Flink SQL+kafka+（opengauss和mysql）进行电商实时业务数据分析

2024-03-12 19:20
文章标签 sql 进行 mysql 业务 作品 实时 参赛 flink kafka 数据分析 电商 opengauss database 95 dli

本文主要是介绍【参赛作品95】DLI Flink SQL+kafka+（opengauss和mysql）进行电商实时业务数据分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

作者：吴毅

电商实时业务数据分析案例，
测试环境：操作系统：EulerOS_2.8_ARM-20200308_20200308192159

硬件配置：4vCPUs | 16 GiB | kc1.xlarge.4 IP地址：192.168.0.2

在上一篇已经部署好docker和docker版的opengauss。

1 部署docker版的kafka，要找支持arm64的docker版kafka。

1.1 先部署支持arm64的zookeeper，命令如下：

 
docker pull pi4k8s/k8szk:v3.4.14
docker run -itd --name zookeeper -p 21810:2181 -e ZK_REPLICAS=1 -e ZK_HEAP_SIZE=512M --hostname=zk-1 -v /opt/moudles/zookeeper/data:/var/lib/zookeeper -v /opt/moudles/zookeeper/log:/var/log/zookeeper pi4k8s/k8szk:v3.4.14 /bin/bash -c "/usr/bin/zkGenConfig.sh && /usr/bin/zkServer.sh start-foreground"

1.2 部署支持arm64的kafka

 
docker pull iecedge/cp-kafka-arm64:5.0.1
docker run -d --name=kafka -p 1099:1099 -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=1 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.0.2:21810 -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.0.2:9092 -e KAFKA_JMX_PORT=1099 -e KAFKA_JMX_HOSTNAME=192.168.0.2 -e KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR=1 -e KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx512M -Xms512M" -v /opt/moudles/kafka/data:/var/lib/kafka/data iecedge/cp-kafka-arm64:5.0.1

image.png
** 1.3 部署完后，下载kafka的源码包：**

 
cd /opt/softwares
wget  https://archive.apache.org/dist/kafka/2.3.0/kafka_2.12-2.3.0.tgz
tar zxf /opt/softwares/kafka_2.12-2.3.0.tgz -C /opt/modules/
cd /opt/modules/kafka_2.12-2.3.0/bin

1.4 创建topic

 
./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.2:21810 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic trade_order

1.5 查看创建topic的数目

 
./kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.0.2:21810

1.6 kafka生产者

 
./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.0.2:9092 --topic trade_order

1.7 kafka消费者

 
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.0.2:9092 --topic trade_order --from-beginning

特别注意要放开9092（Kafka连接端口）。
2. 连接opengauss和创建表
2.1 连接opengauss

 
gsql -d testdb -U wuyi -p 5432 –r

2.2 创建表trade_channel_collect

 
CREATE TABLE trade_channel_collect (begin_time VARCHAR(32) NOT NULL,channel_code VARCHAR(32) NOT NULL,channel_name VARCHAR(32) NULL,cur_gmv BINARY_DOUBLE NULL,cur_order_user_count BIGINT  NULL,cur_order_count BIGINT  NULL,last_pay_time VARCHAR(32) NULL,flink_current_time VARCHAR(32) NULL,PRIMARY KEY (begin_time, channel_code)
);
comment on table trade_channel_collect is'各渠道的销售总额实时统计';

image.png
3 创建 DLI 增强型跨源
3.1 在控制台单击“服务列表”，选择“数据湖探索”，单击进入DLI服务页面。
单击“队列管理”，在队列列表中您所创建的通用队列
image.png
3.2 单击“跨源连接” >“增强型跨源” >“创建”。
配置如下：
– 绑定队列：选择您所创建的通用队列。
– 虚拟私有云：选择 Kafka 与 opengauss 实例所在的VPC
– 子网：选择 Kafka 与 opengauss 实例所在的子网。
image.png
3.3 测试队列与kafka和opengauss实例连通性。
单击“队列管理”，选择您所使用的队列，单击“操作”列中的“更多” >“测试地址连通性”
image.png
image.png
3.4 创建并提交 Flink 作业
单击DLI控制台左侧“作业管理”，选择“Flink作业”。单击“创建作业”。
– 类型：选择作业类型为： Flink OpenSource SQL。
– 名称：自定义
image.png
代码：

 
--********************************************************************--
-- 数据源：trade_order_detail_info (订单详情宽表)
--********************************************************************--
create table trade_order_detail (order_id string,      -- 订单IDorder_channel string,   -- 渠道order_time string,     -- 订单创建时间pay_amount double,     -- 订单金额real_pay double,      -- 实际付费金额pay_time string,      -- 付费时间user_id string,      -- 用户IDuser_name string,     -- 用户名area_id string       -- 地区ID
) with ("connector.type" = "kafka","connector.version" = "0.10","connector.properties.bootstrap.servers" = "192.168.0.2:9092", -- Kafka连接地址-- "connector.properties.group.id" = "kafka-test",   -- Kafka groupID"connector.topic" = "test",     -- Kafka topic"format.type" = "json","connector.startup-mode" = "latest-offset"
);

