湖仓一体电商项目（十九）：业务实现之编写写入 DWS 层业务代码

2023-02-07
广东
本文字数：7102 字
阅读完需：约 23 分钟

业务实现之编写写入 DWS 层业务代码

DWS 层主要是存放大宽表数据，此业务中主要是针对 Kafka topic “KAFKA-DWD-BROWSE-LOG-TOPIC”中用户浏览商品日志数据关联 HBase 中“ODS_PRODUCT_CATEGORY”商品分类表与“ODS_PRODUCT_INFO”商品表维度数据获取浏览商品主题大宽表。

Flink 在读取 Kafka 用户浏览商品数据与 HBase 中维度数据进行关联时采用了 Redis 做缓存，这样可以加快处理数据的速度。获取用户主题宽表之后，将数据写入到 Iceberg-DWS 层中，另外将宽表数据结果写入到 Kafka 中方便后期做实时统计分析。

一、代码编写

具体代码参照“ProduceBrowseLogToDWS.scala”，大体代码逻辑如下：

object ProduceBrowseLogToDWS {
  private val hbaseDimProductCategoryTbl: String = ConfigUtil.HBASE_DIM_PRODUCT_CATEGORY  private val hbaseDimProductInfoTbl: String = ConfigUtil.HBASE_DIM_PRODUCT_INFO  private val kafkaDwsBrowseLogWideTopic: String = ConfigUtil.KAFKA_DWS_BROWSE_LOG_WIDE_TOPIC  private val kafkaBrokers: String = ConfigUtil.KAFKA_BROKERS
  def main(args: Array[String]): Unit = {    //1.准备环境    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment    val tblEnv: StreamTableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(env)    env.enableCheckpointing(5000)    import org.apache.flink.streaming.api.scala._
    /**      * 1.需要预先创建 Catalog      * 创建Catalog,创建表需要在Hive中提前创建好，不在代码中创建，因为在Flink中创建iceberg表不支持create table if not exists ...语法      */    tblEnv.executeSql(      """        |create catalog hadoop_iceberg with (        | 'type'='iceberg',        | 'catalog-type'='hadoop',        | 'warehouse'='hdfs://mycluster/lakehousedata'        |)      """.stripMargin)
    /**      * 2.创建 Kafka Connector,连接消费Kafka dwd中数据      *  {      *   "browseProductCode": "BviQsxHtxC",      *   "browseProductTpCode": "282",      *   "userIp": "5.189.85.33",      *   "obtainPoints": "38",      *   "userId": "uid250775",      *   "frontProductUrl": "https:///swdOX/ruh",      *   "kafka_dwd_topic": "KAFKA-DWD-BROWSE-LOG-TOPIC",      *   "logTime": "1647067452241",      *   "browseProductUrl": "https:///57/zB4oF"      *  }      */    tblEnv.executeSql(      """        |create table kafka_dwd_browse_log_tbl (        |   logTime string,        |   userId string,        |   userIp string,        |   frontProductUrl string,        |   browseProductUrl string,        |   browseProductTpCode string,        |   browseProductCode string,        |   obtainPoints string        |) with (        | 'connector' = 'kafka',        | 'topic' = 'KAFKA-DWD-BROWSE-LOG-TOPIC',        | 'properties.bootstrap.servers'='node1:9092,node2:9092,node3:9092',        | 'scan.startup.mode'='earliest-offset', --也可以指定 earliest-offset 、latest-offset        | 'properties.group.id' = 'my-group-id',        | 'format' = 'json'        |)      """.stripMargin)
    val browseLogTbl:Table = tblEnv.sqlQuery(      """        | select logTime,userId,userIp,frontProductUrl,browseProductUrl,browseProductTpCode,browseProductCode,obtainPoints from kafka_dwd_browse_log_tbl      """.stripMargin)

