请搭建一个Flink应用程序开发的项目环境,项目名称为flinktask,请编写一个单例对象:FlinkTask4,实现如下流数据处理要求: (1) 构建一个样例类:UserLogin,属性字段包括:userId: Long, userName: String, loginTime: Long,分别代表用户id,用户名称和登录时间。 (2) 读取kafka的login_log主题数据,将数据映射为UserLogin对象。 (3) 只过滤出用户id为:12878的数据 (4) 分配单调递增的时间戳为:loginTime (5) 要求使用事件时间和滚动窗口统计该用户每天登录次数,输出格式为:时间窗口开始, 时间窗口结束, 用户ID, 用户名称, 登录次数。例如: 2022-03-23 00:00:00, 2022-03-24 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-03-25 00:00:00, 2022-03-26 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-04-18 00:00:00, 2022-04-19 00:00:00, 12878, 刘雷, 2 (6) 要求使用自定义窗口处理函数来实现用户每天登录次数的累计。创建一个类:LoginProcessWindowFunction继承ProcessWindowFunction
理解问题请搭建一个Flink应用程序开发的项目环境,项目名称为flinktask,请编写一个单例对象:FlinkTask4,实现如下流数据处理要求: (1) 构建一个样例类:UserLogin,属性字段包括:userId: Long, userName: String, loginTime: Long,分别代表用户id,用户名称和登录时间。 (2) 读取kafka的login_log主题数据,将数据映射为UserLogin对象。 (3) 只过滤出用户id为:12878的数据 (4) 分配单调递增的时间戳为:loginTime (5) 要求使用事件时间和滚动窗口统计该用户每天登录次数,输出格式为:时间窗口开始, 时间窗口结束, 用户ID, 用户名称, 登录次数。例如: 2022-03-23 00:00:00, 2022-03-24 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-03-25 00:00:00, 2022-03-26 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-04-18 00:00:00, 2022-04-19 00:00:00, 12878, 刘雷, 2 (6) 要求使用自定义窗口处理函数来实现用户每天登录次数的累计。创建一个类:LoginProcessWindowFunction继承ProcessWindowFunction
已完成理解「请搭建一个Flink应用程序开发的项目环境,项目名称为flinktask,请编写一个单例对象:FlinkTask4,实现如下流数据处理要求: (1) 构建一个样例类:UserLogin,属性字段包括:userId: Long, userName: String, loginTime: Long,分别代表用户id,用户名称和登录时间。 (2) 读取kafka的login_log主题数据,将数据映射为UserLogin对象。 (3) 只过滤出用户id为:12878的数据 (4) 分配单调递增的时间戳为:loginTime (5) 要求使用事件时间和滚动窗口统计该用户每天登录次数,输出格式为:时间窗口开始, 时间窗口结束, 用户ID, 用户名称, 登录次数。例如: 2022-03-23 00:00:00, 2022-03-24 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-03-25 00:00:00, 2022-03-26 00:00:00, 12878, 刘雷, 1 2022-04-18 00:00:00, 2022-04-19 00:00:00, 12878, 刘雷, 2 (6) 要求使用自定义窗口处理函数来实现用户每天登录次数的累计。创建一个类:LoginProcessWindowFunction继承ProcessWindowFunction」
展开阅读网页
要搭建一个Flink应用程序开发的项目环境,并实现指定的流数据处理要求,可以按照以下步骤进行:
1. 环境准备与项目创建
首先,需要在本地或集群环境中搭建Flink执行环境,Flink可以运行在Linux、Windows和Mac OS上3。接着,使用IDEA创建一个新的Maven项目,命名为flinktask
。由于Flink没有直接的archetype,需要手动添加相关依赖和配置15。
2. 理解Flink的API和编程模型
在开发前,需要理解Flink的API和编程模型4。Flink由多个组件组成,包括DataStream API、DataSet API等。
3. 编写Flink程序
3.1 定义样例类UserLogin
public class UserLogin {
public Long userId;
public String userName;
public Long loginTime;
// 构造函数、getter和setter省略
}
3.2 编写单例对象FlinkTask4
public class FlinkTask4 {
// 单例模式实现省略
}
3.3 读取Kafka数据
使用Flink提供的Kafka连接器来读取login_log
主题数据,并将其映射为UserLogin
对象。
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "kafka服务器地址");
properties.setProperty("group.id", "test");
FlinkKafkaConsumer<UserLogin> myConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
"login_log",
new SimpleStringSchema(),
properties
);
3.4 数据过滤
过滤出userId
为12878的数据。
DataStream<UserLogin> filteredStream = stream
.filter(userLogin -> userLogin.userId == 12878);
3.5 时间戳分配与窗口处理
使用Flink的时间戳分配器和滚动窗口来统计每天的登录次数。
DataStream<UserLogin> withTimestamps = filteredStream.assignTimestampsAndWatermarks(
WatermarkStrategy
.<UserLogin>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(0))
.withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.loginTime)
);
DataStream<WindowedOutput> windowedStream = withTimestamps
.keyBy(UserLogin::getUserId)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.days(1)))
.aggregate(new LoginCountAggregator());
3.6 自定义窗口处理函数
创建LoginProcessWindowFunction
类,继承ProcessWindowFunction<UserLogin, WindowedOutput, TimeWindow>
,实现用户每天登录次数的累计。
public class LoginProcessWindowFunction extends ProcessWindowFunction<UserLogin, WindowedOutput, TimeWindow> {
@Override
public void process(
KeyedWindowedContext<UserLogin, TimeWindow> context,
Iterable<UserLogin> elements,
Collector<WindowedOutput> out) {
// 实现窗口处理逻辑
}
}
4. 运行测试
最后,编写完Flink程序后,可以通过命令行方式或Web UI界面提交运行开发的Flink应用程序67。
5. 输出格式
确保输出格式符合要求,例如:
2022-03-23 00:00:00, 2022-03-24 00:00:00, 12878, 刘雷, 1
请注意,上述代码仅为示例,具体实现需要根据Flink的API和编程模型进行调整。同时,需要根据实际的Kafka配置和Flink版本进行适配。28