Flink实战，实时流量统计 TOPN访问URL
跟 https://blog.51cto.com/mapengfei/2580330 类似场景，来从Nginx、Apache等web服务器的日志中读取数据，实时统计出来访问热度最高的TOPN访问URL，并且要确保数据乱序的处理，lag等情况下，还要确认数据的准确性 目标： 从log文件中读取数据（也可以参考上一篇从kakfa中），取http 的method为get的请求，并且把静态文件访问过滤掉，进行实时统计 实现： 1、读取文件 2、做过滤，method=get url不为静态信息 3、生成一个滑动窗口，大小10分钟，每次滑动5s，watermask 5s（为了保险允许数据延迟，allowedLateness 1分钟） 4、进行聚合统计分析排序输出 准备日志文件： 在resource目录下生成一个nginx.log里面内容： 1.1.1.1 - - 23/03/2020:05:06:03 GET /mapengfei/2580330 1.1.1.1 - - 23/03/2020:05:06:05 GET /mapengfei/2572888 1.1.1.3 - - 24/03/2020:05:06:05 GET /mapengfei/2572888 代码： 新建一个HotUrlAnalysis.scal的object文件 /* * * @author mafei * @date 2021/1/3 */ package com.mafei.hotUrlAnalysis import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction import org.apache.flink.api.common.state.{ListState, ListStateDescriptor} import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.WindowFunction import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow import org.apache.flink.util.Collector import java.sql.Timestamp import java.text.SimpleDateFormat import scala.collection.mutable.ListBuffer // 定义要提取的数据格式 case class NginxLog(clientIp: String, userId: String,ts:Long,method:String,url:String) // 定义窗口聚合结果样例类 case class UrlViewCount(url: String, windowEnd: Long, count: Long) object HotUrlAnalysis { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) //定义取事件时间 env.setParallelism(1) //防止乱序 //1、从文件中读取数据 val inputStream = env.readTextFile("/opt/java2020_study/UserBehaviorAnalysis/HotUrlAnalysis/src/main/resources/nginx.log") val dataStream = inputStream .map(data=>{ val splitResult = data.split(" ") //因为日志格式是以空格分隔的 //因为日志中格式是字符串的，我们需要的是13位毫秒的时间戳，所以需要转换下 val dateFormatConvert = new SimpleDateFormat("dd/MM/yyyy:HH:mm:ss") // 格式： 天/月/年:时:分:秒 val ts = dateFormatConvert.parse(splitResult(3)).getTime NginxLog(splitResult(0), splitResult(1),ts,splitResult(4), splitResult(5)) }) .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[NginxLog](Time.seconds(5)) { //这里设置watermark延迟5秒 override def extractTimestamp(t: NginxLog): Long = t.ts //指定时间事件的时间戳 }) //开窗聚合，排序输出 var aggStream = dataStream .filter(_.method == "GET")//过滤下，只要method是get请求的数据 .filter(data=>{ val pattern= "^((?!\\.(css|js)$).)*$".r (pattern findFirstIn data.url).nonEmpty }) //再过滤下，像css/js之类的url不算 // .keyBy("url") //这样子写返回的是个元组类型 .keyBy(_.url) .timeWindow(Time.minutes(10), Time.seconds(5)) .allowedLateness(Time.minutes(1)) //可以watermark时间设置小一点，到时间先输出，但是窗口先不关，等到allowedLateness的时间了再关 .sideOutputLateData(new OutputTag[NginxLog]("late")) //加一个侧输出流，为了防止数据的乱序超过了1分钟 .aggregate(new PageCountAgg(),new PageViewCountResult()) val resultStream = aggStream .keyBy(_.windowEnd) //按照结束时间进行分组，收集当前窗口内的，取一定时间内的数据 .process(new TopUrl(10)) resultStream.print() aggStream.getSideOutput(new OutputTag[NginxLog]("late")).print("这是1分钟之后的延迟数据。。。。") env.execute("执行热门url访问统计") } } class PageCountAgg() extends AggregateFunction[NginxLog,Long,Long]{ override def createAccumulator(): Long = 0L override def add(in: NginxLog, acc: Long): Long = acc +1 override def getResult(acc: Long): Long = acc override def merge(acc: Long, acc1: Long): Long = acc+acc1 } class PageViewCountResult() extends WindowFunction[Long,UrlViewCount,String,TimeWindow]{ override def apply(key: String, window: TimeWindow, input: Iterable[Long], out: Collector[UrlViewCount]): Unit = { out.collect(UrlViewCount(key,window.getEnd,input.iterator.next())) } } /** * 输入参数 * K: 排序的字段类型，这里是WindowEnd时间戳，所以是Long类型 * I： 输入的数据，是上一步PageViewCountResult输出的类型，所以是UrlViewCount * O： 输出的类型，这个自己定义，看实际情况，这里直接打印了，所以String */ class TopUrl(topN:Int) extends KeyedProcessFunction[Long,UrlViewCount,String]{ lazy val urlViewCountListState: