Flink SQL构建电商用户行为的实时分析应用

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Flink SQL Demo: 构建一个端到端的流式应用

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本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana，使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用。本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行，全程只涉及 SQL 纯文本，无需一行 Java/Scala 代码，无需安装 IDE。本实战演练的最终效果图：



准备

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一台装有 Docker 的 Linux 或 MacOS 计算机。

使用 Docker Compose 启动容器

本实战演示所依赖的组件全都编排到了容器中，因此可以通过 docker-compose 一键启动。你可以通过 wget 命令自动下载该 docker-compose.yml 文件，也可以手动下载。
[mw_shl_code=shell,true]mkdir flink-sql-demo; cd flink-sql-demo;
wget https://raw.githubusercontent.co ... /docker-compose.yml[/mw_shl_code]该 Docker Compose 中包含的容器有：

• Flink SQL Client: 用于提交 Flink SQL
• Flink集群: 包含一个 JobManager 和 一个 TaskManager 用于运行 SQL 任务。
• DataGen: 数据生成器。容器启动后会自动开始生成用户行为数据，并发送到 Kafka 集群中。默认每秒生成 2000 条数据，能持续生成一个多小时。也可以更改 docker-compose.yml 中 datagen 的 speedup 参数来调整生成速率（重启 docker compose 才能生效）。
• MySQL: 集成了 MySQL 5.7 ，以及预先创建好了类目表（category），预先填入了子类目与顶级类目的映射关系，后续作为维表使用。
• Kafka: 主要用作数据源。DataGen 组件会自动将数据灌入这个容器中。
• Zookeeper: Kafka 容器依赖。
• Elasticsearch: 主要存储 Flink SQL 产出的数据。
• Kibana: 可视化 Elasticsearch 中的数据。
  

在启动容器前，建议修改 Docker 的配置，将资源调整到 4GB 以及 4核。启动所有的容器，只需要在 docker-compose.yml 所在目录下运行如下命令。
[mw_shl_code=shell,true]docker-compose up -d[/mw_shl_code]该命令会以 detached 模式自动启动 Docker Compose 配置中定义的所有容器。你可以通过 docker ps 来观察上述的五个容器是否正常启动了。 也可以访问 http://localhost:5601/ 来查看 Kibana 是否运行正常。

另外可以通过如下命令停止所有的容器：
[mw_shl_code=shell,true]docker-compose down[/mw_shl_code]进入 SQL CLI 客户端

运行如下命令进入 SQL CLI 客户端：
[mw_shl_code=shell,true]docker-compose exec sql-client ./sql-client.sh[/mw_shl_code]该命令会在容器中启动 SQL CLI 客户端。你应该能在 CLI 客户端中看到如下的环境界面。



使用 DDL 创建 Kafka 表

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Datagen 容器在启动后会往 Kafka 的 user_behavior topic 中持续不断地写入数据。数据包含了2017年11月27日一天的用户行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢），每一行表示一条用户行为，以 JSON 的格式由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间组成。该原始数据集来自阿里云天池公开数据集，特此鸣谢。

我们可以在 docker-compose.yml 所在目录下运行如下命令，查看 Kafka 集群中生成的前10条数据。
[mw_shl_code=shell,false]docker-compose exec kafka bash -c 'kafka-console-consumer.sh --topic user_behavior --bootstrap-server kafka:9094 --from-beginning --max-messages 10'[/mw_shl_code][mw_shl_code=text,true]{"user_id": "952483", "item_id":"310884", "category_id": "4580532", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-27T00:00:00Z"}
{"user_id": "794777", "item_id":"5119439", "category_id": "982926", "behavior": "pv", "ts": "2017-11-27T00:00:00Z"}
...[/mw_shl_code]有了数据源后，我们就可以用 DDL 去创建并连接这个 Kafka 中的 topic 了。在 Flink SQL CLI 中执行该 DDL。
[mw_shl_code=sql,true]CREATE TABLE user_behavior (
    user_id BIGINT,
    item_id BIGINT,
    category_id BIGINT,
    behavior STRING,
    ts TIMESTAMP(3),
    proctime AS PROCTIME(),   -- generates processing-time attribute using computed column
    WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND  -- defines watermark on ts column, marks ts as event-time attribute
) WITH (
    'connector' = 'kafka',  -- using kafka connector
    'topic' = 'user_behavior',  -- kafka topic
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',  -- reading from the beginning
    'properties.bootstrap.servers' = 'kafka:9094',  -- kafka broker address
    'format' = 'json'  -- the data format is json
);[/mw_shl_code]如上我们按照数据的格式声明了 5 个字段，除此之外，我们还通过计算列语法和 PROCTIME() 内置函数声明了一个产生处理时间的虚拟列。我们还通过 WATERMARK 语法，在 ts 字段上声明了 watermark 策略（容忍5秒乱序）， ts 字段因此也成了事件时间列。关于时间属性以及 DDL 语法可以阅读官方文档了解更多：

