指标统计：基于流计算 Oceanus (Flink) 实现实时UVPV统计

2022-02-14 14:52:13 浏览数 (1)

最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV、PV 指标的统计，并和公司内微视部门的同事交流。然后针对该场景做了简化，并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷。

1 解决方案描述

1.1 概述

本方案结合本地自建 Kafka 集群、腾讯云流计算 Oceanus（Flink)、云数据库 Redis 对博客、购物等网站 UV、PV 指标进行实时可视化分析。分析指标包含网站的独立访客数量（UV ）、产品的点击量（PV）、转化率（转化率 = 成交次数 / 点击量）等。

相关概念介绍： UV（Unique Visitor）：独立访客数量。访问您网站的一台客户端为一个访客，如用户对同一页面访问了 5 次，那么该页面的 UV 只加 1，因为 UV 统计的是去重后的用户数而不是访问次数。PV（Page View）：点击量或页面浏览量。 如用户对同一页面访问了 5 次，那么该页面的 PV 会加 5。

UVPV统计场景UVPV统计场景

1.2 方案架构及优势

根据以上实时指标统计场景，设计了如下架构图：

架构图架构图

涉及产品列表：

  • 本地数据中心 (IDC) 的自建 Kafka 集群
  • 私有网络 VPC
  • 专线接入/云联网/VPN 连接/对等连接
  • 流计算 Oceanus
  • 云数据库 Redis

2 前置准备

购买所需的腾讯云资源，并打通网络。自建的 Kafka 集群需根据集群所在区域需采用 VPN 连接、专线连接或对等连接的方式来实现网络互通互联。

2.1 创建私有网络 VPC

私有网络（VPC）是一块在腾讯云上自定义的逻辑隔离网络空间，在构建 Oceanus 集群、Redis 组件等服务时选择的网络建议选择同一个 VPC，网络才能互通。否则需要使用对等连接、NAT 网关、VPN 等方式打通网络。私有网络创建步骤请参考帮助文档。

2.2 创建 Oceanus 集群

流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。

在 Oceanus 控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群，选择地域、可用区、VPC、日志、存储，设置初始密码等。VPC 及子网使用刚刚创建好的网络。创建完后 Flink 的集群如下：

Oceanus 集群Oceanus 集群

2.3 创建Redis集群

在 Redis 控制台的【新建实例】页面创建集群，选择与其他组件同一地域，同区域的同一私有网络 VPC，这里还选择同一子网。

Redis 集群Redis 集群

2.4 配置自建 kafka 集群

2.4.1 修改自建Kafka集群配置

自建 Kafka 集群连接时 bootstrap-servers 参数常常使用 hostname 而不是 ip 来连接。

方式一：使用 Oceanus 平台 设置自定义 DNS 功能进行设置，来映射 hostname 到 ip。

方拾二：采用以下方式修改自建Kafka集群的 hostname 为 ip：

但用自建 Kafka 集群连接腾讯云上的 Oceanus 集群为全托管集群， Oceanus 集群的节点上无法解析自建集群的 hostname 与 ip 的映射关系，所以需要改监听器地址由 hostname 为 ip 地址连接的形式。

将 config/server.properties 配置文件中 advertised.listeners 参数配置为IP地址。示例：

代码语言：txt复制
# 0.10.X及以后版本
advertised.listeners=PLAINTEXT://10.1.0.10:9092
# 0.10.X之前版本
advertised.host.name=PLAINTEXT://10.1.0.10:9092

修改后重启 Kafka 集群。

! 若在云上使用到自建的zookeeper地址，也需要将zk配置中的hostname修改IP地址形式。

2.4.2 模拟发送数据到topic

本案例使用 topic 为uvpv-demo

1）Kafka 客户端

进入自建 Kafka 集群节点，启动 Kafka 客户端，模拟发送数据。

代码语言：txt复制
./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.1.0.10:9092 --topic uvpv-demo
>{"record_type":0, "user_id": 2, "client_ip": "100.0.0.2", "product_id": 101, "create_time": "2021-09-08 16:20:00"}
>{"record_type":0, "user_id": 3, "client_ip": "100.0.0.3", "product_id": 101, "create_time": "2021-09-08 16:20:00"}
>{"record_type":1, "user_id": 2, "client_ip": "100.0.0.1", "product_id": 101, "create_time": "2021-09-08 16:20:00"}