ListState[UrlViewCount] = getRuntimeContext.getListState(new ListStateDescriptor[UrlViewCount]("urlViewCountList", classOf[UrlViewCount])) override def processElement(i: UrlViewCount, context: KeyedProcessFunction[Long, UrlViewCount, String]#Context, collector: Collector[String]): Unit = { urlViewCountListState.add(i) //把每次的结果都加到自定义的list里头，方便后边做排序 context.timerService().registerEventTimeTimer(i.windowEnd) //注册一个定时器，在窗口关闭的时候触发 } override def onTimer(timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[Long, UrlViewCount, String]#OnTimerContext, out: Collector[String]): Unit = { //为了方便排序，定义另一个ListBuffer，保存ListState的所有数据 val allPageListBuffer: ListBuffer[UrlViewCount] = ListBuffer() val iter = urlViewCountListState.get().iterator() while (iter.hasNext){ allPageListBuffer += iter.next() } //清空ListState的数据，已经放到urlViewCountListState 准备计算了，等下次触发就应该是新的了 urlViewCountListState.clear() // 先按照count，从大到小排序，然后再取前N个 val sortItemViewCounts = allPageListBuffer.sortBy(_.count)(Ordering.Long.reverse).take(topN) //格式化输出数据： val result : StringBuilder = new StringBuilder result.append("当前窗口的结束时间：\t").append(new Timestamp(timestamp)).append("\n") //遍历结果列表中的每个ItemViewCount , 输出到一行 for(i <- sortItemViewCounts.indices){ val currentItemViewCount = sortItemViewCounts(i) result.append("Top").append(i+1).append("\t") .append("URL = ").append(currentItemViewCount.url).append("\t") .append("访问量： ").append(currentItemViewCount.count).append("\n") } result.append("---------------------------------------\n\n\n") Thread.sleep(1000) out.collect(result.toString()) } } 代码结构及输出效果： 问题点 在数据乱序的情况下，虽然能全部输出，但有2个问题点上面的代码，一个是在TopUrl 中保存数据用的是list，在滑动窗口先到达，延迟数据过会儿到达的时候，数据会重复输出，也就是url会出现2次第二个问题是在第二次延迟输出的时候，本来应该加上之前的数据，但是没有，而是重新从0开始计算最终效果： URL 出现次数 出现原因 /a 3 在5秒内统计数据输出的 /a 1 allowedLateness延迟数据达到产生的 解决办法： 从list改为map，并且因为之前每次都会清空list，可以改为等真正的窗口结束后再清空就可以了 主要改动的地方：processElement 和onTimer这2个方法 /* * * @author mafei * @date 2021/1/3 */ package com.mafei.hotUrlAnalysis import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction import org.apache.flink.api.common.state.{ListState, ListStateDescriptor, MapState, MapStateDescriptor} import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.WindowFunction import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow import org.apache.flink.util.Collector import java.sql.Timestamp import java.text.SimpleDateFormat import scala.collection.mutable.ListBuffer /** * import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema import org.apache.flink.api.common.state.{ListState, ListStateDescriptor} import org.apache.flink.api.java.tuple.{Tuple, Tuple1} import org.apache.flink.configuration.Configuration import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.WindowFunction import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer import org.apache.flink.util.Collector import java.sql.Timestamp import java.util.Properties import scala.collection.mutable.ListBuffer * @param clientIp * @param userId * @param ts * @param method * @param url */ // 定义要提取的数据格式 case class NginxLog2(clientIp: String, userId: String,ts:Long,method:String,url:String) // 定义窗口聚合结果样例类 case class UrlViewCount2(url: String, windowEnd: Long, count: Long) object HotUrlAnalysis2 { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) //定义取事件时间 env.setParallelism(1) //防止乱序 //1、从文件中读取数据 val inputStream = env.readTextFile("/opt/java2020_study/UserBehaviorAnalysis/HotUrlAnalysis/src/main/resources/nginx.log") val dataStream = inputStream .map(data=>{ val splitResult = data.split(" ") //因为日志格式是以空格分隔的 //因为日志中格式是字符串的，我们需要的是13位毫秒的时间戳，所以需要转换下 val dateFormatConvert = new SimpleDateFormat("dd/MM/yyyy:HH:mm:ss") // 格式： 天/月/年:时:分:秒 val ts = dateFormatConvert.parse(splitResult(3)).getTime NginxLog2(splitResult(0), splitResult(1),ts,splitResult(4), splitResult(5)) }) .