文章目录

一 DWS层-关键词主题表(FlinkSQL)
- 1 过滤数据
- 2 利用UDTF进行拆分
- - （1）拆分结果
  - （2）Join 表函数 (UDTF)
  - （3）代码
- 3 分组、开窗、聚合计算
- 4 转换为流并写入ClickHouse
- - （1）在ClickHouse中创建关键词统计表
  - （2）封装KeywordStats实体类
  - （3）在主程序中转换流并写入ClickHouse
- 5 整体测试
二数据可视化接口
- 1 设计思路
- 2 需求梳理
- - （1）效果图
  - （2）分析可视化大屏
  - （3）接口执行过程
三 Sugar数据大屏
- 1 产品介绍
- 2 使用入口
- 3 创建数据大屏
四总成交金额接口
- 1 Sugar组件：数字翻牌器
- - （1）添加组件
  - （3）查询组件需要的数据格式
  - （4）接口访问路径以及返回格式
  - 1.1.4 接口访问路径以及返回格式
  - （5）执行SQL
  - - a product_stats_2022表中数据
    - b product_stats_2022表结构
    - c SQL语句
- 2 数据接口实现
- - （1）创建数据接口模块
  - - a 在gmall2022-parent项目下创建新的SpringBoot模块gmall2022-publisher
    - b 在pom.xml文件中添加需要的依赖
  - （2）代码分层结构
  - - a 代码结构
    - b 修改Springboot核心配置文件 application.properties
    - c 创建包结构
  - （3）代码分层实现
  - - a Mapper层：创建ProductStatsMapper接口
    - b 在Application中添加@MapperScan的注解
    - c Service层：创建ProductStatsService接口
    - d Service层：创建ProductStatsServiceImpl实现类
    - e Controller层：创建SugarController类
  - （4）测试本地接口
  - - a 启动SpringBoot应用程序
    - b 输出结果

一 DWS层-关键词主题表(FlinkSQL)

1 过滤数据

// TODO 4 将动态表中表示搜索行为的记录过滤出来
Table fullwordTable = tableEnv.sqlQuery("select " +
        "  page['item'] fullword,rowtime " +
        " from " +
        "  page_view " +
        " where " +
        "  page['page_id']='good_list' and page['item'] is not null");

2 利用UDTF进行拆分

（1）拆分结果

搜索内容：荣耀Play6T Pro 天玑810
	fullword				rowtime
荣耀Play6T Pro 天玑810		20221215

拆分后的效果：荣耀  Play6T  Pro  天玑  810
     keyword		   rowtime
	  荣耀			20221215
	  Play6T		  20221215
	  Pro			  20221215
	  天玑			20221215
	  810  		      20221215

（2）Join 表函数 (UDTF)

将表与表函数的结果进行 join 操作。左表（outer）中的每一行将会与调用表函数所产生的所有结果中相关联行进行 join 。

用户自定义表函数（ User-defined table functions，UDTFs ）在执行前必须先注册。请参考 UDF 文档以获取更多关于指定和注册UDF的信息

（3）代码

// TODO 2 注册自定义UDTF函数
tableEnv.createTemporarySystemFunction("ik_analyze", KeywordUDTF.class);

// TODO 5 使用自定义UDTF函数对搜索关键词进行拆分
Table keywordTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT rowtime, keyword FROM "+ fullwordTable +", LATERAL TABLE(ik_analyze(fullword)) AS T(keyword)");

3 分组、开窗、聚合计算

// TODO 6 分组、开窗、聚合计算
Table resTable = tableEnv.sqlQuery("select " +
        "  DATE_FORMAT(TUMBLE_START(rowtime, INTERVAL '10' SECOND),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as stt, " +
        "  DATE_FORMAT(TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '10' SECOND),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as edt, " +
        "  keyword, " +
        "  count(*) ct," +
        "  '"+ GmallConstant.KEYWORD_SEARCH +"' source," +
        "  UNIX_TIMESTAMP() * 1000 as ts" +
        " from " +
        "  "+ keywordTable +" " +
        " group by " +
        "  TUMBLE(rowtime, INTERVAL '10' SECOND),keyword ");