    //3.将Row 类型数据转换成对象类型操作,方便与维度数据进行关联    val browseLogDS: DataStream[BrowseLog] = tblEnv.toAppendStream[Row](browseLogTbl).map(row=>{      val logTime: String = row.getField(0).toString//浏览日志时间      val userId: String = row.getField(1).toString//用户编号      val userIp: String = row.getField(2).toString//浏览IP地址      val frontProductUrl: String = row.getField(3).toString//跳转前URL地址，有为null，有的不为null      val browseProductUrl: String = row.getField(4).toString//浏览商品URL      val browseProductTpCode: String = row.getField(5).toString//浏览商品二级分类      val browseProductCode: String = row.getField(6).toString//浏览商品编号      val obtainPointsstring: String = row.getField(7).toString//浏览商品所获积分      BrowseLog(logTime,userId,userIp,frontProductUrl,browseProductUrl,browseProductTpCode,browseProductCode,obtainPointsstring)    })
    //4.设置Sink 到Kafka 数据输出到侧输出流标记    val kafkaDataTag = new OutputTag[JSONObject]("kafka_data")
    //5.连接phoenix 库查询HBase数据组织Browse宽表    val browseLogWideInfoDS: DataStream[BrowseLogWideInfo] = browseLogDS.process(new ProcessFunction[BrowseLog,BrowseLogWideInfo] {
      var conn: Connection = _      var pst: PreparedStatement = _      var rs: ResultSet = _
      //创建Phoenix 连接      override def open(parameters: Configuration): Unit = {        //连接Phoenix        println(s"连接Phoenix ... ...")        conn = DriverManager.getConnection(ConfigUtil.PHOENIX_URL)      }
      override def processElement(browseLog: BrowseLog, context: ProcessFunction[BrowseLog, BrowseLogWideInfo]#Context, collector: Collector[BrowseLogWideInfo]): Unit ={        //最终返回的json 对象        val jsonObj = new JSONObject()        jsonObj.put("log_time", browseLog.logTime)        jsonObj.put("user_id", browseLog.userId)        jsonObj.put("user_ip", browseLog.userIp)        jsonObj.put("front_product_url", browseLog.frontProductUrl)        jsonObj.put("browse_product_url", browseLog.browseProductUrl)        jsonObj.put("browse_product_tpcode", browseLog.browseProductTpCode) //商品类型id        jsonObj.put("browse_product_code", browseLog.browseProductCode)//商品id        jsonObj.put("obtain_points", browseLog.obtainPoints)