• 时间属性： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/table/streaming/time_attributes.html
• DDL： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/table/sql/create.html#create-table
  

在 SQL CLI 中成功创建 Kafka 表后，可以通过 show tables; 和 describe user_behavior; 来查看目前已注册的表，以及表的详细信息。我们也可以直接在 SQL CLI 中运行 SELECT * FROM user_behavior; 预览下数据（按q退出）。

接下来，我们会通过三个实战场景来更深入地了解 Flink SQL

统计每小时的成交量

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使用 DDL 创建 Elasticsearch 表

我们先在 SQL CLI 中创建一个 ES 结果表，根据场景需求主要需要保存两个数据：小时、成交量。
[mw_shl_code=sql,true]CREATE TABLE buy_cnt_per_hour (
    hour_of_day BIGINT,
    buy_cnt BIGINT
) WITH (
    'connector' = 'elasticsearch-7', -- using elasticsearch connector
    'hosts' = 'http://elasticsearch:9200',  -- elasticsearch address
    'index' = 'buy_cnt_per_hour'  -- elasticsearch index name, similar to database table name
);[/mw_shl_code]我们不需要在 Elasticsearch 中事先创建 buy_cnt_per_hour 索引，Flink Job 会自动创建该索引。

提交 Query

统计每小时的成交量就是每小时共有多少 "buy" 的用户行为。因此会需要用到 TUMBLE 窗口函数，按照一小时切窗。然后每个窗口分别统计 "buy" 的个数，这可以通过先过滤出 "buy" 的数据，然后 COUNT(*) 实现。
[mw_shl_code=sql,true]INSERT INTO buy_cnt_per_hour
SELECT HOUR(TUMBLE_START(ts, INTERVAL '1' HOUR)), COUNT(*)
FROM user_behavior
WHERE behavior = 'buy'
GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '1' HOUR);[/mw_shl_code]这里我们使用 HOUR 内置函数，从一个 TIMESTAMP 列中提取出一天中第几个小时的值。使用了 INSERT INTO将 query 的结果持续不断地插入到上文定义的 es 结果表中（可以将 es 结果表理解成 query 的物化视图）。另外可以阅读该文档了解更多关于窗口聚合的内容：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/table/sql/queries.html#group-windows

在 Flink SQL CLI 中运行上述查询后，在 Flink Web UI 中就能看到提交的任务，该任务是一个流式任务，因此会一直运行。



可以看到凌晨是一天中成交量的低谷。

使用 Kibana 可视化结果

我们已经通过 Docker Compose 启动了 Kibana 容器，可以通过 http://localhost:5601 访问 Kibana。首先我们需要先配置一个 index pattern。点击左侧工具栏的 "Management"，就能找到 "Index Patterns"。点击 "Create Index Pattern"，然后通过输入完整的索引名 "buy_cnt_per_hour" 创建 index pattern。创建完成后， Kibana 就知道了我们的索引，我们就可以开始探索数据了。

先点击左侧工具栏的"Discovery"按钮，Kibana 就会列出刚刚创建的索引中的内容。



接下来，我们先创建一个 Dashboard 用来展示各个可视化的视图。点击页面左侧的"Dashboard"，创建一个名为 ”用户行为日志分析“ 的Dashboard。然后点击 "Create New" 创建一个新的视图，选择 "Area" 面积图，选择 "buy_cnt_per_hour" 索引，按照如下截图中的配置（左侧）画出成交量面积图，并保存为”每小时成交量“。




统计一天每10分钟累计独立用户数

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另一个有意思的可视化是统计一天中每一刻的累计独立用户数（uv），也就是每一刻的 uv 数都代表从0点到当前时刻为止的总计 uv 数，因此该曲线肯定是单调递增的。

我们仍然先在 SQL CLI 中创建一个 Elasticsearch 表，用于存储结果汇总数据。主要字段有：日期时间和累积 uv 数。我们将日期时间作为 Elasticsearch 中的 document id，便于更新该日期时间的 uv 值。
[mw_shl_code=sql,true]CREATE TABLE cumulative_uv (
    date_str STRING,
    time_str STRING,
    uv BIGINT,
    PRIMARY KEY (date_str, time_str) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'elasticsearch-7',
    'hosts' = 'http://elasticsearch:9200',
    'index' = 'cumulative_uv'
);[/mw_shl_code]为了实现该曲线，我们先抽取出日期和时间字段，我们使用 DATE_FORMAT 抽取出基本的日期与时间，再用 SUBSTR 和 字符串连接函数 || 将时间修正到10分钟级别，如: 12:10, 12:20。其次，我们在外层查询上基于日期分组，求当前最大的时间，和 UV，写入到 Elasticsearch 的索引中。UV 的统计我们通过内置的 COUNT(DISTINCT user_id)来完成，Flink SQL 内部对 COUNT DISTINCT 做了非常多的优化，因此可以放心使用。