4 转换为流并写入ClickHouse

（1）在ClickHouse中创建关键词统计表

create table keyword_stats_2022 (
    stt DateTime,
    edt DateTime,
    keyword String ,
    source String ,
    ct UInt64 ,
    ts UInt64
)engine =ReplacingMergeTree( ts)
        partition by  toYYYYMMDD(stt)
        order by  ( stt,edt,keyword,source );

（2）封装KeywordStats实体类

package com.hzy.gmall.realtime.beans;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
/**
 * Desc: 关键词统计实体类
 */
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class KeywordStats {
    private String keyword;
    private Long ct;
    private String source;
    private String stt;
    private String edt;
    private Long ts;
}

（3）在主程序中转换流并写入ClickHouse

// TODO 7 将表转换为流
DataStream<KeywordStats> keywordStatsDS = tableEnv.toAppendStream(resTable, KeywordStats.class);
keywordStatsDS.print(">>>");

// TODO 8 将流中数据写入ck中
keywordStatsDS.addSink(ClickhouseUtil.getJdbcSink(
        // 字段顺序与实体类中属性顺序要一致
        "insert into keyword_stats_2022(keyword,ct,source,stt,edt,ts) values(?,?,?,?,?,?) "
));

5 整体测试

启动ZK、Kafka、logger.sh、ClickHouse
运行BaseLogApp
运行KeywordStatsApp
运行rt_applog目录下的jar包
查看控制台输出
查看ClickHouse中keyword_stats_2022表数据

二数据可视化接口

1 设计思路

之前数据分层处理，最后把轻度聚合的结果保存到ClickHouse中，主要的目的就是提供即时的数据查询、统计、分析服务。这些统计服务一般会用两种形式展现，一种是为专业的数据分析人员的BI工具，一种是面向非专业人员的更加直观的数据大屏。

以下主要是面向百度的sugar的数据大屏服务的接口开发。

2 需求梳理

（1）效果图

在这里插入图片描述

（2）分析可视化大屏

在可视化大屏中每个组件都需要一个单独的接口，图中一共涉及8个组件。

组件名称	组件	查询指标	对应的数据表
总成交金额	数字翻牌	订单总金额	product_stats
省市热力图查询	热力图	省市分组订单金额	province_stats
分时流量	折线图	UV分时数 PV分时数新用户分时数	visitor_stats
品牌TopN	水平柱状图	按品牌分组订单金额	product_stats
品类分布	饼状图	按品类分组订单金额	product_stats
热词字符云	字符云	关键词分组计数	keyword_stats
流量表格	交叉透视表	UV数(新老用户) PV数(新老用户) 跳出率(新老用户) 平均访问时长 (新老用户) 平均访问页面数(新老用户)	visitor_stats
热门商品	轮播表格	按SPU分组订单金额	product_stats

