Flink 实践教程-进阶（4）：TOP-N

​作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队

流计算 Oceanus 简介

流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将会介绍如何使用 Flink 实现常见的 TopN 统计需求。首先使用 Python 脚本模拟生成商品购买数据（每秒钟发送一条）并发送到 CKafka，随后在 Oceanus 平台创建 Flink SQL 作业实时读取 CKafka 中的商品数据，经过滚动窗口（基于事件时间）统计每分钟内商品购买种类的前三名（Top3），最后将结果存储于 PostgreSQL。

操作视频

前置准备

创建流计算 Oceanus 集群

进入 Oceanus 控制台 [1]，点击左侧【集群管理】，点击左上方【创建集群】，具体可参考 Oceanus 官方文档 创建独享集群 [2]。

创建消息队列 CKafka

进入 CKafka 控制台 [3]，点击左上角【新建】，创建 CKafka 实例，具体可参考 CKafka 创建实例 [4]。随后点击进入实例，单击【topic 管理】>【新建】，即可完成 Topic 的创建，具体可参考 CKafka 创建 Topic [5]。

数据准备

本示例使用 Python 脚本向 Topic 发送模拟数据，前提条件需要网络互通。这里我们选择的是与 CKafka 同 VPC 的 CVM 进入，并且安装 Python 环境。如若网络不通，可在 CKafka 实例里面【基本信息】>【接入方式】>【添加路由策略】>【路由类型】里面选择 VPC 网络 或 公网域名接入 的方式打通网络，具体可参考 CKafka 官网 入门流程指引 [6]。

#!/usr/bin/python3

# 首次使用该脚本，需 "pip3 install kafka" 安装kafka模块

import json

import random

import time

from kafka import KafkaProducer

​

broker_lists = ['10.0.0.29:9092']

kafka_topic_oceanus = 'oceanus_advanced4_input'

​

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=broker_lists,

value_serializer=lambda m: json.dumps(m).encode('ascii'))

​

def send_data(topic):

user_id = random.randint(1,50)

item_id = random.randint(1,1000)

category_id = random.randint(1,20)

user_behaviors = ['pv','buy','cart','fav']

current_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())

msg = {

'user_id':user_id,

'item_id':item_id,

'category_id':category_id,

'user_behavior':user_behaviors[random.randint(0,len(user_behaviors)-1)],

'time_stamp':current_time

}

producer.send(topic, msg)

print(msg)

producer.flush()

​

if __name__ == '__main__':

count = 1

while True:

# 每秒发送一条数据

time.sleep(1)

send_data(kafka_topic_oceanus)

创建 PostgreSQL 实例

进入 PostgreSQL 控制台 [8]，点击左上角【新建】创建实例，具体参考 创建 PostgreSQL 实例 [9]。进入实例数据库，创建 

oceanus_advanced4_output

-- 建表语句

create table public.oceanus_advanced4_output (

win_start     TIMESTAMP,

category_id   INT,

buy_count     INT,

PRIMARY KEY(win_start,category_id)  );

流计算 Oceanus 作业

1. 创建 Source

CREATE TABLE `kafka_json_source_table` (

user_id        INT,

item_id        INT,

category_id    INT,

user_behavior  VARCHAR,

time_stamp     TIMESTAMP(3),

WATERMARK FOR time_stamp AS time_stamp - INTERVAL '3' SECOND

) WITH (

'connector' = 'kafka',

'topic' = 'oceanus_advanced4_input',    -- 替换为您要消费的 Topic

'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 可以是 latest-offset / earliest-offset / specific-offsets / group-offsets / timestamp 的任何一种

'properties.bootstrap.servers' = '10.0.0.29:9092',  -- 替换为您的 Kafka 连接地址

'properties.group.id' = 'testGroup',     -- 必选参数, 一定要指定 Group ID

'format' = 'json',

'json.fail-on-missing-field' = 'false',  -- 如果设置为 false, 则遇到缺失字段不会报错。

'json.ignore-parse-errors' = 'true'      -- 如果设置为 true，则忽略任何解析报错。

);

2. 创建 Sink

CREATE TABLE `jdbc_upsert_sink_table` (

win_start     TIMESTAMP(3),

category_id   INT,

buy_count     INT,

PRIMARY KEY (win_start,category_id) NOT ENFORCED

) WITH (

'connector' = 'jdbc',

'url' = 'jdbc:postgresql://10.0.0.236:5432/postgres?currentSchema=public&reWriteBatchedInserts=true',              -- 请替换为您的实际 MySQL 连接参数

'table-name' = 'oceanus_advanced4_output', -- 需要写入的数据表

'username' = 'root',                      -- 数据库访问的用户名（需要提供 INSERT 权限）

'password' = 'Tencent123$',               -- 数据库访问的密码

'sink.buffer-flush.max-rows' = '200',     -- 批量输出的条数

'sink.buffer-flush.interval' = '2s'       -- 批量输出的间隔

);

3. 编写业务 SQL

-- 创建临时视图，用于将原始数据过滤、窗口聚合

CREATE VIEW `kafka_json_source_view` AS

SELECT

TUMBLE_START(time_stamp,INTERVAL '1' MINUTE) AS win_start,

category_id,

COUNT(1) AS buy_count

FROM `kafka_json_source_table`

WHERE user_behavior = 'buy'

GROUP BY TUMBLE(time_stamp,INTERVAL '1' MINUTE),category_id;

-- 统计每分钟 Top3 购买种类

INSERT INTO `jdbc_upsert_sink_table`

SELECT

b.win_start,

b.category_id,

CAST(b.buy_count AS INT) AS buy_count

FROM (SELECT *

,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY win_start ORDER BY buy_count DESC) AS rn

FROM `kafka_json_source_view`

) b

WHERE b.rn <= 3;

总结

本文使用 TUMBLE WINDOW 配合 ROW_NUMBER 函数，统计分析了每分钟内购买量前三的商品种类，用户可根据实际需求选择相应的窗口函数统计对应的 TopN。更多窗口函数的使用参考 时间窗口函数 [11]。

rn

win_end

rn

参考链接

[1] Oceanus 控制台：https://console.cloud.tencent.com/oceanus/overview  

[2] 创建独享集群：https://cloud.tencent.com/document/product/849/48298  

[3] CKafka 控制台：https://console.cloud.tencent.com/ckafka/index?rid=1  

[4] CKafka 创建实例：https://cloud.tencent.com/document/product/597/54839  

[5] Ckafka 创建 Topic：https://cloud.tencent.com/document/product/597/54854  

[6] CKafka 入门流程指引：https://cloud.tencent.com/document/product/597/54837  

[7] CKafka 收发消息：https://cloud.tencent.com/document/product/597/54834  

[8] PostgreSQL 控制台：https://console.cloud.tencent.com/postgres/index  

[9] 创建 PostgreSQL 实例：https://cloud.tencent.com/document/product/409/56961  

[10] 连接 PostgreSQL 实例：https://cloud.tencent.com/document/product/409/40429  

[11] 时间窗口函数：https://cloud.tencent.com/document/product/849/18077 

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