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FlinkProj 案例开发应用场景:
1、数据清洗【实时ETL】
1.1、需求分析针对算法产生的日志数据进行清洗拆分
- 算法产生的日志数据是嵌套大JSON格式(json嵌套json),需要拆分打平
- 针对算法中的国家字段进行大区转换
- 最后把不同类型的日志数据分别进行存储
1.2、数据清理 DataClean 结构
1.3、实践运行1.3.1、Redis启动redis:
1.先从一个终端启动redis服务./redis-server
2. 先从一个终端启动redis客户端,并插入数据
- ./redis-cli
- 127.0.0.1:6379> hset areas AREA_US US
- (integer) 1
- 127.0.0.1:6379> hset areas AREA_CT TW,HK
- (integer) 1
- 127.0.0.1:6379> hset areas AREA_AR PK,SA,KW
- (integer) 1
- 127.0.0.1:6379> hset areas AREA_IN IN
- (integer) 1
- 127.0.0.1:6379>
复制代码
1.3.2、Kafka启动kafka:
- ./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties
复制代码
kafka创建topc:
- ./kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 5 --topic allData
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监控kafka topic:
- ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic allDataClean
复制代码
1.3.3、启动程序
先启动 DataClean 程序,再启动生产者程序,kafka生产者产生数据如下:
只有部分数据正确处理输出的原因是:代码中没有设置并行度,默认是按机器CPU核数跑的,这里需要通过 broadcast() 进行广播
1.4、Flink yarn集群启动向yarn提交任务:
- ./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 -yjm 1024 -ytm 1024 -c henry.flink.DataClean /root/flinkCode/DataClean-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
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监控topic消费情况:
- ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic allDataClean
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最终终端输出结果, 同IDEA中运行结果:
作者:HenryBao91
来源:https://github.com/HenryBao91/FlinkProj
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