（3）接口执行过程

在这里插入图片描述

之前实现了DWS层计算后写入到ClickHouse中，接下来就是要为可视化大屏服务，提供一个数据接口用来查询ClickHouse中的数据。这里主要有两项工作

配置可视化大屏服务。
编写数据查询接口以供可视化大屏进行访问。

三 Sugar数据大屏

1 产品介绍

Sugar是百度云推出的敏捷 BI 和数据可视化平台，目标是解决报表和大屏的数据 BI 分析和可视化问题，解放数据可视化系统的开发人力。

2 使用入口

https://cloud.baidu.com/product/sugar.html

3 创建数据大屏

点击【立即使用】后，登录百度账号
首先创建组织
创建中选择产品【大屏尝鲜版】，首次使用有一个月的试用期
新建好组织后选择【进入组织】

在这里插入图片描述

然后进入默认的【第一个空间】
在空间中选择【待创建大屏】后的【新建】

在这里插入图片描述

选择大屏的模板
可以选空模板，也可以根据现有的模板进行修改

(8) 可以选空模板，也可以根据现有的模板进行修改

这里选择空白模板，并指定大屏的名称

在这里插入图片描述

进入大屏的编辑窗口

四总成交金额接口

1 Sugar组件：数字翻牌器

（1）添加组件

从大屏的编辑器上方选择【指标】→【数字翻牌器】

在这里插入图片描述

（3）查询组件需要的数据格式

在数据绑定的位置选择【静态JSON】，可以看到数据需要的JSON格式

（4）接口访问路径以及返回格式

1.1.4 接口访问路径以及返回格式

访问路径：/api/sugar/gmv
返回格式

{
  "status": 0,
  "data": 1201012.694507823
}

（5）执行SQL

a product_stats_2022表中数据

在这里插入图片描述

b product_stats_2022表结构

在这里插入图片描述

c SQL语句

toYYYYMMDD：将Date或DateTime转换为包含年份和月份编号的UInt32类型的数字（YYYY * 10000 + MM * 100 + DD）。

select sum(order_amount) order_amount from product_stats_2022 where toYYYYMMDD(stt)=20221215;

2 数据接口实现

（1）创建数据接口模块

a 在gmall2022-parent项目下创建新的SpringBoot模块gmall2022-publisher

在这里插入图片描述

可以先不选择依赖，之后统一在pom.xml中添加

b 在pom.xml文件中添加需要的依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.7.6</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.hzy.gmall.publisher</groupId>
    <artifactId>gmall2022-publisher</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>gmall2022-publisher</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>
    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
            <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>2.1.3</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.junit.vintage</groupId>
                    <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-lang3</artifactId>
            <version>3.11</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
            <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
            <version>0.1.55</version>
        </dependency>
    </dependencies>


    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

（2）代码分层结构

a 代码结构

分层	类	处理内容
controller 控制层	SugarController	查询交易额接口及返回参数处理
service 服务层	ProductStatsService ProductStatsServiceImpl	查询商品统计数据
mapper 数据映射层	ProductStatsMapper	编写SQL查询商品统计表

b 修改Springboot核心配置文件 application.properties

server.port=8070
#配置ClickHouse驱动以及URL
spring.datasource.driver-class-name=ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver
spring.datasource.url=jdbc:clickhouse://hadoop101:8123/default

c 创建包结构

在这里插入图片描述

（3）代码分层实现

a Mapper层：创建ProductStatsMapper接口

package com.hzy.gmall.publisher.mapper;
/**
 * 商品统计Mapper接口
 */
public interface ProductStatsMapper {
    // 获取某天商品的总交易额
    @Select("select sum(order_amount) order_amount from product_stats_2022 where toYYYYMMDD(stt)=#{date}")
    BigDecimal selectGMV(Integer date);
}

b 在Application中添加@MapperScan的注解

package com.hzy.gmall.publisher;

@SpringBootApplication
@MapperScan(basePackages = "com.hzy.gmall.publisher.mapper")
public class Gmall2022PublisherApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Gmall2022PublisherApplication.class, args);
    }

}

c Service层：创建ProductStatsService接口

package com.hzy.gmall.publisher.service;
/**
 * 商品统计service接口
 */
public interface ProductStatsService {
    // 获取某天的总交易额
    BigDecimal getGMV(Integer date);
}

d Service层：创建ProductStatsServiceImpl实现类

package com.hzy.gmall.publisher.service.impl;
/**
 * 商品统计service接口实现类
 */
@Service
public class ProductStatsServiceImpl implements ProductStatsService{

    @Autowired
    private ProductStatsMapper productStatsMapper;

    @Override
    public BigDecimal getGMV(Integer date) {
        return productStatsMapper.selectGMV(date);
    }
}

e Controller层：创建SugarController类

该类主要接收用户请求，并做出响应。根据sugar不同的组件，返回不同的格式。

package com.hzy.gmall.publisher.controller;
/**
 * 大屏展示控制层
 */
@RestController
@RequestMapping("/api/sugar")
public class SugarController {

    @Autowired
    private ProductStatsService productStatsService;

    @RequestMapping("/gmv")
    public String getGMV(@RequestParam(value = "date",defaultValue = "0") Integer date){
        if (date == 0){
            date = now();
        }

        // 调用service获取总交易额
        BigDecimal gmv = productStatsService.getGMV(date);

        String json = "{\"status\": 0,\"data\": "+gmv+"}";
        
        return json;
    }

    // 获取当前日期
    private Integer now() {
        String yyyyMMdd = DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyyMMdd");
        return Integer.valueOf(yyyyMMdd);
    }
}