Flink实时电商数仓(八)

2023-12-29 17:32:29

用户域登录各窗口汇总表

  • 主要任务:从kafka页面日志主题读取数据,统计
    • 七日回流用户:之前活跃的用户,有一段时间不活跃了,之后又开始活跃,称为回流用户
    • 当日独立用户数:同一个用户当天重复登录,只算作一个独立用户。

思路分析

  1. 读取kafka页面主题数据
  2. 转换数据结构:String -> JSONObject
  3. 过滤数据,uid不为null
    • 登录的两种情况
      • 用户打开应用后自动登录
      • 用户打印应用后没有登录,浏览后跳转到登录页面
    • 过滤条件:
      • uid不为null且last_page_id is null
      • last_page_id = login
  4. 设置水位线
  5. 按照uid分组
  6. 统计回流用户数和独立用户数
  7. 开窗聚合
  8. 写入doris

具体实现

  1. 设置端口、并行度、消费者组、kafka主题
  2. 读取dwd页面主题数据
    - stream.print()
  3. 对数据进行清洗过滤:uid不为空
    • stream.flatMap()使用flatMap过滤
    • new FlatMapFunction<>(){}在该方法内部转换为JSONObject, 并且获取uid和lastPageId, try-catch这段代码
    • 判断是否满足思路分析中的条件,如果中途发生异常,直接catch后打印到控制台清理掉即可。
  4. 先注册水位线
    • jsonObjStream.assignTimestampAndWatermark
    • new SerializableTimestampAssigner<>, 提取数据中的ts
  5. 按照uid分组
    • stream.keyby()按照uid进行分组
  6. 判断独立用户和回流用户
    • 创建UserLoginBean, 使用状态保存用户的登录信息
    • 在open方法中,getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("last_login_dt",String.class))创建状态记录用户上一次的登录时间
    • processElement方法中比较当前登录的日期和状态存储的日期
      • 如果lastLoginDt==null是新用户
      • 如果不为空,判断上次登录时间和当前时间的差值是否大于7天;如果大于7天,说明是回流用户。
      • 如果小于7天,还需要判断上次登录时间是否是今天,如果不是今天,则说明该用户本次是独立用户。
  7. 开窗聚合
    • 使用滚动窗口开窗聚合
    • reduce算子中写聚合逻辑
    • process算子中获取窗口信息
  8. 写入doris
    • 创建doris sink,写出到doris

核心代码

public static void main(String[] args) {
        new DwsUserUserLoginWindow().start(10024,4,"dws_user_user_login_window", Constant.TOPIC_DWD_TRAFFIC_PAGE);
    }

    @Override
    public void handle(StreamExecutionEnvironment env, DataStreamSource<String> stream) {
        //1.读取dwd页面数据
        //stream.print();

        //2. 对数据进行清洗过滤
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjStream = etl(stream);

        //3. 注册水位线
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> withWatermarkStream = addWatermark(jsonObjStream);

        //4. 按照uid分组
        KeyedStream<JSONObject, String> keyedStream = getKeyedStream(withWatermarkStream);

        //5. 判断独立用户和回流用户
        SingleOutputStreamOperator<UserLoginBean> processedStream = getUserLoginBeanStream(keyedStream);

        //processedStream.print();

        //开窗聚合
        SingleOutputStreamOperator<UserLoginBean> reducedStream = getReducedStream(processedStream);

        //reducedStream.print();

        //写入Doris
        reducedStream.map(new DorisMapFunction<>())
                .sinkTo(FlinkSinkUtil.getDorisSink(Constant.DWS_USER_USER_LOGIN_WINDOW));


    }

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文章来源:https://blog.csdn.net/qq_44273739/article/details/135267859
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