––
– 结果表：trade_channel_collect (各渠道的销售总额实时统计)
––
create table trade_channel_collect(
begin_time date, –统计数据的开始时间
channel_code varchar, – 渠道编号
channel_name varchar, – 渠道名
–cur_gmv INTEGER, – 当天GMV
cur_order_user_count bigint, – 当天付款人数
cur_order_count bigint, – 当天付款订单数
last_pay_time varchar, – 最近结算时间
flink_current_time varchar,
primary key (begin_time, channel_code) not enforced
) with (
“connector.type” = “jdbc”,
“connector.url” = “jdbc:postgresql://192.168.0.2:15432/testdb”, – opengauss连接地址，jdbc格式
“connector.table” = “trade_channel_collect”, – opengauss表名
“connector.driver” = “org.postgresql.Driver”,
“connector.username” = “wuyi”, – opengauss用户名
“connector.password” = “xxxxx”, – opengauss密码
“connector.write.flush.max-rows” = “1000”,
“connector.write.flush.interval” = “1s”
);

––
– 临时中间表
––
create view tmp_order_detail
as
select *
, case when t.order_channel not in (“webShop”, “appShop”, “miniAppShop”) then “other”
else t.order_channel end as channel_code –重新定义统计渠道 只有四个枚举值[webShop、appShop、miniAppShop、other]
, case when t.order_channel = “webShop” then _UTF8"网页商城"
when t.order_channel = “appShop” then _UTF8"app商城"
when t.order_channel = “miniAppShop” then _UTF8"小程序商城"
else _UTF8"其他" end as channel_name –渠道名称
from (
select *
, row_number() over(partition by order_id order by order_time desc ) as rn –去除重复订单数据
, concat(substr(“2021-03-25 12:03:00”, 1, 10), " 00:00:00") as begin_time
, concat(substr(“2021-03-25 12:03:00”, 1, 10), " 23:59:59") as end_time
from trade_order_detail
where pay_time >= concat(substr(“2021-03-25 12:03:00”, 1, 10), " 00:00:00") –取今天数据，为了方便运行，这里使用"2021-03-25 12:03:00"替代cast(LOCALTIMESTAMP as string)
and real_pay is not null
) t
where t.rn = 1;

– 按渠道统计各个指标
insert into trade_channel_collect
select
‘begin_time’ –统计数据的开始时间
, cast(channel_code as varchar) as channel_code
, cast(channel_name as varchar) as channel_name
, cast((COALESCE(sum(real_pay), 0) as integer) as cur_gmv) –当天GMV
, ((count(distinct user_id) as bigint) as cur_order_user_count –当天付款人数
, ((count(1) as bigint) as cur_order_count) –当天付款订单数
, cast((max(pay_time) as last_pay_time) as varchar) –最近结算时间
, cast((LOCALTIMESTAMP as flink_current_time) as varchar) –flink任务中的当前时间
from tmp_order_detail
where pay_time >= concat(substr(“2021-03-25 12:03:00”, 1, 10), " 00:00:00")
group by begin_time, channel_code, channel_name;

image.png
只要是kafka出来的数据是string类型，而opengauss不支持string。使用cast()函数也无法转换成功。下面使用mysql数据库来连接一下。Mysql数据类型兼容性好。
4. docker版mysql的部署
4.1 安装mysql

 
docker search biarms/mysql:5.7.30
docker pull biarms/mysql:5.7.30
docker run -d --name mysql57 --hostname= mysql57  -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456  -p 3306:3306 biarms/mysql:5.7.30

特别要注意，mysql5.7要mysql:5.7.30以上的版本才能支持arm64

 
docker exec -it mysql57 /bin/bash
docker cp mysql57:/etc/mysql/my.cnf  /root/
/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf
docker cp mysql57:/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf  /root/

 
vi /root/mysqld.cnf
[mysqld]
character_set_server=utf8
[client]
default-character-set=utf8
docker cp /root/mysql.cnf ,mysql:/etc/mysql/mysql.conf.d/
docker restart mysql57

 
reate database dli_demo DEFAULT CHARACTER SET = utf8mb4;
CREATE TABLE `dli_demo`.`trade_channel_collect` (`begin_time` VARCHAR(32) NOT NULL,`channel_code` VARCHAR(32) NOT NULL,`channel_name` VARCHAR(32) NULL,`cur_gmv` DOUBLE UNSIGNED NULL,`cur_order_user_count` BIGINT UNSIGNED NULL,`cur_order_count` BIGINT UNSIGNED NULL,`last_pay_time` VARCHAR(32) NULL,`flink_current_time` VARCHAR(32) NULL,PRIMARY KEY (`begin_time`, `channel_code`)
)   ENGINE = InnoDBDEFAULT CHARACTER SET = utf8mb4COLLATE = utf8mb4_general_ciCOMMENT = '各渠道的销售总额实时统计';

