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交易数据的实时统计是电商网站一个核心功能#xff0c;可以帮助用户实时统计网站的整体销售情况#xff0c;快速验证“新销售策略”的效果。我们今天介绍一个基于表格存储(Tablestore)实现交易数据的实时计算#xff0c;给大家提供一个新使用方式。
Tablestore作为在…背景
交易数据的实时统计是电商网站一个核心功能可以帮助用户实时统计网站的整体销售情况快速验证“新销售策略”的效果。我们今天介绍一个基于表格存储(Tablestore)实现交易数据的实时计算给大家提供一个新使用方式。
Tablestore作为在线的结构化数据库提供了毫秒级的访问延时和丰富的查询方式能高效的支撑交易数据的存储和查询同时Tablestore已经原生支持阿里云的流计算框架Flink/Blink可以实现数据的实时计算。
架构 示例设计
基本场景 注意示例是模拟一个电商网站的交易数据的存储和实时计算目的是为了展示Tablestore Blink的使用流程。 用户通过SDK将网站交易数据实时的存储(PutRow/BatchWrite/TableStoreWriter)到Tablestore的source_order表中Tablestore通过Tunnel服务将实时增量的数据流入到Flink/Blink中每5秒进行一次聚合计算并将计算的结果重新写回Tablestore的sink_order表中。最后提供给“大屏”实时读取(GetRange)展示。
Source表源表- source_order
source表是原始数据表存储了所有交易记录。
字段类型注释metering(PrimaryKey)string计量类型样例中默认是weborderid(PrimaryKey)string订单号IDtsinteger交易时间(Unix时间戳毫秒精度)pricedouble交易金额buyeridinteger买家IDselleridinteger卖家IDproductidinteger商品ID
Sink表结果表- sink_order
字段类型注释metering(PrimaryKey)string计量类型样例中默认是webts(PrimaryKey)integer交易时间(Unix时间戳毫秒精度)pricedouble交易金额ordercountinteger交易次数
Flink SQL
DDL参考 注意当前Blink在支持Tablestore source上还有些限制只能运行ProcessingTime的方式未来会支持EventTime模式按照用户数据参数的时间进行计算。 -- Source 源表创建
CREATE TABLE ots_input (metering VARCHAR,orderid VARCHAR,price DOUBLE,byerid BIGINT,sellerid BIGINT,productid BIGINT,primary key(metering,orderid),ts AS PROCTIME()
) WITH (type ots,instanceName ordertest,tableName source_order,accessId ******************,accessKey ******************,endpoint http://ordertest.cn-zhangjiakou.vpc.tablestore.aliyuncs.com,tunnelName blink_agg
);
-- Sink 结果表创建
CREATE TABLE ots_output (metering VARCHAR,ts BIGINT,price DOUBLE,ordercount BIGINT,primary key(metering,ts)
) WITH (type ots,instanceName ordertest,tableName sink_order,accessId ******************,accessKey ******************,endpoint http://ordertest.cn-zhangjiakou.vpc.tablestore.aliyuncs.com,valueColumns price,ordercount
);-- 计算
INSERT INTO ots_output
SELECT DISTINCT metering as metering,CAST(TUMBLE_START(ots_input.ts, INTERVAL 5 SECOND) AS BIGINT) AS ts,SUM(price) as price,COUNT(orderid) as ordercount
FROM ots_input
GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL 5 SECOND),metering;
实战
第一步准备账户与开服
准备表格存储实例可以参考《表格存储实例创建》
准备Flink/Blink项目可以参考《Blink如何购买》
第二步创建资源
表格存储资源
表格存储控制台入口创建表格存储实例ordertest (用户自定义即可下面对于参数位置更换为自定义的实例名)并记录实例的VPC地址 同时在控制台创建Source表和Sink表 并为Source表source_order开启一个Tunnel服务blink_agg 图三 Source表source_order 图四 Sink表sink_order 图五 源表和目标表 图六 创建通道
Blink资源
Blink控制台入口创建一个Blink项目独享模式要创建集群之后才能创建项目分别创建一个作业agg_order并将上面的Flink SQL粘贴到窗口中上线服务 在运维窗口中启动该任务 第三步压入数据 并 实时获取结算结果
1 准备配置文件
程序默认会从~/tablestoreConf.json获取配置
vim ~/tablestoreConf.json# 内容
{endpoint:http://ordertest.cn-zhangjiakou.ots.aliyuncs.com,accessId:************,accessKey:************,instanceName:ordertest
}
2 构建源码
mvn install
cd target
tar xzvf stream-compute-1.0-SNAPSHOT-release.tar.gz
3 启动压力器和模拟大屏
可以直接下载工具包stream-compute-1.0-SNAPSHOT-release.tar.gz
# 窗口1
./bin/mock_order_generator
# 窗口2
./bin/data_show_screen
4 效果 原文链接 本文为云栖社区原创内容未经允许不得转载。
