使用DLI Flink SQL进行电商实时业务数据分析_数据湖探索 DLI

应用场景

当前线上购物无疑是最火热的购物方式，而电商平台则又可以以多种方式接入，例如通过web方式访问、通过app的方式访问、通过微信小程序的方式访问等等。而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等指标，从而能在显示大屏上实时展示相关数据，方便及时了解数据变化，有针对性地调整营销策略。而如何高效快捷地统计这些指标呢？

假设平台已经将每个商品的订单信息实时写入Kafka中，这些信息包括订单ID、订单生成的渠道(即web方式、app方式等)、订单时间、订单金额、折扣后实际支付金额、支付时间、用户ID、用户姓名、订单地区ID等信息。而我们需要做的，就是根据当前可以获取到的业务数据，实时统计每种渠道的相关指标，输出存储到数据库中，并进行大屏展示。

方案架构

使用DLI Flink完成电商业务实时数据的分析处理，获取各个渠道的销售汇总数据。

图1 方案简介

流程指导

使用DLI Flink进行电商实时业务数据分析的操作过程主要包括以下步骤：

步骤1：创建资源。在您的账户下创建作业需要的相关资源，涉及VPC、DMS、DLI、RDS。

步骤2：获取DMS连接地址并创建Topic。获取DMS Kafka实例连接地址并创建DMS Topic。

步骤3：创建RDS数据库表。获取RDS实例内网地址，登录RDS实例创建RDS数据库及MySQL表。

步骤4：创建DLI增强型跨源。创建DLI增强型跨源，并测试队列与RDS、DMS实例连通性。

步骤5：创建并提交Flink作业。创建DLI Flink OpenSource SQL作业并运行。

步骤6：查询结果。查询Flink作业结果，使用DLV进行大屏展示。

方案优势

跨源分析：数据免搬迁，就可以关联分析存在OBS中的各个渠道的销售汇总数据。
纯SQL操作：DLI已对接多个数据源，直接通过SQL建表就可以完成数据源的映射。

资源和成本规划

表1 资源和成本规划
资源	资源说明	成本说明
OBS	需要创建一个OBS桶将数据上传到对象存储服务OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。	OBS的使用涉及以下几项费用：存储费用：静态网站文件存储在OBS中产生的存储费用。请求费用：用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。流量费用：用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和流量大小有关，请根据自己的业务进行预估。
DLI	在创建SQL作业前需购买队列，使用DLI的队列资源时，按照队列CU时进行计费。	如购买按需计费的队列，在使用队列资源时，按照队列CU时进行计费。以小时为单位进行结算。不足一小时按一小时计费，小时数按整点计算。队列CU时按需计费的计算费用=单价CU数小时数。
VPC	VPC丰富的功能帮助您灵活管理云上网络，包括创建子网、设置安全组和网络ACL、管理路由表、申请弹性公网IP和带宽等。	VPC本身不收取费用。但如有互联网访问需求，您需要购买弹性公网IP。弹性公网IP提供“包年/包月”和“按需计费”两种计费模式。了解VPC计费说明。
DMS Kafka	Kafka提供的消息队列服务，向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka专享实例。	Kafka版支持按需和包周期两种付费模式。Kafka计费项包括Kafka实例和Kafka的磁盘存储空间。了解Kafka计费说明。
RDS MySQL	数据库 RDS for MySQL提供在线云数据库服务。	RDS对您选择的数据库实例、数据库存储和备份存储（可选）收费。了解RDS计费说明。
DLV	DLV适配云上云下多种数据源，提供丰富多样的可视化组件，快速定制数据大屏。	使用DLV服务的费用主要是DLV包年包月套餐的费用，您可以根据实际使用情况，选择合适的版本规格。了解DLI产品价格详情。

数据说明

数据源表：电商业务订单详情宽表

字段名	字段类型	说明
order_id	string	订单ID
order_channel	string	订单生成的渠道(即web方式、app方式等)
order_time	string	订单时间
pay_amount	double	订单金额
real_pay	double	实际支付金额
pay_time	string	支付时间
user_id	string	用户ID
user_name	string	用户姓名
area_id	string	订单地区ID

结果表：各渠道的销售总额实时统计表。

字段名	字段类型	说明
begin_time	varchar(32)	开始统计指标的时间
channel_code	varchar(32)	渠道编号
channel_name	varchar(32)	渠道名
cur_gmv	double	当天GMV
cur_order_user_count	bigint	当天付款人数
cur_order_count	bigint	当天付款订单数
last_pay_time	varchar(32)	最近结算时间
flink_current_time	varchar(32)	Flink数据处理时间