2）使用脚本发送

脚本一：Java 代码参考：https://cloud.tencent.com/document/product/597/54834

脚本二：Python 脚本。参考之前案例中 Python 脚本适当修改即可：基于腾讯云 Oceanus 实现视频直播场景的实时大屏分析

2.5 打通自建 IDC 集群到腾讯云网络通信

自建 Kafka 集群联通腾讯云网络，可通过以下前 3 种方式打通自建 IDC 到腾讯云的网络通信。

  • 专线接入 适用于本地数据中心 IDC 与腾讯云网络打通。
  • 云联网 适用于本地数据中心 IDC 与腾讯云网络打通，也可用于云上不同地域间私有网络VPC打通。
  • VPN连接 适用于本地数据中心 IDC 与腾讯云网络打通。
  • 对等连接 NAT网关 适合云上不同地域间私有网络 VPC 打通。

本方案中使用了 VPN 连接的方式，实现本地 IDC 和云上网络的通信。参考链接：建立 VPC 到 IDC 的连接（路由表）

根据本方案绘制了如下网络架构图：

VPN 连接网络架构图VPN 连接网络架构图

3 方案实现

接下来通过案例为您介绍如何利用流计算 Oceanus 实现网站 UV、PV、转化率指标的实时统计。

3.1 业务目标

这里只列取以下3种统计指标：

  • 网站的独立访客数量UV。Oceanus 处理后在Redis中通过 set 存储独立访客数量，同时也达到了对同一访客的数据去重的目的。
  • 网站商品页面的点击量PV。Oceanus 处理后在Redis中使用 list 存储页面点击量。
  • 转化率（转化率=成交次数/点击量）。Oceanus 处理后在Redis中用 String 存储即可。

3.2 源数据格式

浏览记录/购买记录 Kafka topic：uvpv-demo

字段

类型

含义

record_type

int

客户号

user_id

varchar

客户ip地址

client_ip

varchar

房间号

product_id

Int

进入房间时间

create_time

timestamp

创建时间

Kafka 内部采用 json 格式存储，展现出来的数据格式如下：

代码语言：shell复制
# 浏览记录
{
  "record_type":0, 
  "user_id": 6, 
  "client_ip": "100.0.0.6", 
  "product_id": 101, 
  "create_time": "2021-09-08 16:20:00"
}

# 购买记录
{
  "record_type":1, 
  "user_id": 6, 
  "client_ip": "100.0.0.6", 
  "product_id": 101, 
  "create_time": "2021-09-08 16:20:00"
}

3.3 编写 Flink SQL 作业

示例中实现了 UV、PV 和转化率3个指标的获取逻辑，并写入Sink端。

1、定义 Source

代码语言：sql复制
 CREATE TABLE `input_web_record` (
    `record_type` INT,
    `user_id` INT,
    `client_ip` VARCHAR,
    `product_id` INT,
    `create_time` TIMESTAMP,
    `times` AS create_time,
    WATERMARK FOR times AS times - INTERVAL '10' MINUTE 
 ) WITH (
     'connector' = 'kafka',   -- 可选 'kafka','kafka-0.11'. 注意选择对应的内置  Connector
     'topic' = 'uvpv-demo',  
     'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', 
     'properties.bootstrap.servers' = '10.1.0.10:9092',  
     'properties.group.id' = 'WebRecordGroup',  -- 必选参数, 一定要指定 Group ID
 
     -- 定义数据格式 (JSON 格式)
     'format' = 'json',
     'json.ignore-parse-errors' = 'true',     -- 忽略 JSON 结构解析异常
     'json.fail-on-missing-field' = 'false'   -- 如果设置为 true, 则遇到缺失字段会报错 设置为 false 则缺失字段设置为 null
 );

