scala2.12版本使用Flink消费kafka中的数据,统计商城每分钟的GMV,将结果存入redis中
时间: 2024-06-04 17:13:11 浏览: 221
好的,这个问题我可以回答。首先,你需要编写一个 Flink job,使用 Kafka Consumer connector 消费数据,然后使用 Flink 的 Window API 进行一分钟的滚动统计,并且计算出每分钟的 GMV 值。最后,使用 Redis Connector 将计算结果存入 Redis。
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scala2.12版本编写Flink1.14消费kafka中的数据,统计商城案例每分钟的GMV,将结果存入redis中
好的,这个问题可以回答。首先,您需要在代码中引入Flink和Kafka的依赖,然后创建一个Kafka数据源,使用Flink的窗口函数来统计每分钟的GMV,并将结果存入Redis中。具体实现可以参考以下代码:
```scala
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction
import redis.clients.jedis.Jedis
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
// Kafka Consumer Config
val kafkaProps = new Properties()
kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
kafkaProps.setProperty("group.id", "test")
// Kafka Consumer
val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("topic", new SimpleStringSchema(), kafkaProps)
// Create Data Stream
val dataStream = env.addSource(kafkaConsumer)
// Map to Case Class
val caseClassDataStream = dataStream.map(new MapFunction[String, CaseClass] {
override def map(value: String): CaseClass = {
// Parse JSON to Case Class
}
})
// Create Windowed Stream
val windowedStream = caseClassDataStream
.keyBy(_.timestamp)
.timeWindow(Time.minutes(1))
// Calculate GMV
val gmvStream = windowedStream
.reduce((a, b) => CaseClass(a.timestamp, a.gmv + b.gmv))
// Store GMV in Redis
gmvStream.map(new MapFunction[CaseClass, Unit] {
override def map(value: CaseClass): Unit = {
val jedis = new Jedis("localhost", 6379)
jedis.set("gmv", value.gmv.toString)
}
})
// Execute Job
env.execute("GMV Calculation")
}
case class CaseClass(timestamp: Long, gmv: Double)
}
```
这段代码中,我们使用了Flink和Kafka的依赖,并创建了一个Kafka数据源。然后,我们将从Kafka中消费的数据映射到一个Case Class中,并创建了一个每分钟的窗口。在窗口中,我们使用reduce函数来计算每分钟的GMV,并将结果存入Redis中。最后,我们执行了这个Flink Job。
使用scala2.12语言编写Flink1.14.4消费kafka中的数据,统计商城每分钟的GMV,将结果存入redis中
以下是使用scala2.12语言编写Flink1.14.4消费kafka中的数据,统计商城每分钟的GMV,将结果存入redis中的代码示例:
```scala
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction
import org.apache.flink.streaming.api.functions.{KeyedProcessFunction, ProcessFunction}
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.util.Collector
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig
case class OrderData(userId: String, timestamp: Long, amount: Double)
object GMVAnalysis {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val kafkaConsumerConfig = Map(
"bootstrap.servers" -> "localhost:9092",
"group.id" -> "flink-gmv-consumer-group",
"auto.offset.reset" -> "earliest"
)
val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String](
"orders",
new SimpleStringSchema(),
kafkaConsumerConfig
)
val dataStream = env.addSource(kafkaConsumer)
.map(line => {
val fields = line.split(",")
OrderData(fields(0), fields(1).toLong, fields(2).toDouble)
})
val gmvStream = dataStream
.keyBy(_.userId)
.timeWindow(Time.minutes(1))
.apply(new GMVWindowFunction)
val redisConfig = new FlinkJedisPoolConfig.Builder()
.setHost("localhost")
.setPort(6379)
.build()
gmvStream.addSink(new RedisSink[(String, Double)](redisConfig, new GMVSinkFunction))
env.execute("GMV Analysis")
}
}
class GMVWindowFunction extends WindowFunction[OrderData, (String, Double), String, TimeWindow] {
override def apply(key: String, window: TimeWindow, input: Iterable[OrderData], out: Collector[(String, Double)]): Unit = {
val gmv = input.map(_.amount).sum
out.collect((window.getEnd.toString, gmv))
}
}
class GMVSinkFunction extends SinkFunction[(String, Double)] {
override def invoke(value: (String, Double)): Unit = {
val jedis = new Jedis("localhost", 6379)
jedis.set(value._1, value._2.toString)
jedis.close()
}
}
```
以上代码中,我们通过FlinkKafkaConsumer从kafka中读取订单数据,并将其转换为OrderData对象。然后将数据按用户名进行分组,并使用1分钟的时间窗口进行聚合,计算每个窗口内的GMV并输出到Redis中。
需要注意的是,该示例中使用了redis.clients.jedis库来访问Redis。如果您使用的是Flink 1.13及以上版本,可以使用官方提供的flink-connector-redis库来访问Redis,这样更加便捷。具体使用方法请参考官方文档。
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