步骤1：创建资源

如表2所示，完成VPC、DMS、RDS、DLI、DLV资源的创建。

表2 创建资源
资源类型	说明	操作指导
VPC	VPC为资源提供云上的网络管理服务。资源网络规划说明： Kafka与MySQL实例指定的VPC需为同一VPC。 Kafka与MySQL实例所属VPC网段不得与创建的DLI队列网段冲突。	创建VPC和子网
DMS Kafka	本例中以DMS Kafka实例作为数据源。	DMS Kafka入门指引
RDS MySQL	本例中以使用RDS提供在线云数据库服务。	RDS MySQL快速入门
DLI	DLI提供实时业务数据分析。创建DLI队列时请创建“包年包月”或者“按需-专属资源”模式的通用队列，否则无法创建增强型网络连接。	DLI 创建队列
DLV	DLV实时展现DLI队列处理后的结果数据。	DLV 创建大屏

步骤2：获取DMS连接地址并创建Topic

在控制台单击“服务列表”，选择“分布式消息服务DMS”，单击进入DMS服务控制台页面。在“Kafka专享版”页面找到您所创建的Kafka实例。
图2 Kafka实例
进入实例详情页面。单击“基本信息”，获取“连接地址”。
图3 获取连接地址
单击“Topic管理”，创建一个Topic：trade_order_detail_info。
图4 创建Topic

Topic配置如下：
- 分区数：1
- 副本数：1
- 老化时间：72h
- 同步落盘：否

步骤3：创建RDS数据库表

在控制台单击“服务列表”，选择“云数据库RDS”，单击进入RDS页面。在“实例管理页面”，找到您已经创建的RDS实例，获取其内网地址。
图5 内网地址
单击所创建RDS实例的“登录”，跳转至“数据管理服务-DAS”。输入相关账户信息，单击“测试连接”。显示连接成功后，单击“登录”，进入“实例登录”页面。
图6 实例登录
登录RDS实例后，单击“新建数据库”，创建名称为“dli-demo”的数据库。
图7 创建数据库

单击“SQL操作”>“SQL查询”，执行如下SQL创建测试用MySQL表，表相关字段含义在•数据说明中有详细介绍。

DROP TABLE `dli-demo`.`trade_channel_collect`;
CREATE TABLE `dli-demo`.`trade_channel_collect` (
	`begin_time` VARCHAR(32) NOT NULL,
	`channel_code` VARCHAR(32) NOT NULL,
	`channel_name` VARCHAR(32) NULL,
	`cur_gmv` DOUBLE UNSIGNED NULL,
	`cur_order_user_count` BIGINT UNSIGNED NULL,
	`cur_order_count` BIGINT UNSIGNED NULL,
	`last_pay_time` VARCHAR(32) NULL,
	`flink_current_time` VARCHAR(32) NULL,
	PRIMARY KEY (`begin_time`, `channel_code`)
)	ENGINE = InnoDB
	DEFAULT CHARACTER SET = utf8mb4
	COLLATE = utf8mb4_general_ci
	COMMENT = '各渠道的销售总额实时统计';

图8 创建表

步骤4：创建DLI增强型跨源

在控制台单击“服务列表”，选择“数据湖探索”，单击进入DLI服务页面。单击“资源管理 > 队列管理”，查询创建的DLI队列。
图9 队列列表
单击“全局配置 > 服务授权”，选中“VPC Administrator”，单击“更新委托权限”，赋予DLI操作用户VPC资源的权限，用于创建VPC的“对等连接”。
图10 更新委托权限
单击“跨源连接 > 增强型跨源 > 创建”，配置如下连接信息后单击“确定”。
- 连接名称：增强型跨源名称。
- 弹性资源池：选择您所创建的通用队列。
- 虚拟私有云：选择 Kafka 与 MySQL 实例所在的VPC。
- 子网：选择 Kafka 与 MySQL 实例所在的子网。
图11 创建增强型跨源

增强型跨源创建完成后，在跨源列表中，对应的跨源连接状态会显示为“已激活”。

单击跨源连接的名称，详情页面显示连接状态为“ACTIVE”。

图12 跨源连接状态

图13 详情
测试队列与RDS、DMS实例连通性。
1. 单击“队列管理”，选择您所使用的队列，单击“操作”列中的“更多”>“测试地址连通性”。
  图14 检测地址连通性
2. 输入DMS Kafka实例连接地址和步RDS MySQL实例内网地址，进行网络连通性测试。
  测试结果显示可达，则DLI队列与Kafka、MySQL实例的网络已经联通。
  