2、定义 Sink

代码语言：sql复制
-- UV sink
CREATE TABLE `output_uv` (  
 `userids`   STRING,
 `user_id` STRING
) WITH (
  'connector' = 'redis',          -- 输出到Redis
  'command' = 'sadd',              -- 使用集合保存uv（支持命令：set、lpush、sadd、hset、zadd）
  'nodes' = '192.28.28.217:6379',      -- redis连接地址,集群模式多个节点使用'',''分隔。
  -- 'additional-key' = '<key>',  -- 用于指定hset和zadd的key。hset、zadd必须设置。
  'password' = 'yourpassword'   -- 可选参数，密码

);

-- PV sink
CREATE TABLE `output_pv` (  
 `pagevisits`   STRING,
 `product_id` STRING,
 `hour_count` BIGINT
) WITH (
  'connector' = 'redis',          -- 输出到Redis
  'command' = 'lpush',              -- 使用列表保存pv（支持命令：set、lpush、sadd、hset、zadd）
  'nodes' = '192.28.28.217:6379',      -- redis连接地址,集群模式多个节点使用'',''分隔。
  -- 'additional-key' = '<key>',  -- 用于指定hset和zadd的key。hset、zadd必须设置。
  'password' = 'yourpassword'   -- 可选参数    
);

-- 转化率 sink
CREATE TABLE `output_conversion_rate` (  
 `conversion_rate`   STRING,
 `rate` STRING
) WITH (
  'connector' = 'redis',          -- 输出到Redis
  'command' = 'set',              -- 使用列表保存pv（支持命令：set、lpush、sadd、hset、zadd）
  'nodes' = '192.28.28.217:6379',      -- redis连接地址,集群模式多个节点使用'',''分隔。
  -- 'additional-key' = '<key>',  -- 用于指定hset和zadd的key。hset、zadd必须设置。
  'password' = 'yourpassword'   -- 可选参数   
);

3、业务逻辑

代码语言：sql复制
-- 加工得到 UV 指标，统计所有时间内的 UV
INSERT INTO output_uv 
SELECT 
  'userids' AS `userids`,
  CAST(user_id AS string) AS user_id 
FROM input_web_record ;

-- 加工并得到 PV 指标，统计每 10 分钟内的 PV
INSERT INTO output_pv 
SELECT 
  'pagevisits' AS pagevisits, 
  CAST(product_id AS string) AS product_id, 
  SUM(product_id) AS hour_count
FROM input_web_record WHERE record_type = 0 
GROUP BY 
  HOP(times, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '10' MINUTE), 
  product_id, 
  user_id;

-- 加工并得到转化率指标，统计每 10 分钟内的转化率
INSERT INTO output_conversion_rate 
SELECT 
  'conversion_rate' AS conversion_rate, 
  CAST( (((SELECT COUNT(1) FROM input_web_record WHERE record_type=0)*1.0)/SUM(a.product_id)) as string) 
FROM (SELECT * FROM input_web_record where record_type = 1) AS a
GROUP BY  
  HOP(times, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '10' MINUTE), 
  product_id;

3.4 结果验证

通常情况，会通过 Web 网站来展示统计到的 UV/PV 指标，这里为了简单。直接在 Redis 控制台登录进行查询：

查询结果查询结果

userids: 存储 UV

pagevisits: 存储 PV

conversion_rate: 存储转化率，即购买商品次数/总页面点击量。

4 总结

通过自建 Kafka 集群采集数据，在流计算 Oceanus (Flink) 中实时进行字段累加、窗口聚合等操作，将加工后的数据存储在云数据库Redis，统计到实时刷新的 UV、PV 等指标。这个方案在 Kafka json 格式设计时为了简便易懂做了简化处理，将浏览记录和产品购买记录都放在了同一个 topic 中，重点通过打通自建 IDC 和腾讯云产品间的网络来展现整个方案。针对超大规模的 UV 去重，微视的同事采用了 Redis hyperloglog 方式来实现 UV 统计。相比直接使用 set 类型方式有极小的内存空间占用的优点，详情见链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1889162。

流计算Oceanus 大数据解决方案 flinkRedis UV PV 电商

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