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Flink实战之网站日志ETL案例【含代码】



问题导读

1.怎样对字段进行大区转换?
2.怎样拆分打平大JSON?
3.怎样把不同类型的日志数据分别进行存储?




应用场景:

  • 数据清洗【实时ETL】
  • 数据报表

1、数据清洗【实时ETL】

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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

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1.3、实践运行

1.3.1、Redis

启动redis:

先从一个终端启动redis服务

  1. ./redis-server
复制代码

68747470733a2f2f696d672d626c6f672e6373646e696d672e636e2f323031393036313431353035.png

先从一个终端启动redis客户端,并插入数据

  1. ./redis-cli
  2. 127.0.0.1:6379> hset areas   AREA_US   US
  3. (integer) 1
  4. 127.0.0.1:6379> hset areas   AREA_CT   TW,HK
  5. (integer) 1
  6. 127.0.0.1:6379> hset areas   AREA_AR   PK,SA,KW
  7. (integer) 1
  8. 127.0.0.1:6379> hset areas   AREA_IN   IN
  9. (integer) 1
  10. 127.0.0.1:6379>
复制代码

1.3.2、Kafka

启动kafka:

  1. ./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties
复制代码

kafka创建topc:

  1. ./kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 5 --topic allData
复制代码

监控kafka topic:

  1. ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic allDataClean
复制代码

68747470733a2f2f696d672d626c6f672e6373646e696d672e636e2f323031393036313431353530.png


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:

68747470733a2f2f696d672d626c6f672e6373646e696d672e636e2f323031393036313431353335.png

最后终端观察处理输出的数据:

68747470733a2f2f696d672d626c6f672e6373646e696d672e636e2f323031393036313431363133.png

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:

  1. ./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
复制代码

通过 yarn UI 查看任务,并进入Flink job:

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启动kafka生产者:

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监控topic消费情况:

  1. ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic allDataClean
复制代码

最终终端输出结果, 同IDEA中运行结果:

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链接: https://pan.baidu.com/s/1993ZK-xOKbhmhzLLLyi8Ww 提取码: pumu


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作者:HenryBao91
来源:github
原文:FlinkProj 案例开发



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