  图15 测试结果
  
  如果测试结果不可达，需要修改实例所在VPC的安全组规则，放开9092、3306端口对DLI队列的限制，DLI队列网段信息可以在队列的详情页中获取。
  
  图16 安全组规则

步骤5：创建并提交Flink作业

单击DLI控制台左侧“作业管理”，选择“Flink作业”。单击“创建作业”。
- 类型：选择作业类型为：Flink OpenSource SQL。
- 名称：自定义。
图17 创建Flink作业

单击“确定”，进入作业编辑作业页面，具体SQL示例如下，部分参数值需要根据RDS和DMS对应的信息进行修改。

--********************************************************************--
-- 数据源：trade_order_detail_info (订单详情宽表)
--********************************************************************--
create table trade_order_detail (
  order_id string,      -- 订单ID
  order_channel string,   -- 渠道
  order_time string,     -- 订单创建时间
  pay_amount double,     -- 订单金额
  real_pay double,      -- 实际付费金额
  pay_time string,      -- 付费时间
  user_id string,      -- 用户ID
  user_name string,     -- 用户名
  area_id string       -- 地区ID
) with (
  "connector.type" = "kafka",
  "connector.version" = "0.10",
  "connector.properties.bootstrap.servers" = "xxxx:9092,xxxx:9092,xxxx:9092", -- Kafka连接地址
  "connector.properties.group.id" = "trade_order",   -- Kafka groupID
  "connector.topic" = "trade_order_detail_info",     -- Kafka topic
  "format.type" = "json",
  "connector.startup-mode" = "latest-offset"
);

--********************************************************************--
-- 结果表：trade_channel_collect (各渠道的销售总额实时统计)
--********************************************************************--
create table trade_channel_collect(
  begin_time string,       --统计数据的开始时间
  channel_code string,      -- 渠道编号
  channel_name string,      -- 渠道名
  cur_gmv double,         -- 当天GMV
  cur_order_user_count bigint, -- 当天付款人数
  cur_order_count bigint,    -- 当天付款订单数
  last_pay_time string,     -- 最近结算时间
  flink_current_time string,
  primary key (begin_time, channel_code) not enforced
) with (
  "connector.type" = "jdbc",
  "connector.url" = "jdbc:mysql://xxxx:3306/xxxx",    -- mysql连接地址，jdbc格式
  "connector.table" = "xxxx",            -- mysql表名
  "connector.driver" = "com.mysql.jdbc.Driver",
  'pwd_auth_name'= 'xxxxx', --DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。使用跨源认证则无需在作业中配置账号和密码。
  "connector.write.flush.max-rows" = "1000",
  "connector.write.flush.interval" = "1s"
);

--********************************************************************--
-- 临时中间表
--********************************************************************--
create view tmp_order_detail
as
select *
    , case when t.order_channel not in ("webShop", "appShop", "miniAppShop") then "other"
           else t.order_channel end as channel_code --重新定义统计渠道 只有四个枚举值[webShop、appShop、miniAppShop、other]
    , case when t.order_channel = "webShop" then _UTF16"网页商城"
           when t.order_channel = "appShop" then _UTF16"app商城"
           when t.order_channel = "miniAppShop" then _UTF16"小程序商城"
           else _UTF16"其他" end as channel_name --渠道名称
from (
    select *
        , row_number() over(partition by order_id order by order_time desc ) as rn --去除重复订单数据
        , concat(substr("2021-03-25 12:03:00", 1, 10), " 00:00:00") as begin_time
        , concat(substr("2021-03-25 12:03:00", 1, 10), " 23:59:59") as end_time
    from trade_order_detail
    where pay_time >= concat(substr("2021-03-25 12:03:00", 1, 10), " 00:00:00") --取今天数据，为了方便运行，这里使用"2021-03-25 12:03:00"替代cast(LOCALTIMESTAMP as string)
    and real_pay is not null
) t
where t.rn = 1;

-- 按渠道统计各个指标
insert into trade_channel_collect
select
      begin_time  --统计数据的开始时间
    , channel_code
    , channel_name
    , cast(COALESCE(sum(real_pay), 0) as double) as cur_gmv --当天GMV
    , count(distinct user_id) as cur_order_user_count --当天付款人数
    , count(1) as cur_order_count --当天付款订单数
    , max(pay_time) as last_pay_time --最近结算时间
	, cast(LOCALTIMESTAMP as string) as flink_current_time --flink任务中的当前时间
from tmp_order_detail
where pay_time >= concat(substr("2021-03-25 12:03:00", 1, 10), " 00:00:00")
group by begin_time, channel_code, channel_name;

