为进一步帮助开发者学习使用 Flink，Apache Flink 中文社区近期发起 Flink-Learning 实战营项目。本次实战营通过真实有趣的实战场景帮助开发者实操体验 Flink，课程包括实时数据接入、实时数据分析、实时数据应用的场景实。并结合小松鼠助教模式，全方位帮助入营开发者轻松玩转 Flink，点击下方图片扫码即刻入营。
Tips：点击「阅读原文」即刻入营～
本期将继续详细介绍 Flink- Learning 实战营。
想要了解如何使用 Flink 在 GitHub 中发现最热门的项目吗？本实验使用阿里云实时计算 Flink 版内置的 GitHub 公开事件数据集，通过 Flink SQL 实时探索分析 Github 公开数据集中隐藏的彩蛋！
完成本实验后，您将掌握的知识有：
了解 Flink 和流式计算的优势
对 Flink SQL 基础能力和 Flink 实时处理特性有初步体验
实验简介
通过 Flink 对 GitHub 的实时事件流进行分析，并通过报表直观展示，了解 GitHub 的最新热门趋势、特定仓库或者组织的活跃度。
体验此场景后，可以对 Flink SQL 基础能力和 Flink 实时处理特性有直观的初步体验。
■ 为回馈广大开源开发者对社区的支持，阿里云实时计算 Flink 版提供云原生免费试用资源
实验资源
本场景使用到的实验资源和配置如下：
阿里云实时计算 Flink 版
| 配置项 | 规格 |
Task Manger 个数 | 4 个 |
Task Manager CPU | 2 核心 |
Task Manager Memory | 8 GiB |
Job Manager CPU | 1 核 |
Job Manager Memory | 2 GiB |
体验目标
对 Flink SQL 基础能力和 Flink 实时处理特性有直观的初步体验。
背景知识
GitHub 公开数据集（GitHub Archive）是 GitHub 提供的一个开放数据集合，它包含了每个公共仓库的事件数据，例如提交、拉取请求、问题和评论等。GitHub 公开数据集的数据可以用于进行各种类型的研究和分析，例如开源社区的协作情况、开发者的行为特征、编程语言的发展趋势等。使开发者们更好地了解 GitHub 上的活动和趋势，并从中获得有价值的信息和洞察。
本实验将 GitHub 公开数据集实时同步到 SLS 作为数据源，根据 Flink 对数据进行多种维度的分析并且通过报表直观展示。
前置知识
了解 Flink 相关的基础知识。
了解 Flink SQL 相关的基础知识。
环境搭建
创建 Session 集群。进入阿里云控制台，选择实时计算 Flink 版。然后选择已经购买的工作空间。
在开始阿里云实时计算 Flink 版作业编写前，需要先创建 Session 集群，只有创建了 Flink 集群，才能执行任务。
1. 点击系统管理 -> Session 集群 ->创建 Session
2. 创建 Session 集群时设置为 SQL Preview 集群，这样无需设置 Sink， 即可将 Select 语句的结果输出成图表的格式。
实验 1：Github 关注数排行榜
本实验统计从一周前起的 Github 关注度排行榜。
操作
1. 作业 SQL 代码。其中 startTime 尽量设置为当前此刻的一周前附近，如果设置的时间太早，前面无效计算时间比较长，不仅耗费资源，而且很久才能加载出计算结果。根据不同的地域设置相应的 project 和endPoint，如实例为上海的服务平台，因此设置'project' = 'github-events-shanghai'和'endPoint' = 'https://cn-shanghai-intranet.log.aliyuncs.com'，其他地域如北京、杭州、深圳更改为对应值即可。
-- 通过DDL语句创建SLS源表，SLS中存放了Github的实时数据。
CREATE TEMPORARY TABLE gh_event(
id STRING, -- 每个事件的唯一ID。
created_at BIGINT, -- 事件时间，单位秒。
created_at_ts as TO_TIMESTAMP(created_at*1000), -- 事件时间戳（当前会话时区下的时间戳，如：Asia/Shanghai）。
type STRING, -- Github事件类型，如：。ForkEvent, WatchEvent, IssuesEvent, CommitCommentEvent等。
actor_id STRING, -- Github用户ID。
actor_login STRING, -- Github用户名。
repo_id STRING, -- Github仓库ID。
repo_name STRING, -- Github仓库名，如：apache/flink, apache/spark, alibaba/fastjson等。
org STRING, -- Github组织ID。
org_login STRING -- Github组织名，如：apache,google,alibaba等。
) WITH (
'connector' = 'sls', -- 实时采集的Github事件存放在阿里云SLS中。
'project' = 'github-events-shanghai', -- 存放公开数据的SLS项目。例如'github-events-hangzhou'。
'endPoint' = 'https://cn-shanghai-intranet.log.aliyuncs.com', -- 公开数据仅限阿里云实时计算 Flink 版通过私网地址访问。例如'https://cn-hangzhou-intranet.log.aliyuncs.com'。
'logStore' = 'realtime-github-events', -- 存放公开数据的SLS logStore。
'accessId' = ' ', -- 只读账号的AK。
'accessKey' = ' ', -- 只读账号的SK。
