关于后端:如何实时统计最近-15-秒的商品销售额｜FlinkLearning-实战营

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本期内容具体介绍 Flink 实战营第一期实战。

想要理解如何应用 Flink 实时统计最近 15 秒的商品销售额吗？本试验将以阿里云实时计算 Flink 版为根底，应用 Flink 自带的 MySQL Connector 连贯 RDS 云数据库实例，并以实时商品销售数据统计的例子，疏导开发者上手 Connector 的数据捕捉、数据写入等性能。

实现本次试验后，您将把握的常识有：

应用 Flink 实时计算平台创立并提交作业的办法；
编写基于 Flink Table API SQL 语句的能力；
应用 MySQL Connector 对数据库进行读写的办法。

MySQL Connector 能够将本地或近程的 MySQL 数据库连贯到 Flink 中，并不便地应用 Flink Table API 与之交互、捕捉数据变更、并将处理结果写回数据库。本试验次要介绍如何在阿里云实时计算平台上应用 Flink MySQL 连接器的相干性能，并应用 Table API 编写一个简略的例子，尝试 MySQL 作为源表、维表、汇表的不同性能。

开始试验之前，您须要开明阿里云实时计算 Flink 版，创立试验资源。

在这个例子中，咱们将创立三张数据表，别离作为源表、维表、汇表，演示 MySQL Connector 的不同性能。

进入云数据库 RDS 后盾，并登录刚刚创立资源的后盾页面。
点击左侧边栏的 + 加号按钮，创立一个测试用数据库，而后在右侧命令区输出以下建表指令并执行：

-- Source Table;
CREATE TABLE `source_table` (
  `id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `good_id` int DEFAULT NULL,
  `amount` int DEFAULT NULL,
  `record_time` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
);

-- Dimension Table;
CREATE TABLE `dimension_table` (
  `good_id` int unsigned NOT NULL,
  `good_name` varchar(256) DEFAULT NULL,
  `good_price` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`good_id`)
);

-- Sink Table;
CREATE TABLE `sink_table` (
  `record_timestamp` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  `good_name` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL,
  `sell_amount` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`record_timestamp`)
);

进入实时计算 Flink 平台，点击左侧边栏中的「利用」—「作业开发」菜单，并点击顶部工具栏的「新建」按钮新建一个作业。作业名字任意，类型抉择「流作业 / SQL」，其余设置放弃默认。如下所示：

胜利创立作业后，右侧编辑窗格应该显示新作业的内容：

接下来，咱们在右侧编辑窗格中输出以下语句来创立一张长期表，并应用 MySQL CDC 连接器实时捕捉 source_table 的变动：

CREATE TEMPORARY TABLE source_table (
    id INT NOT NULL PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
    record_time TIMESTAMP_LTZ(3),
    good_id INT,
    amount INT,
    WATERMARK FOR record_time AS record_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = '******************.mysql.rds.aliyuncs.com',
    'port' = '3306',
    'username' = '***********',
    'password' = '***********',
    'database-name' = '***********',
    'table-name' = 'source_table'
);

须要将 hostname 参数替换为早些时候创立资源的域名、将 username 和 password 参数替换为数据库登录用户名及明码、将 database-name 参数替换为之前在 RDS 后盾中创立的数据库名称。

其中，'connector' = 'mysql-cdc' 指定了应用 MySQL CDC 连接器来捕捉变动数据。您须要应用筹备步骤中申请的 RDS MySQL URL、用户名、明码，以及之前创立的数据库名替换对应局部。

任何时候您都能够点击顶部工具栏中的「验证」按钮，来确认作业 Flink SQL 语句中是否存在语法错误。

为了测试是否胜利地捕捉了源表数据，紧接着在上面写一行 SELECT * FROM source_table; 语句，并点击工具栏中的「执行」按钮。接着，向 source_table 表中插入一些数据。如果控制台中打印了相应的数据行，则阐明捕捉胜利，如下图所示：
接下来，咱们心愿对原始数据依照工夫窗口进行分组计算。咱们应用 TUMBLE 相干窗口函数联合 GROUP BY，将长度 15 秒内的订单数据依照商品 ID 进行归类，并应用 SUM 计算其销售总额。咱们在 Flink 作业编辑窗格中输出如下代码：

