flink实现实时统计黑名单思路

1. 数据收集：从Kafka或其他数据源收集数据。
2. 数据预处理：对数据进行去重、格式转换等操作。
3. 计算实时指标：使用Flink实时计算框架实现实时指标统计，如PV、UV、订单金额等指标。
4. 判断是否进入黑名单：根据业务规则，判断指标是否满足黑名单条件。
5. 收集黑名单数据：将满足黑名单条件的用户数据收集起来，将其存储在黑名单中。
6. 实时预警：当新用户进入黑名单时，及时触发预警机制，通知相关人员进行处理或阻止其继续操作。

相关问题

flink实现实时统计黑名单思路以及代码实现

思路：

1.读入实时数据：使用Flink的DataStream API读入用户行为流数据；

2.筛选出关键数据：筛选出与黑名单相关的用户行为数据，如用户购买、评价等行为信息；

3.维护黑名单：将符合标准的用户加入黑名单，黑名单信息存放在Redis中；

4.实时更新黑名单：定时从数据库中获取最新的违规数据进行黑名单更新；

5.检测用户行为：在用户行为中检测是否存在黑名单用户，如果存在，进行一定的惩罚，如降级、取消特权等。

代码实现：

public class RealTimeBlackList {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 1.获取执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 2.创建数据源
        DataStream<Order> orders = env.addSource(new OrderSource());

        // 3.连接Redis，查询和更新黑名单
        FlinkJedisPoolConfig jedisPoolConfig = new FlinkJedisPoolConfig.Builder()
                .setHost("localhost")
                .setPort(6379)
                .build();
        RedisSink<Tuple2<String, String>> redisSink = new RedisSink<>(
                jedisPoolConfig,
                new UserBlackListMapper());

        // 4.筛选符合条件的用户行为
        DataStream<Tuple2<String, String>> blackListUsers = orders
                .filter(new FilterFunction<Order>() {
                    @Override
                    public boolean filter(Order order) throws Exception {
                        // 用户行为符合规则，加入黑名单
                        if (order.gmv > 10000) {
                            return true;
                        }
                        return false;
                    }
                })
                .map(new MapFunction<Order, Tuple2<String, String>>() {
                    @Override
                    public Tuple2<String, String> map(Order order) throws Exception {
                        return new Tuple2<>(order.userId, "1");
                    }
                });

        // 5.将黑名单用户存储至Redis中，以便于实时更新
        blackListUsers.addSink(redisSink);

        // 6.检测用户行为是否存在黑名单中的用户，进行惩罚
        orders
                .keyBy(new KeySelector<Order, String>() {
                    @Override
                    public String getKey(Order order) throws Exception {
                        return order.userId;
                    }
                })
                .connect(env.fromElements(redisSink))
                .process(new BlackListProcessFunction())
                .print();

        // 7.执行作业
        env.execute("RealTimeBlackListJob");
    }

    /**
     * 黑名单处理函数
     */
    public static class BlackListProcessFunction extends CoProcessFunction<Order, Tuple2<String, String>, Order> {

        private MapState<String, String> blackListState;

        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            super.open(parameters);
            blackListState = getRuntimeContext().getMapState(
                    new MapStateDescriptor<>("blackList", String.class, String.class)
            );
        }

        /**
         * 订单流处理函数
         */
        @Override
        public void processElement1(Order order, Context context, Collector<Order> collector) throws Exception {
            // 检测用户是否在黑名单中
            String userId = order.userId;
            String blackListFlag = blackListState.get(userId);
            if (blackListFlag == null) {
                collector.collect(order);
            } else {
                // 处理惩罚逻辑，如降级、取消特权等
                // ...
            }
        }

        /**
         * 黑名单流处理函数
         */
        @Override
        public void processElement2(Tuple2<String, String> tuple, Context context, Collector<Order> collector) throws Exception {
            // 更新黑名单状态
            String userId = tuple.f0;
            String blackListFlag = tuple.f1;
            blackListState.put(userId, blackListFlag);
        }
    }

    /**
     * 用户黑名单映射函数
     */
    public static class UserBlackListMapper implements RedisMapper<Tuple2<String, String>> {

        private RedisCommandDescription commandDescription;

        @Override
        public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
            if (commandDescription == null) {
                commandDescription = new RedisCommandDescription(
                        RedisCommand.SET, // 存储命令
                        "blackListKey" // 存储键
                );
            }
            return commandDescription;
        }

        @Override
        public String getKeyFromData(Tuple2<String, String> tuple) {
            return tuple.f0;
        }

        @Override
        public String getValueFromData(Tuple2<String, String> tuple) {
            return tuple.f1;
        }
    }
}

说明：

1. 通过`DataStream API`读入实时用户行为数据；

2. 筛选出符合条件的用户进行黑名单操作；

3. 使用`Redis`存储黑名单信息，以便于实时更新；

4. 使用`CoProcessFunction`对订单流和黑名单数据进行连接处理；

5. 在`processElement1`中检测用户是否在黑名单中，如果是则进行惩罚操作；

6. 在`processElement2`中更新黑名单状态；

7. `RedisMapper`用于将黑名单信息存储至`Redis`中。

Java 实现flink实时处理kafka

你可以使用 Java 编程语言来实现 Flink 实时处理 Kafka。下面是一个简单的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

import java.util.Properties;

public class FlinkKafkaExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 Flink 执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置 Kafka 连接参数
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "flink-consumer");

        // 创建 Kafka 数据流
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties);
        DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer);

        // 在数据流上进行处理逻辑
        DataStream<String> processedStream = kafkaStream.map(str -> "Processed: " + str);

        // 打印处理后的结果
        processedStream.print();

        // 执行任务
        env.execute("Flink Kafka Example");
    }
}

在上述代码中，我们使用 `FlinkKafkaConsumer` 连接到 Kafka 主题，将 Kafka 中的数据流添加到 Flink 的执行环境中。然后，我们对数据流进行处理，并将处理后的结果打印出来。最后，通过调用 `env.execute()` 来执行任务。

请确保在运行代码之前，您已经正确配置了 Kafka 的连接参数，并将相关的 Flink 和 Kafka 依赖项添加到您的项目中。