C++实现：编写商品销售统计程序。

Posted 2023-05-09

商品的所有信息有：1）商品的代码，2）名称，3）计量单位（重量或件），4）单价，5）库存数量。要求：所有商品的信息事先已存入文件中，运行后使得屏幕上显示文件中所存有的所有商品的所有信息。同时，可适当对文件中的商品的各个信息进行修改，或是删除商品，或是增加新的商品。一次购物可能购买多种商品，程序应计算出客户应付的钱款数，同时被买走的商品在文件中的库存数量自动减少。当客户所要购买的商品的库存数量为不足或是零时，提醒客户无法购买或是减少购买，同时要有进货提醒。
最好就是，定义一个商品类，每种商品作为商品类的实例（对象）存储在链表节点中。
各种跪求大神，伦家不要挂科啦！～～～～（＞＿＜）～～～～

参考技术A 程序代写, 有意向请看头像号追问

嗯嗯，有意向啊，最好能7月1号前给我。

追答

请加我头像中的号.

flink模拟项目：实时热门商品统计

首先要实现的是实时热门商品统计，我们将会基于UserBehavior数据集来进行分析。

项目主体用Scala编写，采用IDEA作为开发环境进行项目编写，采用maven作为项目构建和管理工具。首先我们需要搭建项目框架。

2.1 创建Maven项目

2.1.1 项目框架搭建

打开IDEA，创建一个maven项目，命名为UserBehaviorAnalysis。由于包含了多个模块，我们可以以UserBehaviorAnalysis作为父项目，并在其下建一个名为HotItemsAnalysis的子项目，用于实时统计热门top N商品。

在UserBehaviorAnalysis下新建一个 maven module作为子项目，命名为HotItemsAnalysis。

父项目只是为了规范化项目结构，方便依赖管理，本身是不需要代码实现的，所以UserBehaviorAnalysis下的src文件夹可以删掉。

 

2.1.2 声明项目中工具的版本信息

我们整个项目需要的工具的不同版本可能会对程序运行造成影响，所以应该在最外层的UserBehaviorAnalysis中声明所有子模块共用的版本信息。

在pom.xml中加入以下配置：

UserBehaviorAnalysis/pom.xml

<properties>

    <flink.version>1.7.2</flink.version>

<scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
    <kafka.version>2.2.0</kafka.version>
</properties>

2.1.3 添加项目依赖

对于整个项目而言，所有模块都会用到flink相关的组件，所以我们在UserBehaviorAnalysis中引入公有依赖：

UserBehaviorAnalysis/pom.xml

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
<dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${kafka.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>
</dependencies>

同样，对于maven项目的构建，可以引入公有的插件：

<build>
    <plugins>
        <!-- 该插件用于将Scala代码编译成class文件 -->
        <plugin>
            <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
            <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
            <version>3.4.6</version>
            <executions>
                <execution>
                    <!-- 声明绑定到maven的compile阶段 -->
                    <goals>
                        <goal>testCompile</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>

        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
            <configuration>
                <descriptorRefs>
                  <descriptorRef>
jar-with-dependencies
</descriptorRef>
                </descriptorRefs>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <id>make-assembly</id>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>single</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

　

在HotItemsAnalysis子模块中，我们并没有引入更多的依赖，所以不需要改动pom文件。

　

2.2 模块代码实现

我们将实现一个“实时热门商品”的需求，可以将“实时热门商品”翻译成程序员更好理解的需求：每隔5分钟输出最近一小时内点击量最多的前N个商品。将这个需求进行分解我们大概要做这么几件事情：

• 抽取出业务时间戳，告诉Flink框架基于业务时间做窗口
• 过滤出点击行为数据
• 按一小时的窗口大小，每5分钟统计一次，做滑动窗口聚合（Sliding Window）
• 按每个窗口聚合，输出每个窗口中点击量前N名的商品

 

2.2.1 程序主体

在src/main/scala下创建HotItems.scala文件，新建一个单例对象。定义样例类UserBehavior和ItemViewCount，在main函数中创建StreamExecutionEnvironment 并做配置，然后从UserBehavior.csv文件中读取数据，并包装成UserBehavior类型。代码如下：