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[NginxLog2](Time.seconds(5)) { //这里设置watermark延迟5秒 override def extractTimestamp(t: NginxLog2): Long = t.ts //指定时间事件的时间戳 }) //开窗聚合，排序输出 var aggStream = dataStream .filter(_.method == "GET")//过滤下，只要method是get请求的数据 .filter(data=>{ val pattern= "^((?!\\.(css|js)$).)*$".r (pattern findFirstIn data.url).nonEmpty }) //再过滤下，像css/js之类的url不算 // .keyBy("url") //这样子写返回的是个元组类型 .keyBy(_.url) .timeWindow(Time.minutes(10), Time.seconds(5)) .allowedLateness(Time.minutes(1)) //可以watermark时间设置小一点，到时间先输出，但是窗口先不关，等到allowedLateness的时间了再关 .sideOutputLateData(new OutputTag[NginxLog2]("late")) //加一个侧输出流，为了防止数据的乱序超过了1分钟 .aggregate(new PageCountAgg2(),new PageViewCountResult2()) val resultStream = aggStream .keyBy(_.windowEnd) //按照结束时间进行分组，收集当前窗口内的，取一定时间内的数据 .process(new TopUrl2(10)) resultStream.print() aggStream.getSideOutput(new OutputTag[NginxLog2]("late")).print("这是1分钟之后的延迟数据。。。。") env.execute("执行热门url访问统计") } } class PageCountAgg2() extends AggregateFunction[NginxLog2,Long,Long]{ override def createAccumulator(): Long = 0L override def add(in: NginxLog2, acc: Long): Long = acc +1 override def getResult(acc: Long): Long = acc override def merge(acc: Long, acc1: Long): Long = acc+acc1 } class PageViewCountResult2() extends WindowFunction[Long,UrlViewCount2,String,TimeWindow]{ override def apply(key: String, window: TimeWindow, input: Iterable[Long], out: Collector[UrlViewCount2]): Unit = { out.collect(UrlViewCount2(key,window.getEnd,input.iterator.next())) } } /** * 输入参数 * K: 排序的字段类型，这里是WindowEnd时间戳，所以是Long类型 * I： 输入的数据，是上一步PageViewCountResult2输出的类型，所以是UrlViewCount2 * O： 输出的类型，这个自己定义，看实际情况，这里直接打印了，所以String */ class TopUrl2(topN:Int) extends KeyedProcessFunction[Long,UrlViewCount2,String]{ lazy val UrlViewCount2MapState: MapState[String,Long] = getRuntimeContext.getMapState(new MapStateDescriptor[String,Long]("UrlViewCount2Map",classOf[String],classOf[Long])) override def processElement(i: UrlViewCount2, context: KeyedProcessFunction[Long, UrlViewCount2, String]#Context, collector: Collector[String]): Unit = { UrlViewCount2MapState.put(i.url,i.count) context.timerService().registerEventTimeTimer(i.windowEnd) //注册一个定时器，在窗口关闭的时候触发 //再另外注册一个定时器，1分钟之后触发，这时窗口已经彻底关闭，不再有聚合结果输出，可以清空状态 context.timerService().registerEventTimeTimer(i.windowEnd + 60000L) } override def onTimer(timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[Long, UrlViewCount2, String]#OnTimerContext, out: Collector[String]): Unit = { /** * 使用mapState的方式 */ //判断定时器触发时间，如果已经是窗口结束时间1分钟之后，那么直接清空状态 if(timestamp == ctx.getCurrentKey+60000L){ UrlViewCount2MapState.clear() return } val allUrlViewCount2sBuffer: ListBuffer[(String,Long)] = ListBuffer() val iter = UrlViewCount2MapState.entries().iterator() while (iter.hasNext){ val entry = iter.next() allUrlViewCount2sBuffer += ((entry.getKey, entry.getValue)) } // 先按照count，从大到小排序，然后再取前N个 val sortItemViewCounts = allUrlViewCount2sBuffer.sortBy(_._2)(Ordering.Long.reverse).take(topN) //格式化输出数据： val result : StringBuilder = new StringBuilder result.append("当前窗口的结束时间：\t").append(new Timestamp(timestamp)).append("\n") //遍历结果列表中的每个ItemViewCount , 输出到一行 for(i <- sortItemViewCounts.indices){ val currentItemViewCount = sortItemViewCounts(i) result.append("Top").append(i+1).append("\t") .append("URL = ").append(currentItemViewCount._1).append("\t") .append("访问量： ").append(currentItemViewCount._2).append("\n") } result.append("---------------------------------------\n\n\n") Thread.sleep(1000) out.collect(result.toString()) } }