4.2 查看创建topic的数目

 
cd /opt/modules/kafka_2.12-2.3.0/bin
./kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.0.2:21810
# # kafka生产者
./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.0.2:9092 --topic trade_order
kafka消费者
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.0.2:9092 --topic trade_order --from-beginning

image.png
获得的数据连接华为云DLV，可以大屏数据可视化
image.png
通过对opengauss和mysql的操作，可以很容易发现，mysql对数据类型兼容比较好。而且在创建表时，在数据库，表名和字段加上单引号或双引号都能成功建表，但是opengauss缺不行。Opengauss虽然有很多特性，但是在string的转换不是很好用，找了cast()函数还有其他方法都无法转换，也有可能是我水平不行，原本还想写关于opengauss的AI方面的特性，但是由于这个问题花了一段时间。只能等下次活动再写一下关于AI的特性。

这篇关于【参赛作品95】DLI Flink SQL+kafka+（opengauss和mysql）进行电商实时业务数据分析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/802309。

相关文章

MyBatis-Plus中静态工具Db的多种用法及实例分析

MyBatis-Plus中静态工具Db的多种用法及实例分析

《MyBatis-Plus中静态工具Db的多种用法及实例分析》本文将详细讲解MyBatis-Plus中静态工具Db的各种用法,并结合具体案例进行演示和说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有... 目录MyBATis-Plus中静态工具Db的多种用法及实例案例背景使用静态工具Db进行数据库操作插入
阅读更多...
MySQL中COALESCE函数示例详解

MySQL中COALESCE函数示例详解

《MySQL中COALESCE函数示例详解》COALESCE是一个功能强大且常用的SQL函数,主要用来处理NULL值和实现灵活的值选择策略,能够使查询逻辑更清晰、简洁,：本文主要介绍MySQL中C... 目录语法示例1. 替换 NULL 值2. 用于字段默认值3. 多列优先级4. 结合聚合函数注意事项总结C
阅读更多...
通过ibd文件恢复MySql数据的操作方法

通过ibd文件恢复MySql数据的操作方法

《通过ibd文件恢复MySql数据的操作方法》文章介绍通过.ibd文件恢复MySQL数据的过程,包括知道表结构和不知道表结构两种情况,对于知道表结构的情况,可以直接将.ibd文件复制到新的数据库目录并... 目录第一种情况：知道表结构第二种情况：不知道表结构总结今天干了一件大事，安装1Panel导致原来服务
阅读更多...
Nginx如何进行流量按比例转发

Nginx如何进行流量按比例转发

《Nginx如何进行流量按比例转发》Nginx可以借助split_clients指令或通过weight参数以及Lua脚本实现流量按比例转发,下面小编就为大家介绍一下两种方式具体的操作步骤吧... 目录方式一：借助split_clients指令1. 配置split_clients2. 配置后端服务器组3. 配
阅读更多...
mysql关联查询速度慢的问题及解决

mysql关联查询速度慢的问题及解决

《mysql关联查询速度慢的问题及解决》：本文主要介绍mysql关联查询速度慢的问题及解决方案,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录mysql关联查询速度慢1. 记录原因1.1 在一次线上的服务中1.2 最终发现2. 解决方案3. 具体操作总结mysql
阅读更多...
Linux搭建Mysql主从同步的教程

Linux搭建Mysql主从同步的教程

《Linux搭建Mysql主从同步的教程》：本文主要介绍Linux搭建Mysql主从同步的教程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录linux搭建mysql主从同步1.启动mysql服务2.修改Mysql主库配置文件/etc/my.cnf3.重启主库my
阅读更多...
MySql中的数据库连接池详解

MySql中的数据库连接池详解

《MySql中的数据库连接池详解》：本文主要介绍MySql中的数据库连接池方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录mysql数据库连接池1、概念2、为什么会出现数据库连接池3、原理4、数据库连接池的提供商5、DataSource数据源6、DBCP7、C
阅读更多...
MySQL的隐式锁(Implicit Lock)原理实现

MySQL的隐式锁(Implicit Lock)原理实现

《MySQL的隐式锁(ImplicitLock)原理实现》MySQL的InnoDB存储引擎中隐式锁是一种自动管理的锁,用于保证事务在行级别操作时的数据一致性和安全性,本文主要介绍了MySQL的隐式锁... 目录1. 背景：什么是隐式锁？2. 隐式锁的工作原理3. 隐式锁的类型4. 隐式锁的实现与源代码分析4
阅读更多...
MySQL中Next-Key Lock底层原理实现

MySQL中Next-Key Lock底层原理实现

《MySQL中Next-KeyLock底层原理实现》Next-KeyLock是MySQLInnoDB存储引擎中的一种锁机制,结合记录锁和间隙锁,用于高效并发控制并避免幻读,本文主要介绍了MySQL中... 目录一、Next-Key Lock 的定义与作用二、底层原理三、源代码解析四、总结Next-Key L
阅读更多...
一文详解kafka开启kerberos认证的完整步骤

一文详解kafka开启kerberos认证的完整步骤

《一文详解kafka开启kerberos认证的完整步骤》这篇文章主要为大家详细介绍了kafka开启kerberos认证的完整步骤,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、kerberos安装部署二、准备机器三、Kerberos Server 安装1、配置krb5.con
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2