作业逻辑说明如下：

创建一个Kafka源表，用来从Kafka指定Topic中读取消费数据；
创建一个结果表，用来通过JDBC向MySQL中写入结果数据。
实现相应的处理逻辑，以实现各个指标的统计。
为了简化最终的处理逻辑，使用创建视图进行数据预处理。
1. 利用over窗口条件和过滤条件结合以去除重复数据（该方式是利用了top N的方法），同时利用相应的内置函数concat和substr将当天的00:00:00作为统计的开始时间，当天的23:59:59作为统计结束时间，并筛选出支付时间在当天凌晨00:00:00后的订单数据进行统计（为了方便模拟数据的构造，这里使用"2021-03-25 12:03:00"替代cast(LOCALTIMESTAMP as string)）。
2. 根据这些数据的订单渠道利用内置的条件函数设置channel_code和channel_name的值，从而获取了源表中的字段信息，以及begin_time、end_time和channel_code、channel_name的值。
根据需要对相应指标进行统计和筛选，并将结果写入到结果表中。

选择所创建的DLI通用队列提交作业。

图18 Flink Opensource SQL作业
等待作业状态会变为“运行中”，单击作业名称，可以查看作业详细运行情况。
图19 作业运行状态
使用Kafka客户端向指定topic发送数据，模拟实时数据流。
具体方法请参考DMS-连接实例生产消费信息。

图20 模拟实时数据流

发送命令如下：

sh kafka_2.11-2.3.0/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list KafKa连接地址 --topic Topic名称

示例数据如下：

{"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100.00", "pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}
{"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180.00", "pay_time":"2021-03-24 16:10:06", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}
{"order_id":"202103251202020001", "order_channel":"miniAppShop", "order_time":"2021-03-25 12:02:02", "pay_amount":"60.00", "real_pay":"60.00", "pay_time":"2021-03-25 12:03:00", "user_id":"0002", "user_name":"Bob", "area_id":"330110"}
{"order_id":"202103251505050001", "order_channel":"qqShop", "order_time":"2021-03-25 15:05:05", "pay_amount":"500.00", "real_pay":"400.00", "pay_time":"2021-03-25 15:10:00", "user_id":"0003", "user_name":"Cindy", "area_id":"330108"}
{"order_id":"202103252020200001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 20:20:20", "pay_amount":"600.00", "real_pay":"480.00", "pay_time":"2021-03-25 00:00:00", "user_id":"0004", "user_name":"Daisy", "area_id":"330102"}
{"order_id":"202103260808080001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-25 08:08:08", "pay_amount":"300.00", "real_pay":"240.00", "pay_time":"2021-03-25 08:10:00", "user_id":"0004", "user_name":"Daisy", "area_id":"330102"}
{"order_id":"202103261313130001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-25 13:13:13", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100.00", "pay_time":"2021-03-25 16:16:16", "user_id":"0004", "user_name":"Daisy", "area_id":"330102"}
{"order_id":"202103270606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-25 06:06:06", "pay_amount":"50.50", "real_pay":"50.50", "pay_time":"2021-03-25 06:07:00", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}
{"order_id":"202103270606060002", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-25 06:06:06", "pay_amount":"66.60", "real_pay":"66.60", "pay_time":"2021-03-25 06:07:00", "user_id":"0002", "user_name":"Bob", "area_id":"330110"}
{"order_id":"202103270606060003", "order_channel":"miniAppShop", "order_time":"2021-03-25 06:06:06", "pay_amount":"88.80", "real_pay":"88.80", "pay_time":"2021-03-25 06:07:00", "user_id":"0003", "user_name":"Cindy", "area_id":"330108"}
{"order_id":"202103270606060004", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-25 06:06:06", "pay_amount":"99.90", "real_pay":"99.90", "pay_time":"2021-03-25 06:07:00", "user_id":"0004", "user_name":"Daisy", "area_id":"330102"}

单击DLI控制台左侧“作业管理”>“Flink作业”，单击3提交的Flink作业。在作业详情页面，可以看到处理的数据记录数。
图21 Flink作业详情

步骤6：查询结果

参考2，登录MySQL实例，执行如下SQL语句，即可查询到经过Flink作业处理后的结果数据。
```
SELECT * FROM `dli-demo`.`trade_channel_collect`;
```
图22 查询结果
配置DLV大屏，执行SQL查询RDS MySQL，即可以实现大屏实时展示。
具体配置方法可参考DLV开发大屏。

图23 大屏展示

使用DLI Flink SQL进行电商实时业务数据分析

应用场景

方案架构

流程指导

方案优势

资源和成本规划

数据说明

步骤1：创建资源

步骤2：获取DMS连接地址并创建Topic

步骤3：创建RDS数据库表

步骤4：创建DLI增强型跨源

步骤5：创建并提交Flink作业

步骤6：查询结果

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