这里之所以需要求最大的时间，同时又按日期+时间作为主键写入到 Elasticsearch，是因为我们在计算累积 UV 数。
[mw_shl_code=sql,true]INSERT INTO cumulative_uv
SELECT date_str, MAX(time_str), COUNT(DISTINCT user_id) as uv
FROM (
  SELECT
    DATE_FORMAT(ts, 'yyyy-MM-dd') as date_str,
    SUBSTR(DATE_FORMAT(ts, 'HH:mm'),1,4) || '0' as time_str,
    user_id
  FROM user_behavior)
GROUP BY date_str;[/mw_shl_code]提交上述查询后，在 Kibana 中创建 cumulative_uv 的 index pattern，然后在 Dashboard 中创建一个"Line"折线图，选择 cumulative_uv 索引，按照如下截图中的配置（左侧）画出累计独立用户数曲线，并保存。




顶级类目排行榜

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最后一个有意思的可视化是类目排行榜，从而了解哪些类目是支柱类目。不过由于源数据中的类目分类太细（约5000个类目），对于排行榜意义不大，因此我们希望能将其归约到顶级类目。所以笔者在 mysql 容器中预先准备了子类目与顶级类目的映射数据，用作维表。

在 SQL CLI 中创建 MySQL 表，后续用作维表查询。
[mw_shl_code=sql,true]CREATE TABLE category_dim (
    sub_category_id BIGINT,
    parent_category_name STRING
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://mysql:3306/flink',
    'table-name' = 'category',
    'username' = 'root',
    'password' = '123456',
    'lookup.cache.max-rows' = '5000',
    'lookup.cache.ttl' = '10min'
);[/mw_shl_code]同时我们再创建一个 Elasticsearch 表，用于存储类目统计结果。
[mw_shl_code=sql,true]CREATE TABLE top_category (
    category_name STRING PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
    buy_cnt BIGINT
) WITH (
    'connector' = 'elasticsearch-7',
    'hosts' = 'http://elasticsearch:9200',
    'index' = 'top_category'
);[/mw_shl_code]第一步我们通过维表关联，补全类目名称。我们仍然使用 CREATE VIEW 将该查询注册成一个视图，简化逻辑。维表关联使用 temporal join 语法，可以查看文档了解更多：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/table/streaming/joins.html#join-with-a-temporal-table
[mw_shl_code=sql,true]CREATE VIEW rich_user_behavior AS
SELECT U.user_id, U.item_id, U.behavior, C.parent_category_name as category_name
FROM user_behavior AS U LEFT JOIN category_dim FOR SYSTEM_TIME AS OF U.proctime AS C
ON U.category_id = C.sub_category_id;[/mw_shl_code]最后根据 类目名称分组，统计出 buy 的事件数，并写入 Elasticsearch 中。
[mw_shl_code=sql,true]INSERT INTO top_category
SELECT category_name, COUNT(*) buy_cnt
FROM rich_user_behavior
WHERE behavior = 'buy'
GROUP BY category_name;[/mw_shl_code]提交上述查询后，在 Kibana 中创建 top_category 的 index pattern，然后在 Dashboard 中创建一个"Horizontal Bar"条形图，选择 top_category 索引，按照如下截图中的配置（左侧）画出类目排行榜，并保存。



可以看到服饰鞋包的成交量远远领先其他类目。

Kibana 还提供了非常丰富的图形和可视化选项，感兴趣的用户可以用 Flink SQL 对数据进行更多维度的分析，并使用 Kibana 展示出可视化图，并观测图形数据的实时变化。

结尾

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在本文中，我们展示了如何使用 Flink SQL 集成 Kafka, MySQL, Elasticsearch 以及 Kibana 来快速搭建一个实时分析应用。整个过程无需一行 Java/Scala 代码，使用 SQL 纯文本即可完成。期望通过本文，可以让读者了解到 Flink SQL 的易用和强大，包括轻松连接各种外部系统、对事件时间和乱序数据处理的原生支持、维表关联、丰富的内置函数等等。希望你能喜欢我们的实战演练，并从中获得乐趣和知识！



作者：wuchong
来源：https://github.com/wuchong/flink-sql-demo