HotItemsAnalysis/src/main/scala/HotItems.scala

case class UserBehavior(userId: Long, itemId: Long, categoryId: Int, behavior: String, timestamp: Long)
case class ItemViewCount(itemId: Long, windowEnd: Long, count: Long)

object HotItems {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建一个 StreamExecutionEnvironment
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 设定Time类型为EventTime
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
    // 为了打印到控制台的结果不乱序，我们配置全局的并发为1，这里改变并发对结果正确性没有影响
env.setParallelism(1)
    val stream = env
// 以window下为例，需替换成自己的路径
      .readTextFile("YOUR_PATH\resources\UserBehavior.csv")
      .map(line => {
        val linearray = line.split(",")
        UserBehavior(linearray(0).toLong, linearray(1).toLong, linearray(2).toInt, linearray(3), linearray(4).toLong)
      })
  // 指定时间戳和watermark
.assignAscendingTimestamps(_.timestamp * 1000)

    env.execute("Hot Items Job")
  }

　　

这里注意，我们需要统计业务时间上的每小时的点击量，所以要基于EventTime来处理。那么如果让Flink按照我们想要的业务时间来处理呢？这里主要有两件事情要做。

第一件是告诉Flink我们现在按照EventTime模式进行处理，Flink默认使用ProcessingTime处理，所以我们要显式设置如下：

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

第二件事情是指定如何获得业务时间，以及生成Watermark。Watermark是用来追踪业务事件的概念，可以理解成EventTime世界中的时钟，用来指示当前处理到什么时刻的数据了。由于我们的数据源的数据已经经过整理，没有乱序，即事件的时间戳是单调递增的，所以可以将每条数据的业务时间就当做Watermark。这里我们用 assignAscendingTimestamps来实现时间戳的抽取和Watermark的生成。

注：真实业务场景一般都是乱序的，所以一般不用assignAscendingTimestamps，而是使用BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor。

.assignAscendingTimestamps(_.timestamp * 1000)

这样我们就得到了一个带有时间标记的数据流了，后面就能做一些窗口的操作。

2.2.2 过滤出点击事件

在开始窗口操作之前，先回顾下需求“每隔5分钟输出过去一小时内点击量最多的前N个商品”。由于原始数据中存在点击、购买、收藏、喜欢各种行为的数据，但是我们只需要统计点击量，所以先使用filter将点击行为数据过滤出来。

.filter(_.behavior == "pv")

　

2.2.3 设置滑动窗口，统计点击量

由于要每隔5分钟统计一次最近一小时每个商品的点击量，所以窗口大小是一小时，每隔5分钟滑动一次。即分别要统计[09:00, 10:00), [09:05, 10:05), [09:10, 10:10)…等窗口的商品点击量。是一个常见的滑动窗口需求（Sliding Window）。

    .keyBy("itemId")
    .timeWindow(Time.minutes(60), Time.minutes(5))
    .aggregate(new CountAgg(), new WindowResultFunction());

我们使用.keyBy("itemId")对商品进行分组，使用.timeWindow(Time size, Time slide)对每个商品做滑动窗口（1小时窗口，5分钟滑动一次）。然后我们使用 .aggregate(AggregateFunction af, WindowFunction wf) 做增量的聚合操作，它能使用AggregateFunction提前聚合掉数据，减少state的存储压力。较之 .apply(WindowFunction wf) 会将窗口中的数据都存储下来，最后一起计算要高效地多。这里的CountAgg实现了AggregateFunction接口，功能是统计窗口中的条数，即遇到一条数据就加一。

// COUNT统计的聚合函数实现，每出现一条记录就加一
class CountAgg extends AggregateFunction[UserBehavior, Long, Long] {
  override def createAccumulator(): Long = 0L
  override def add(userBehavior: UserBehavior, acc: Long): Long = acc + 1
  override def getResult(acc: Long): Long = acc
  override def merge(acc1: Long, acc2: Long): Long = acc1 + acc2
}

聚合操作.aggregate(AggregateFunction af, WindowFunction wf)的第二个参数WindowFunction将每个key每个窗口聚合后的结果带上其他信息进行输出。我们这里实现的WindowResultFunction将<主键商品ID，窗口，点击量>封装成了ItemViewCount进行输出。

// 商品点击量(窗口操作的输出类型)
case class ItemViewCount(itemId: Long, windowEnd: Long, count: Long)

代码如下：

// 用于输出窗口的结果
class WindowResultFunction extends WindowFunction[Long, ItemViewCount, Tuple, TimeWindow] {
  override def apply(key: Tuple, window: TimeWindow, aggregateResult: Iterable[Long],
                     collector: Collector[ItemViewCount]) : Unit = {
    val itemId: Long = key.asInstanceOf[Tuple1[Long]].f0
    val count = aggregateResult.iterator.next
    collector.collect(ItemViewCount(itemId, window.getEnd, count))
  }
}

　　现在我们就得到了每个商品在每个窗口的点击量的数据流