Flink-电商用户行为分析(实时对账)
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提取码:exq9
对于订单支付事件,用户支付完成其实并不算完,我们还得确认平台账户上是否到账了。而往往这会来自不同的日志信息,所以我们要同时读入两条流的数据来做合并处理。这里我们利用connect将两条流进行连接,然后用collect进行处理或者使用join。
接下来我将使用两种方法(1.collect,2.使用join操作)
collect代码实现
import org.apache.flink.api.common.state.{ValueState, ValueStateDescriptor}
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoProcessFunction
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.util.Collectorobject OrderPayTxMatch {def main(args: Array[String]): Unit = {val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentenv.setParallelism(1)env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)//从文件中读取数据,并转换成样例类val resource1 = getClass.getResource("/OrderLog.csv")val orderEventStream = env.readTextFile(resource1.getPath).map(data=>{val dataArray = data.split(",")OrderEvent(dataArray(0).toLong,dataArray(1),dataArray(2),dataArray(3).toLong)}).assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[OrderEvent](Time.seconds(3)) {override def extractTimestamp(element: OrderEvent): Long = element.eventTime * 1000L}).filter(_.txId != "").keyBy(_.txId)val resource2 = getClass.getResource("/ReceiptLog.csv")val receiptStream = env.readTextFile(resource2.getPath).map(data=>{val dataArray = data.split(",")ReceiptEvent(dataArray(0),dataArray(1),dataArray(2).toLong)}).assignAscendingTimestamps(_.timestamp * 1000L).keyBy(_.txId)//connect连接两条流,匹配事件进行处理val resultStream = orderEventStream.connect(receiptStream).process(new OrderPayTxDetect())//定义侧输出流val unmatchedPays = new OutputTag[OrderEvent]("unmatched-pays")val unmatchedReceipts = new OutputTag[ReceiptEvent]("unmatched-receipts")resultStream.print()resultStream.getSideOutput(unmatchedPays).print("unmatched-pays")resultStream.getSideOutput(unmatchedReceipts).print("unmatched-receipts")env.execute("order pay tx match job")}}
//定义CoProcessFunction,实现两条流数据的匹配检测
class OrderPayTxDetect() extends CoProcessFunction[OrderEvent,ReceiptEvent,(OrderEvent,ReceiptEvent)]{//定义两个ValueState,保存当前交易对应的支付事件和到账事件lazy val payState:ValueState[OrderEvent] = getRuntimeContext.getState(new ValueStateDescriptor[OrderEvent]("pay",classOf[OrderEvent]))lazy val receiptState:ValueState[ReceiptEvent] = getRuntimeContext.getState(new ValueStateDescriptor[ReceiptEvent]("receipt",classOf[ReceiptEvent]))val unmatchedPays = new OutputTag[OrderEvent]("unmatched-pays")val unmatchedReceipts = new OutputTag[ReceiptEvent]("unmatched-receipts")override def processElement1(pay: OrderEvent, ctx: CoProcessFunction[OrderEvent, ReceiptEvent, (OrderEvent,ReceiptEvent)]#Context, out: Collector[(OrderEvent, ReceiptEvent)]): Unit = {//pay来了,考察有没有对应的receipt来过val receipt = receiptState.value()if (receipt != null){//如果已经又receipt,正常输出到主流out.collect((pay,receipt))}else{//如果receipt还没来,那么把pay存入庄涛,注册一个定时器等待5秒payState.update(pay)ctx.timerService().registerEventTimeTimer(pay.eventTime * 1000L + 5000L)}}override def processElement2(receipt: ReceiptEvent, ctx: CoProcessFunction[OrderEvent, ReceiptEvent, (OrderEvent,ReceiptEvent)]#Context, out: Collector[(OrderEvent, ReceiptEvent)]): Unit = {//receipt来了,考察有没有对应的pay来过val pay = payState.value()if (pay != null){//如果已经有pay,那么正常匹配,输出到主流out.collect((pay,receipt))}else{//如果pay还没来,那么把receipt存入状态,注册一个定时器等待3秒receiptState.update(receipt)ctx.timerService().registerEventTimeTimer(receipt.timestamp * 1000L + 3000L)}}override def onTimer(timestamp: Long, ctx: CoProcessFunction[OrderEvent, ReceiptEvent, (OrderEvent, ReceiptEvent)]#OnTimerContext, out: Collector[(OrderEvent, ReceiptEvent)]): Unit = {//如果pay不为空,说明receipt没来,输出unmatchedPaysif(payState.value() != null)ctx.output(unmatchedPays,payState.value())if (receiptState.value() != null)ctx.output(unmatchedReceipts,receiptState.value())//情况状态payState.clear()receiptState.clear()}
}
join代码实现
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.ProcessJoinFunction
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.util.Collectorcase class OrderEvent(orderId:Long,eventType:String,txId:String,eventTime:Long)
case class ReceiptEvent(txId:String,payChannel:String,timestamp:Long)object OrderPayTxMatchWithJoin {def main(args: Array[String]): Unit = {val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentenv.setParallelism(1)env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)//从文件中读取数据,并转换成样例类val resource1 = getClass.getResource("/OrderLog.csv")val orderEventStream = env.readTextFile(resource1.getPath).map(data=>{val dataArray = data.split(",")OrderEvent(dataArray(0).toLong,dataArray(1),dataArray(2),dataArray(3).toLong)}).assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[OrderEvent](Time.seconds(3)) {override def extractTimestamp(element: OrderEvent): Long = element.eventTime * 1000L}).filter(_.txId != "").keyBy(_.txId)val resource2 = getClass.getResource("/ReceiptLog.csv")val receiptEventStream = env.readTextFile(resource2.getPath).map(data=>{val dataArray = data.split(",")ReceiptEvent(dataArray(0),dataArray(1),dataArray(2).toLong)}).assignAscendingTimestamps(_.timestamp * 1000L).keyBy(_.txId)//使用join连接两条流val resultStream = orderEventStream.intervalJoin(receiptEventStream).between(Time.seconds(-3), Time.seconds(5)).process(new OrderPayTxDetectWithJoin())resultStream.print()env.execute("order pay tx match with join job")}}
//自定义ProcessJoinFunction
class OrderPayTxDetectWithJoin() extends ProcessJoinFunction[OrderEvent,ReceiptEvent,(OrderEvent,ReceiptEvent)]{override def processElement(left: OrderEvent, right: ReceiptEvent, ctx: ProcessJoinFunction[OrderEvent, ReceiptEvent, (OrderEvent, ReceiptEvent)]#Context, out: Collector[(OrderEvent, ReceiptEvent)]): Unit = {out.collect((left,right))}
}
总结
虽然join很方便,简单,但是有局限性,只能匹配对应上的,不能输出没有匹配上的!
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钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57