'batchGetSize' = '500', -- 批量读取数据，每批最多拉取500条。
'startTime' = '2023-06-01 14:00:00' -- 开始时间，尽量设置到需要计算的时间附近，否则无效计算的时间较长。默认值为当前值
);
-- 配置开启mini-batch, 每2s处理一次。
SET 'table.exec.mini-batch.enabled'='true';
SET 'table.exec.mini-batch.allow-latency'='2s';
SET 'table.exec.mini-batch.size'='4096';
-- 作业设置4个并发，聚合更快。
SET 'parallelism.default' = '4';
-- 查看Github新增star数Top 5仓库。
SELECT DATE_FORMAT(created_at_ts, 'yyyy-MM-dd') as `date`, repo_name, COUNT(*) as num
FROM gh_event WHERE type = 'WatchEvent'
GROUP BY DATE_FORMAT(created_at_ts, 'yyyy-MM-dd'), repo_name
ORDER BY num DESC
LIMIT 5;2. 验证 SQL 是否正确并且执行
3. 配置图表
a. 选择 Y Bar 并且编辑标题栏为 Top 5
b. 配置 group by repo_name， order by num，即根据 repo_name 分组比较数量
c. 实验可以一直运行，不断消费最新的数据。但是如果当前集群的 CPU 数配置的较少，不足以执行两个任务，又想执行下一个实验是，可以将本实验停止。点击结果左侧的红色方框即可。
结果
第一名：s0md3v/roop 视频换脸（最近我在b站也经常翻到）
第二名：pengzhile/pandora 潘多拉实现了网页版 ChatGPT 的主要操作
第三名：ClassmateLin/dm-ticket 大麦网抢票（疫情放开，估计上周演唱会很多）
第四名：ShishirPatil/gorilla 连接海量 API 的大型语言模型
第五名：iperov/DeepFaceLive 换脸
由此可见最近一周最流行的 repo 就是 ai 视频换脸和大模型，最流行的领域就是 ai
实验 2：统计组织活跃度变化
本实验统计 Apache 和 Alibaba 组织开源在从 24 小时前开始的活跃度趋势变化。
操作
1. SQL 代码如下。其中 startTime 尽量设置为当前此刻的 24 小时前附近，如果设置的时间太早，前面无效计算时间比较长，不仅耗费资源，而且很久才能加载出计算结果。如果想要统计 Alibaba, 改成 org_login ='alibaba' 即可
CREATE TEMPORARY TABLE gh_event(
id STRING, -- 每个事件的唯一ID。
created_at BIGINT, -- 事件时间，单位秒。
created_at_ts as TO_TIMESTAMP(created_at*1000), -- 事件时间戳（当前会话时区下的时间戳，如：Asia/Shanghai）。
type STRING, -- Github事件类型，如：。ForkEvent, WatchEvent, IssuesEvent, CommitCommentEvent等。
actor_id STRING, -- Github用户ID。
actor_login STRING, -- Github用户名。
repo_id STRING, -- Github仓库ID。
repo_name STRING, -- Github仓库名，如：apache/flink, apache/spark, alibaba/fastjson等。
org STRING, -- Github组织ID。
org_login STRING -- Github组织名，如：apache,google,alibaba等。
) WITH (
'connector' = 'sls', -- 实时采集的Github事件存放在阿里云SLS中。
'project' = 'github-events-shanghai', -- 存放公开数据的SLS项目。例如'github-events-hangzhou'。
'endPoint' = 'https://cn-shanghai-intranet.log.aliyuncs.com', -- 公开数据仅限阿里云实时计算 Flink 版通过私网地址访问。例如'https://cn-hangzhou-intranet.log.aliyuncs.com'。
'logStore' = 'realtime-github-events', -- 存放公开数据的SLS logStore。
'accessId' = ' ', -- 只读账号的AK。
'accessKey' = ' ', -- 只读账号的SK。
'batchGetSize' = '500', -- 批量读取数据，每批最多拉取500条。
'startTime' = '2023-06-07 14:00:00' -- 开始时间，尽量设置到需要计算的时间附近，否则无效计算的时间较长
);
-- 配置开启mini-batch, 每2s处理一次。
SET 'table.exec.mini-batch.enabled'='true';
SET 'table.exec.mini-batch.allow-latency'='2s';
SET 'table.exec.mini-batch.size'='4096';
-- 作业设置4个并发，聚合更快。
SET 'parallelism.default' = '4';
-- 从一天前开始统计事件总量
SELECT NOW(), max(created_at_ts) as created_ts, COUNT(*) as event_count
FROM gh_event
WHERE org_login ='apache' and
