背景
在大数据的实时处理中，实时的大屏展示已经成了一个很重要的展示项，比如最有名的双十一大屏实时销售总价展示。除了这个，还有一些其他场景的应用，比如我们在我们的后台系统实时的展示我们网站当前的pv、uv等等，其实做法都是类似的。
今天我们就做一个最简单的模拟电商统计大屏的小例子，我们抽取一下最简单的需求。
- 实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额
- 计算出各个分类的销售top3
- 每秒钟更新一次统计结果
实例讲解
构造数据
首先我们通过自定义source 模拟订单的生成，生成了一个Tuple2,第一个元素是分类，第二个元素表示这个分类下产生的订单金额，金额我们通过随机生成.
代码语言：javascript复制 /**
* 模拟生成某一个分类下的订单生成
*/
public static class MySource implements SourceFunction<Tuple2<String,Double>>{
private volatile boolean isRunning = true;
private Random random = new Random();
String category[] = {
"女装", "男装",
"图书", "家电",
"洗护", "美妆",
"运动", "游戏",
"户外", "家具",
"乐器", "办公"
};
@Override
public void run(SourceContext<Tuple2<String,Double>> ctx) throws Exception{
while (isRunning){
Thread.sleep(10);
//某一个分类
String c = category[(int) (Math.random() * (category.length - 1))];
//某一个分类下产生了price的成交订单
double price = random.nextDouble() * 100;
ctx.collect(Tuple2.of(c, price));
}
}
@Override
public void cancel(){
isRunning = false;
}
}
构造统计结果类
代码语言：javascript复制 public static class CategoryPojo{
// 分类名称
private String category;
// 改分类总销售额
private double totalPrice;
// 截止到当前时间的时间
private String dateTime;
getter and setter ........
}
定义窗口和触发器
代码语言：javascript复制
DataStream<CategoryPojo> result = dataStream.keyBy(0)
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.days(
1), Time.hours(-8)))
.trigger(ContinuousProcessingTimeTrigger.of(Time.seconds(
1)))
.aggregate(
new PriceAggregate(),
new WindowResult()
);
首先我们定义一个窗口期是一天的滚动窗口，然后设置一个1秒钟的触发器，之后进行聚合计算.
集合计算
代码语言：javascript复制 private static class PriceAggregate
implements AggregateFunction<Tuple2<String,Double>,Double,Double>{
@Override
public Double createAccumulator(){
return 0D;
}
@Override
public Double add(Tuple2<String,Double> value, Double accumulator){
return accumulator value.f1;
}
@Override
public Double getResult(Double accumulator){
return accumulator;
}
@Override
public Double merge(Double a, Double b){
return a b;
}
}
聚合计算也比较简单，其实就是对price的简单sum操作
收集窗口结果数据
代码语言：javascript复制
private static class WindowResult
implements WindowFunction<Double,CategoryPojo,Tuple,TimeWindow>{
SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
@Override
public void apply(
Tuple key,
TimeWindow window,
Iterable<Double> input,
Collector<CategoryPojo> out) throws Exception{
CategoryPojo categoryPojo = new CategoryPojo();
categoryPojo.setCategory(((Tuple1<String>) key).f0);
BigDecimal bg = new BigDecimal(input.iterator().next());
double p = bg.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
categoryPojo.setTotalPrice(p);
categoryPojo.setDateTime(simpleDateFormat.format(new Date()));
out.collect(categoryPojo);
}
}
我们最聚合的结果进行简单的封装，封装成CategoryPojo类以便后续处理
使用聚合窗口的结果
代码语言：javascript复制
result.keyBy("dateTime")
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(
1)))
.process(new WindowResultProcess());
接下来我们要使用上面聚合的结果，所以我们使用上面的window聚合结果流又定义了时间是1秒的滚动窗口.
如何使用窗口的结果，可以参考flink的官网[1]
结果统计
接下来我们做最后的结果统计，在这里，我们会把各个分类的总价加起来，就是全站的总销量金额，然后我们同时使用优先级队列计算出分类销售的Top3，打印出结果，在生产过程中我们可以把这个结果数据发到hbase或者redis等外部存储，以供前端的实时页面展示。
代码语言：javascript复制
private static class WindowResultProcess
extends ProcessWindowFunction<CategoryPojo,Object,Tuple,TimeWindow>{
@Override
public void process(
Tuple tuple,
Context context,
Iterable<CategoryPojo> elements,
Collector<Object> out) throws Exception{
String date = ((Tuple1<String>) tuple).f0;
Queue<CategoryPojo> queue = new PriorityQueue<>(
3,
(o1, o2)->o1.getTotalPrice() >= o2.getTotalPrice() ? 1 : -1);
double price = 0D;
Iterator<CategoryPojo> iterator = elements.iterator();
int s = 0;
while (iterator.hasNext()){
CategoryPojo categoryPojo = iterator.next();
if (queue.size() < 3){
queue.add(categoryPojo);
} else {
CategoryPojo tmp = queue.peek();
if (categoryPojo.getTotalPrice() > tmp.getTotalPrice()){
queue.poll();
queue.add(categoryPojo);
}
}
price = categoryPojo.getTotalPrice();
}
List<String> list = queue.stream()
.sorted((o1, o2)->o1.getTotalPrice() <=
o2.getTotalPrice() ? 1 : -1)
.map(f->"(分类：" f.getCategory() " 销售额："
f.getTotalPrice() ")")
.collect(
Collectors.toList());
System.out.println("时间 ： " date " 总价 : " price " top3 "
StringUtils.join(list, ","));
System.out.println("-------------");
}
}
示例运行结果
代码语言：javascript复制
3> CategoryPojo{category='户外', totalPrice=734.45, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
2> CategoryPojo{category='游戏', totalPrice=862.86, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
4> CategoryPojo{category='洗护', totalPrice=926.83, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
3> CategoryPojo{category='运动', totalPrice=744.98, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
2> CategoryPojo{category='乐器', totalPrice=648.81, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
4> CategoryPojo{category='图书', totalPrice=1010.12, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
1> CategoryPojo{category='家具', totalPrice=880.35, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
3> CategoryPojo{category='家电', totalPrice=1225.34, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
2> CategoryPojo{category='男装', totalPrice=796.06, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
1> CategoryPojo{category='女装', totalPrice=1018.88, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
1> CategoryPojo{category='美妆', totalPrice=768.37, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
时间 ： 2020-06-13 22:55:34 总价 : 9617.050000000001 top3 (分类：家电 销售额：1225.34),(分类：女装 销售额：1018.88),(分类：图书 销售额：1010.12)
完整的代码请参考
https://github.com/zhangjun0x01/bigdata-examples/blob/master/flink/src/main/java/windows/BigScreem.java
参考资料 【1】https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/dev/stream/operators/windows.html#working-with-window-results
