Flink计算PV,UV的案例及问题分析

Flink计算PV,UV的案例及问题分析

浪院长 浪尖聊大数据

PV(访问量):即Page View, 即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次。
UV(独立访客):即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。

一个UV可以用很多PV,一个PV也只能对应一个IP

没有这些数据的支持,意味着你不知道产品的发展情况,用户获取成本,UV,PV,注册转化率;没有这些数据做参考,你不会知道接下来提供什么建议给领导采纳,也推测不出领导为啥烦忧,那么就么有任何表现的机会。

举两个UV计算的场景:

  1. 实时计算当天零点起,到当前时间的uv。
  2. 实时计算当天每个小时的UV。0点...12点...24点

请问这个用spark streaming如何实现呢?是不是很难有好的思路呢?

今天主要是想给大家用flink来实现一下,在这方面flink确实比较优秀了。

主要技术点就在group by的使用。

下面就是完整的案例:


package org.table.uv;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.descriptors.Json;
import org.apache.flink.table.descriptors.Kafka;
import org.apache.flink.table.descriptors.Rowtime;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.types.Row;

public class ComputeUVDay {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
        StreamTableEnvironment tEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env);
        tEnv.registerFunction("DateUtil",new DateUtil());
        tEnv.connect(
                new Kafka()
                        .version("0.10")
                        //   "0.8", "0.9", "0.10", "0.11", and "universal"
                        .topic("jsontest")
                        .property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
                        .property("group.id","test")
                        .startFromLatest()
        )
                .withFormat(
                        new Json()
                                .failOnMissingField(false)
                                .deriveSchema()
                )
                .withSchema(

                        new Schema()
                                .field("rowtime", Types.SQL_TIMESTAMP)
                                .rowtime(new Rowtime()
                                        .timestampsFromField("eventtime")
                                        .watermarksPeriodicBounded(2000)
                                )
                                .field("fruit", Types.STRING)
                                .field("number", Types.INT)
                )
                .inAppendMode()
                .registerTableSource("source");

        // 計算天級別的uv
//        Table table = tEnv.sqlQuery("select  DateUtil(rowtime),count(distinct fruit) from source group by DateUtil(rowtime)");

        // 计算小时级别uv
        Table table = tEnv.sqlQuery("select  DateUtil(rowtime,'yyyyMMddHH'),count(distinct fruit) from source group by DateUtil(rowtime,'yyyyMMddHH')");

        tEnv.toRetractStream(table, Row.class).addSink(new SinkFunction<Tuple2<Boolean, Row>>() {
            @Override
            public void invoke(Tuple2<Boolean, Row> value, Context context) throws Exception {
                System.out.println(value.f1.toString());
            }
        });

        System.out.println(env.getExecutionPlan());
        env.execute("ComputeUVDay");
    }
}

其中DateUtil类如下:


package org.table.uv;

import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;

import java.sql.Timestamp;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;

public class DateUtil extends ScalarFunction {
    public static String eval(long timestamp){
        String result = "null";
        try {
            DateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
            result = sdf.format(new Timestamp(timestamp));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }
    public static String eval(long ts, String format) {

        String result = "null";
        try {
            DateFormat sdf = new SimpleDateFormat(format);
            result = sdf.format(ts);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }
    public static void main(String[] args) {
        String eval = eval(System.currentTimeMillis(),"yyyyMMddHH");
        System.out.println(eval);
    }
}

代码里面的案例,是可以用于生产中的吗?

假如数据量小可以直接使用,每秒数据量大的话,就比较麻烦。因为你看group by后面的维度,只有当天date 这个维度,这样就会导致计算状态超级集中而使得内存占用超大进而引发oom。

这种情况解决办法就是将状态打散,然后再次聚合即可,典型的分治思想。
具体做法作为福利分享给球友吧。

还有一个问题就是由于存在全局去重及分组操作,flink内部必然要维护一定的状态信息,那么这些状态信息肯定不是要一直保存的,比如uv,我们只需要更新今天,最多昨天的状态,这个点之前的状态要删除的,不能让他白白占着内存,而导致任务内存消耗巨大,甚至因oom而挂掉。


StreamQueryConfig streamQueryConfig = tEnv.queryConfig();
streamQueryConfig.withIdleStateRetentionTime(Time.minutes(10),Time.minutes(15));

tEnv.sqlUpdate(sql,streamQueryConfig);

再有就是能使用事件时间吗?事件时间假如事件严重超时了,比如,我们状态保留时间设置的是两天,两天之后状态清除,那么这时候来了事件时间刚刚好是两天之前的,由于已经没有状态就会重新计算uv覆盖已经生成的值,就导致值错误了,这个问题如何解决呢?

这算是一个疑问吧?

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