created_at_ts >= NOW() - INTERVAL '1' DAY;2. 点击执行，并且配置图表
a. 点击图表配置
b. 编辑标题为"Apache"，并且选择 X/Y Line
c. 配置 X 轴为 create_ts, y 轴为 event_count
结果
Apache 作为全球性的开源组织，一天内的活跃度比较均匀，而阿里巴巴开源基本由国内开发者关注和贡献，夜间增加比较平缓，在 9 点之后明显提升。
实验 3: 统计仓库贡献时间分布情况
本实验统计 flink 和 spark 开源仓库在从一周前前开始的贡献分布情况。贡献包括代码提交、commit 评论、issue 评论、提交 PR 请求、PR 请求的审查评论等与开发者相关的事件。
1. 作业 SQL 代码。其中 startTime 尽量设置为当前此刻的一周前附近，如果设置的时间太早，前面无效计算时间比较长，不仅耗费资源，而且很久才能加载出计算结果。如果想要统计 spark, 改成 repo_name = 'apache/flink'' 即可。
CREATE TEMPORARY TABLE gh_event(
id STRING, -- 每个事件的唯一ID。
created_at BIGINT, -- 事件时间，单位秒。
created_at_ts as TO_TIMESTAMP(created_at*1000), -- 事件时间戳（当前会话时区下的时间戳，如：Asia/Shanghai）。
type STRING, -- Github事件类型，如：。ForkEvent, WatchEvent, IssuesEvent, CommitCommentEvent等。
actor_id STRING, -- Github用户ID。
actor_login STRING, -- Github用户名。
repo_id STRING, -- Github仓库ID。
repo_name STRING, -- Github仓库名，如：apache/flink, apache/spark, alibaba/fastjson等。
org STRING, -- Github组织ID。
org_login STRING -- Github组织名，如：apache,google,alibaba等。
) WITH (
'connector' = 'sls', -- 实时采集的Github事件存放在阿里云SLS中。
'project' = 'github-events-shanghai', -- 存放公开数据的SLS项目。例如'github-events-hangzhou'。
'endPoint' = 'https://cn-shanghai-intranet.log.aliyuncs.com', -- 公开数据仅限阿里云实时计算 Flink 版通过私网地址访问。例如'https://cn-hangzhou-intranet.log.aliyuncs.com'。
'logStore' = 'realtime-github-events', -- 存放公开数据的SLS logStore。
'accessId' = ' ', -- 只读账号的AK。
'accessKey' = ' ', -- 只读账号的SK。
'batchGetSize' = '500', -- 批量读取数据，每批最多拉取500条。
'startTime' = '2023-06-01 14:00:00' -- 开始时间，尽量设置到需要计算的时间附近，否则无效计算的时间较长
);
-- 配置开启mini-batch, 每2s处理一次。
SET 'table.exec.mini-batch.enabled'='true';
SET 'table.exec.mini-batch.allow-latency'='2s';
SET 'table.exec.mini-batch.size'='4096';
-- 作业设置4个并发，聚合更快。
SET 'parallelism.default' = '4';
-- 配置开启mini-batch, 每2s处理一次。
SET 'table.exec.mini-batch.enabled'='true';
SET 'table.exec.mini-batch.allow-latency'='2s';
SET 'table.exec.mini-batch.size'='4096';
-- 作业设置4个并发，聚合更快。
SET 'parallelism.default' = '4';
-- 统计从上周起的贡献量
SELECT DATE_FORMAT(created_at_ts, 'yyyy-MM-dd') as comment_date, HOUR(created_at_ts) AS comment_hour ,COUNT(*) AS comment_count
FROM gh_event
WHERE created_at_ts >= NOW() - INTERVAL '7' DAY
AND repo_name = 'apache/flink'
AND (type ='CommitCommentEvent' OR
type='IssueCommentEvent' or
type = 'PullRequestReviewCommentEvent'or
type = 'PushEvent' or
type = 'PullRequestEvent' or
type = 'PullRequestReviewEvent')
GROUP BY DATE_FORMAT(created_at_ts, 'yyyy-MM-dd'), HOUR(created_at_ts) ;2. 点击执行，并且配置图表。选择 Heatmap, 设置 Group by comment_date, Spli By comment_hour，Color为 Sum(comment_count)， 即 X 轴为天，Y 周为小时，根据总数量显示颜色深浅。
想要了解更多关于如何在 GitHub 中发现最热门的项目的知识吗？快来尝试一下吧！
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