        //根据浏览商品类型id : browse_product_tpcode 从Redis缓存中读取 DIM_PRODUCT_CATEGORY - 商品类别表        val productCategoryRedisCacheInfo: String = MyRedisUtil.getInfoFromRedisCache(hbaseDimProductCategoryTbl, browseLog.browseProductTpCode)
        //根据浏览商品id : browse_product_code 从Redis缓存中读取 DIM_PRODUCT_INFO - 商品基本信息表        val productInfoRedisCacheInfo: String = MyRedisUtil.getInfoFromRedisCache(hbaseDimProductInfoTbl, browseLog.browseProductCode)
        //商品种类数据如果 Redis 缓存中没有则读取phoenix获取，有则直接从缓存中获取        if (MyStringUtil.isEmpty(productCategoryRedisCacheInfo)) {          //说明缓存中没有数据，从phoenix中查询          println("连接Phoenix查询  DIM_PRODUCT_CATEGORY - 商品类别表 维度数据")          val sql =            s"""               |SELECT               | b.id as first_category_id,               | b.name AS first_category_name,               | a.id as second_category_id,               | a.name AS second_category_name               |FROM DIM_PRODUCT_CATEGORY a JOIN DIM_PRODUCT_CATEGORY b ON a.p_id = b.id where a.id = '${browseLog.browseProductTpCode}'            """.stripMargin
          println("phoenix 执行SQL 如下： "+sql)          pst = conn.prepareStatement(sql)          rs = pst.executeQuery()
          //准备 向Redis 中写入 DIM_PRODUCT_CATEGORY - 商品类别表 的json对象          val dimProductCategroyRedisJsonObj = new JSONObject()          while (rs.next()) {            dimProductCategroyRedisJsonObj.put("first_category_id", rs.getString("first_category_id"))            dimProductCategroyRedisJsonObj.put("first_category_name", rs.getString("first_category_name"))            dimProductCategroyRedisJsonObj.put("second_category_id", rs.getString("second_category_id"))            dimProductCategroyRedisJsonObj.put("second_category_name", rs.getString("second_category_name"))
            //将商品种类信息存入Redis缓存，向Redis中设置数据缓存            MyRedisUtil.setRedisDimCache(hbaseDimProductCategoryTbl, browseLog.browseProductTpCode, dimProductCategroyRedisJsonObj.toString)
            //将json 加入到总返回结果的Json中            CommonUtil.AddAttributeToJson(jsonObj, dimProductCategroyRedisJsonObj)          }
        }else{          //Redis中查询到了数据，从redis 中获取 json 信息设置在最终结果中          println("DIM_PRODUCT_CATEGORY - 商品类别表  从Redis中获取到缓存处理")          CommonUtil.AddAttributeToJson(jsonObj, JSON.parseObject(productCategoryRedisCacheInfo))
        }
        //商品信息数据如果 Redis 缓存中没有则读取phoenix获取，有则直接从缓存中获取        if (MyStringUtil.isEmpty(productInfoRedisCacheInfo)) {          //说明缓存中没有数据，从phoenix中查询          println("连接Phoenix查询  DIM_PRODUCT_INFO - 商品基本信息表 维度数据")          val sql =            s"""               |SELECT               | product_id,               | product_name               |FROM DIM_PRODUCT_INFO where product_id = '${browseLog.browseProductCode}'            """.stripMargin
          println("phoenix 执行SQL 如下： "+sql)          pst = conn.prepareStatement(sql)          rs = pst.executeQuery()
          //准备 向Redis 中写入 DIM_PRODUCT_INFO - 商品基本信息表 的json对象          val dimProductInfoRedisJsonObj = new JSONObject()          while (rs.next()) {            dimProductInfoRedisJsonObj.put("product_id", rs.getString("product_id"))            dimProductInfoRedisJsonObj.put("product_name", rs.getString("product_name"))
            //将商品种类信息存入Redis缓存，向Redis中设置数据缓存            MyRedisUtil.setRedisDimCache(hbaseDimProductInfoTbl, browseLog.browseProductCode, dimProductInfoRedisJsonObj.toString)
            //将json 加入到总返回结果的Json中            CommonUtil.AddAttributeToJson(jsonObj, dimProductInfoRedisJsonObj)          }
        }else{          //Redis中查询到了数据，从redis 中获取 json 信息设置在最终结果中          println("DIM_PRODUCT_INFO - 商品基本信息表  从Redis中获取到缓存处理")          CommonUtil.AddAttributeToJson(jsonObj, JSON.parseObject(productInfoRedisCacheInfo))        }
        //准备向Kafka 中存储的数据json 对象        context.output(kafkaDataTag,jsonObj)
        //最终返回 jsonObj,此时jsonObj包含了所有json 信息        /**          *  {          *   "first_category_id": "30",          *   "user_ip": "195.134.35.113",          *   "obtain_points": "0",          *   "product_name": "扭扭车",          *   "log_time": "2022-03-17 16:22:09",          *   "browse_product_tpcode": "30000",          *   "front_product_url": "https://0BZ/7N/qVIap",          *   "first_category_name": "玩具乐器",          *   "user_id": "uid786601",          *   "browse_product_code": "xA4cfipkdl",          *   "product_id": "xA4cfipkdl",          *   "second_category_id": "30000",          *   "browse_product_url": "https://DU6S2wiT/n/l3E",          *   "second_category_name": "童车童床"          *  }          */        collector.collect(BrowseLogWideInfo(jsonObj.getString("log_time").split(" ")(0),jsonObj.getString("user_id"),jsonObj.getString("user_ip"),          jsonObj.getString("product_name"),jsonObj.getString("front_product_url"),jsonObj.getString("browse_product_url"),jsonObj.getString("first_category_name"),          jsonObj.getString("second_category_name"),jsonObj.getString("obtain_points")))
      }
      override def close(): Unit = {        rs.close()        pst.close()        conn.close()      }    })
    /**      * 6.将清洗完的数据存入Iceberg 表中      * 将宽表转换成表存储在 iceberg - DWS 层 DWS_BROWSE_INFO ,      */    val table: Table = tblEnv.fromDataStream(browseLogWideInfoDS)    tblEnv.executeSql(      s"""         |insert into hadoop_iceberg.icebergdb.DWS_BROWSE_INFO         |select         | log_time,         | user_id,         | user_ip,         | product_name,         | front_product_url,         | browse_product_url,         | first_category_name,         | second_category_name,         | obtain_points         | from ${table}      """.stripMargin)

