1、应用场景分析

参考徐崴老师Flink项目

数据清洗【实时ETL】
数据报表

1.1、数据清洗【实时ETL】

1.1.1、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

1.1.2、架构图

1.2、新建项目工程

创建一个大的项目，用Maven来维护

每个flink需求，即job创建一个 ”Module”

第一步：

第二步：
在工程项目pom.xml中添加依赖管理，在其中管理各个需求子项目的依赖版本

在依赖管理中添加工程项目相关依赖：

第三步：
在DataClean module中的pom.xml中添加依赖（不需要加入版本）：

2、DataClean代码开发

开发介绍采用的是 Java 代码实现的，完整工程代码及 Scala 代码的实现详见底部 GitHub 代码地址

2.1、MyRedisSource实现

功能: 自定义 Redis Source
由于存储的是国家大区和编码的映射关系
类似于 k-v ，所以返回 HashMap 格式比较好

在 Redis 中保存的国家和大区的关系
Redis中进行数据的初始化，数据格式：
Hash 大区国家
hset areas; AREA_US US
hset areas; AREA_CT TW,HK
hset areas AREA_AR PK,SA,KW
hset areas AREA_IN IN
需要把大区和国家的对应关系组装成 java 的 hashmap

代码：

package henry.flink.customSource;

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/** * @Author: Henry * @Description: 自定义 Redis Source * 由于存储的是 国家大区和编码的映射关系 * 类似于 k-v ，所以返回 HashMap 格式比较好 * 需要把大区和国家的对应关系组装成 java 的 hashmap * * @Date: Create in 2019/5/25 18:12 **/

public class MyRedisSource implements SourceFunction<HashMap<String,String>>{
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyRedisSource.class);

    private final long SLEEP_MILLION = 60000 ;

    private boolean isrunning = true;
    private Jedis jedis = null;

    public void run(SourceContext<HashMap<String, String>> ctx) throws Exception {

        this.jedis = new Jedis("master", 6379);
        // 存储所有国家和大区的对应关系
        HashMap<String, String> keyValueMap = new HashMap<String, String>();
        while (isrunning){
            try{
                // 每次执行前先清空，去除旧数据
                keyValueMap.clear();
                // 取出数据
                Map<String, String> areas = jedis.hgetAll("areas");
                // 进行迭代
                for (Map.Entry<String, String> entry : areas.entrySet()){
                    String key = entry.getKey();      // 大区：AREA_AR
                    String value = entry.getValue();  // 国家：PK,SA,KW
                    String[] splits = value.split(",");
                    for (String split : splits){
                        // 这里 split 相当于key， key 是 value
                        keyValueMap.put(split, key); // 即 PK，AREA_AR
                    }
                }
                // 防止取到空数据
                if(keyValueMap.size() > 0){
                    ctx.collect(keyValueMap);
                }
                else {
                    logger.warn("从Redis中获取到的数据为空！");
                }
                // 一分钟提取一次
                Thread.sleep(SLEEP_MILLION);
            }
            // 捕获 Jedis 链接异常
            catch (JedisConnectionException e){
                // 重新获取链接
                jedis = new Jedis("master", 6379);
                logger.error("Redis链接异常，重新获取链接", e.getCause());
            }// 捕获其他异常处理，通过日志记录
            catch (Exception e){
                logger.error("Source数据源异常", e.getCause());
            }
        }
    }

    /** * 任务停止，设置 false * */
    public void cancel() {
        isrunning = false;
        // 这样可以只获取一次连接在while一直用
        if(jedis != null){
            jedis.close();
        }
    }
}

2.2、DataClean实现

主要代码：

// 指定 Kafka Source
 String topic = "allData";
 Properties prop = new Properties();
 prop.setProperty("bootstrap.servers", "master:9092");
 prop.setProperty("group.id", "con1");
 FlinkKafkaConsumer011<String> myConsumer = new FlinkKafkaConsumer011<String>(
         topic, new SimpleStringSchema(),prop);

 // 获取 Kafka 中的数据，Kakfa 数据格式如下：
 // {"dt":"2019-01-01 11:11:11", "countryCode":"US","data":[{"type":"s1","score":0.3},{"type":"s1","score":0.3}]}
 DataStreamSource<String> data = env.addSource(myConsumer);    // 并行度根据 kafka topic partition数设定

 // mapData 中存储最新的国家码和大区的映射关系
 DataStream<HashMap<String,String>> mapData = env.addSource(new MyRedisSource())
         .broadcast();    // 可以把数据发送到后面算子的所有并行实际例中进行计算，否则处理数据丢失数据

 // 通过 connect 方法将两个数据流连接在一起,然后再flatMap
 DataStream<String> resData = data.connect(mapData).flatMap(
                             //参数类型代表： data , mapData ， 返回结果; Json
          new CoFlatMapFunction<String, HashMap<String, String>, String>() {
             // 存储国家和大区的映射关系
             private HashMap<String, String> allMap = new HashMap<String, String>();

             // flatMap1 处理 Kafka 中的数据
             public void flatMap1(String value, Collector<String> out)
                     throws Exception {
                 // 原数据是 Json 格式
                 JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(value);
                 String dt = jsonObject.getString("dt");
                 String countryCode = jsonObject.getString("countryCode");
                 // 获取大区
                 String area = allMap.get(countryCode);
                 // 迭代取数据，jsonArray每个数据都是一个jsonobject
                 JSONArray jsonArray = jsonObject.getJSONArray("data");
                 for (int i = 0; i < jsonArray.size(); i++) {
                     JSONObject jsonObject1 = jsonArray.getJSONObject(i);
                     System.out.println("areas : - " + area);
                     jsonObject1.put("area", area);
                     jsonObject1.put("dt", dt);
                     out.collect(jsonObject1.toJSONString());
                 }
             }

             // flatMap2 处理 Redis 返回的 map 类型的数据
             public void flatMap2(HashMap<String, String> value, Collector<String> out)
                     throws Exception {
                 this.allMap = value;
             }
         });

 String outTopic = "allDataClean";
 Properties outprop= new Properties();
 outprop.setProperty("bootstrap.servers", "master:9092");
 //设置事务超时时间
 outprop.setProperty("transaction.timeout.ms",60000*15+"");

 FlinkKafkaProducer011<String> myproducer = new FlinkKafkaProducer011<>(outTopic,
         new KeyedSerializationSchemaWrapper<String>(
                 new SimpleStringSchema()), outprop,
         FlinkKafkaProducer011.Semantic.EXACTLY_ONCE);
 resData.addSink(myproducer);

3、实践运行

3.1、Redis

启动redis：

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>

hgetall查看插入数据情况：

3.2、Kafka

启动kafka：

./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties

jps查看启动进程：

kafka创建topc：

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

创建topic成功：

监控kafka topic：

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic allDataClean

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：

最后终端观察处理输出的数据：

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，所以有的线程 allMap 没有数据，有的有数据，所以会导致部分正确，这里需要通过 broadcast() 进行广播，让所有线程都接收到数据：

DataStream<HashMap<String,String>> mapData = env.addSource(new MyRedisSource()).broadcast();

运行结果：

控制台打印结果：

3.4、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

任务成功运行启动：

通过 yarn UI 查看任务，并进入Flink job：

程序中设置的并行度：

启动kafka生产者：

监控topic消费情况：

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic allDataClean

最终终端输出结果， 同IDEA中运行结果：

Github 工程源码地址

【19】Flink 实战案例开发（一）：数据清洗