4.Flink实时项目之日志数据拆分

1. 摘要

我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中，作为日志数据的 ODS 层，从 kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志、启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据，但是有着完全不一样的数据结构，所以要拆分处理。将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中，作为日志 DWD 层。

页面日志输出到主流，启动日志输出到启动侧输出流，曝光日志输出到曝光侧输出流

2. 识别新老用户

本身客户端业务有新老用户的标识，但是不够准确，需要用实时计算再次确认(不涉及业务操作，只是单纯的做个状态确认)。

利用侧输出流实现数据拆分

根据日志数据内容,将日志数据分为 3 类：页面日志、启动日志和曝光日志。将不同流的数据推送下游的 kafka 的不同 Topic 中

3. 代码实现

在包app下创建flink任务BaseLogTask.java，

通过flink消费kafka 的数据，然后记录消费的checkpoint存到hdfs中，记得要手动创建路径，然后给权限

checkpoint可选择性使用，测试时可以关掉。

package com.zhangbao.gmall.realtime.app;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.zhangbao.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
/**
 * @author: zhangbao
 * @date: 2021/6/18 23:29
 * @desc:
 **/
public class BaseLogTask {
   
   
    public static void main(String[] args) {
   
   
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //设置并行度，即kafka分区数
        env.setParallelism(4);
        //添加checkpoint，每5秒执行一次
        env.enableCheckpointing(5000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);
        env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop101:9000/gmall/flink/checkpoint/baseLogAll"));
        //指定哪个用户读取hdfs文件
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","zhangbao");
        //添加数据源
        String topic = "ods_base_log";
        String group = "base_log_app_group";
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource(topic, group);
        DataStreamSource<String> kafkaDs = env.addSource(kafkaSource);
        //对格式进行转换
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonDs = kafkaDs.map(new MapFunction<String, JSONObject>() {
   
   
            @Override
            public JSONObject map(String s) throws Exception {
   
   
                return JSONObject.parseObject(s);
            }
        });
        jsonDs.print("json >>> --- ");

        try {
   
   
            //执行
            env.execute();
        } catch (Exception e) {
   
   
            e.printStackTrace();
        }

    }
}

MyKafkaUtil.java工具类

package com.zhangbao.gmall.realtime.utils;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import java.util.Properties;
/**
 * @author: zhangbao
 * @date: 2021/6/18 23:41
 * @desc:
 **/
public class MyKafkaUtil {
   
   
    private static String kafka_host = "hadoop101:9092,hadoop102:9092,hadoop103:9092";
    /**
     * kafka消费者
     */
    public static FlinkKafkaConsumer<String> getKafkaSource(String topic,String group){
   
   
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,group);
        props.setProperty(ConsumerConfig