    //7.同时将结果存储在Kafka  KAFKA-DWS-BROWSE-LOG-WIDE-TOPIC topic中    /**      * 将以上数据写入到Kafka 各自DWD 层topic中，这里不再使用SQL方式，而是直接使用DataStream代码方式 Sink 到各自的DWD层代码中      */    val props = new Properties()    props.setProperty("bootstrap.servers",kafkaBrokers)
    browseLogWideInfoDS.getSideOutput(kafkaDataTag).addSink(new FlinkKafkaProducer[JSONObject](kafkaDwsBrowseLogWideTopic,new KafkaSerializationSchema[JSONObject] {      override def serialize(jsonObj: JSONObject, timestamp: java.lang.Long): ProducerRecord[Array[Byte], Array[Byte]] = {        new ProducerRecord[Array[Byte], Array[Byte]](kafkaDwsBrowseLogWideTopic,null,jsonObj.toString.getBytes())      }    },props,FlinkKafkaProducer.Semantic.AT_LEAST_ONCE))
    env.execute()  }}

复制代码

二、创建 Iceberg-DWS 层表

代码在执行之前需要在 Hive 中预先创建对应的 Iceberg 表，创建 Icebreg 表方式如下：

1、在 Hive 中添加 Iceberg 表格式需要的包

启动 HDFS 集群，node1 启动 Hive metastore 服务，在 Hive 客户端启动 Hive 添加 Iceberg 依赖包：

#node1节点启动Hive metastore服务[root@node1 ~]# hive --service metastore &
#在hive客户端node3节点加载两个jar包add jar /software/hive-3.1.2/lib/iceberg-hive-runtime-0.12.1.jar;add jar /software/hive-3.1.2/lib/libfb303-0.9.3.jar;

复制代码

2、创建 Iceberg 表

这里创建 Iceberg-DWS 表有“DWS_BROWSE_INFO”,创建语句如下：

CREATE TABLE DWS_BROWSE_INFO (log_time string,user_id string,user_ip string,product_name string,front_product_url string,browse_product_url string,first_category_name string,second_category_name string,obtain_points string)STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler' LOCATION 'hdfs://mycluster/lakehousedata/icebergdb/DWS_BROWSE_INFO/' TBLPROPERTIES ('iceberg.catalog'='location_based_table','write.metadata.delete-after-commit.enabled'= 'true','write.metadata.previous-versions-max' = '3');

复制代码

三、代码测试

以上代码编写完成后，代码执行测试步骤如下：

1、在 Kafka 中创建对应的 topic

#在Kafka 中创建 KAFKA-DWS-BROWSE-LOG-WIDE-TOPIC topic./kafka-topics.sh --zookeeper node3:2181,node4:2181,node5:2181 --create --topic KAFKA-DWS-BROWSE-LOG-WIDE-TOPIC --partitions 3 --replication-factor 3
#监控以上topic数据[root@node1 bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1:9092,node2:9092,node3:9092 --topic KAFKA-DWS-BROWSE-LOG-WIDE-TOPIC

复制代码