SELECT 
  good_id, 
  tumble_start(record_time, interval '15' seconds) AS record_timestamp, 
  sum(amount) AS total_amount 
FROM 
  source_table 
GROUP BY 
  tumble (record_time, interval '15' seconds), 
  good_id;

为了测试这一成果，须要向数据库中插入多条数据。你能够在 RDS 中执行附件中的「 示例数据.sql」来插入数据，或者应用「 示例数据生成.py」脚本实时地插入数据。

在保障源表中有数据的状况下，再次执行 Flink 作业，察看控制台的输入后果：

在这个业务场景中，购买商品信息应用 good_id 记录，而商品 ID 到可读商品名字的映射表、每件商品的价格等信息则存储在另一张维度表（Dimension Table）中。咱们同样能够应用 Flink SQL 连贯维度表，只需在 Flink 作业中编写上面的语句：

CREATE TEMPORARY TABLE dimension_table (
    good_id INT NOT NULL PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
    good_name VARCHAR(256),
    good_price INT
) WITH (
    'connector' = 'mysql',
    'hostname' = '******************.mysql.rds.aliyuncs.com',
    'port' = '3306',
    'username' = '***********',
    'password' = '***********',
    'database-name' = '***********',
    'table-name' = 'dimension_table'
);

这里，咱们心愿依据上一步中统计出的「每 15 秒商品销售量」信息，计算出每件商品的销售额。因为商品名称及商品价格数据存储在另一张维度表 dimension_table 中，咱们须要将后果视图和 dimension_table 进行 JOIN 操作，并将「商品销售量」、「商品价格」相乘计算出「商品销售额」，并提取后果中的商品可读名称信息作为后果表。

须要确保 dimension_table 中存在对应商品 ID 的条目。你能够在 RDS 中执行附件中的「 示例数据.sql」来插入数据。

作业代码如下：

SELECT 
  record_timestamp, 
  good_name, 
  total_amount * good_price AS revenue 
FROM 
  (
    SELECT 
      good_id, 
      tumble_start(record_time, interval '15' seconds) AS record_timestamp, 
      sum(amount) AS total_amount 
    FROM 
      source_table 
    GROUP BY 
      tumble (record_time, interval '15' seconds), 
      good_id
  ) AS tumbled_table 
  LEFT JOIN dimension_table ON tumbled_table.good_id = dimension_table.good_id;

其中第 7 到 20 行和上一步骤的 SQL 语句统一。

执行下面的语句，并察看控制台中的统计数据：

最初，咱们将这些实时的统计数据写回数据库，Flink SQL 也能够简略地实现这一点。首先咱们须要创立一张用于连贯汇表的 Flink 长期表，如下所示：

CREATE TEMPORARY TABLE sink_table (record_timestamp TIMESTAMP(3) NOT NULL PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
    good_name VARCHAR(128),
    sell_amount INT
) WITH (
  'connector' = 'jdbc',
  'url' = 'jdbc:mysql://******************.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/***********',
  'table-name' = 'sink_table',
  'username' = '***********',
  'password' = '***********',
  'scan.auto-commit' = 'true'
);

而后，只须要将下面的 SELECT 语句的输入后果 INSERT 到该表就能够了：

INSERT INTO sink_table 
SELECT 
  record_timestamp, 
  -- ... 和下面的语句一样

当初，点击管制台上的「上线」按钮，即可将咱们编写的 Flink SQL 作业部署上线执行。您能够应用数据库客户端等软件察看汇表中是否写入了正确的数据。

阿里云实时计算控制台在应用「执行」性能调试时，不会写入任何数据到上游中。因而为了测试应用 SQL Connector 写入汇表，您必须应用「上线」性能。

您也能够进入 Flink UI 控制台察看流数据处理图。在这个简略的示例中，首先进行的是源表数据的捕捉与窗口聚合；接着和维度表进行 JOIN 操作失去运算后果；最初将解决数据存入汇表。

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正文完

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发表至：后端

2023-06-21

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Flink MySQL Connector 简介

步骤一：创立资源

步骤二：创立数据库表

步骤三：创立 Flink 作业

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