实时即未来，车联网项目之原始终端数据实时ETL

Posted 2022-09-27 码农Maynor

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了实时即未来，车联网项目之原始终端数据实时ETL相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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Flink 将报文解析后的数据推送到 kafka 中

步骤

开启 kafka 集群

# 三台节点都要开启 kafka 
[root@node01 kafka]# bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

使用 kafka tool 连接 kafka 集群，创建 topic

# 第1种方式通过命令
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181 --topic vehicledata --replication-factor 2 --partitions 3
# 查看 kafka topic 的列表
bin/kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181 --list
# 第2种 kafka tool 工具

通过 flink 将解析后的报文 json 字符串推送到 kafka 中

package cn.maynor.flink.source;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import javax.annotation.Nullable;
import java.util.Properties;

/**
 * Author maynor
 * Date 2021/9/20 9:11
 * 实现flink将数据写入到kafka集群中
 * 开发步骤：
 * 1.开启流处理环境
 * 2.设置并行度、chk、重启策略等参数
 * 3.创建FlinkKafkaProducer类
 * 3.1.配置属性
 * 4.设置数据源
 * 5.执行流处理环境
 */
public class FlinkKafkaWriter 
    public static void main(String[] args) 
        //1.开启流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2.设置并行度、chk、重启策略等参数
        env.setParallelism(1);
        //2.1.读取车辆 json 数据
        DataStreamSource<String> source = env
                .readTextFile("F:\\\\1.授课视频\\\\4-车联网项目\\\\05_深圳24期\\\\全部讲义\\\\2-星途车联网系统第二章-原始终端数据实时ETL\\\\原始数据\\\\sourcedata.txt");
        //3.创建FlinkKafkaProducer类
        //3.1.配置属性
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092,node03:9092");
        props.setProperty(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, "5");
        props.setProperty(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "0");
        //props.setProperty(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema");

        //3.2.实例化FlinkKafkaProducer
        FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer<>(
                "vehicledata",
                new KafkaSerializationSchema<String>() 
                    @Override
                    public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(String element, @Nullable Long timestamp) 
                        return new ProducerRecord(
                                "vehicledata",
                                element.getBytes()
                        );
                    
                ,
                props,
                FlinkKafkaProducer.Semantic.NONE
        );

        //4.设置数据源
        source.addSink(producer);
        //5.执行流处理环境
        try 
            env.execute();
         catch (Exception e) 
            e.printStackTrace();

实时ETL开发

创建模块 —— StreamingAnalysis
导入项目的 pom 依赖
常见包的含义 task ， source ，sink ，entity
配置文件的导入 conf.properties 和 logback.xml
工具类的走读
- 日期处理
- 读取配置文件静态代码块
- 字符串常用工具 - 字符串翻转
- JSON 字符串转对象

原始数据的实时ETL设置

开发的流程

开发的类名 —— KafkaSourceDataTask

		//todo 1.创建流执行环境
        //todo 2.设置并行度 ①配置文件并行度设置 ②客户端设置 flink run -p 2 ③在程序中 env.setParallel(2) ④算子上并行度（级别最高）
        //todo 3.开启checkpoint及相应的配置，最大容忍次数，最大并行checkpoint个数，checkpoint间最短间隔时间，checkpoint的最大
        //todo 容忍的超时时间，checkpoint如果取消是否删除checkpoint 等
        //todo 4.开启重启策略
        //todo 5. 读取kafka中的数据
        //todo 5.1 设置 FlinkKafkaConsumer
        //todo 5.2 配置参数
        //todo 5.3 消费 kafka 的offset 提交给 flink 来管理
        //todo 6 env.addSource
        //todo 7 打印输出
        //todo 8 将读取出来的 json 字符串转换成 maynorDataObj
        //todo 9 将数据拆分成正确的数据和异常的数据
        //todo 10 将正确的数据保存到 hdfs
        //todo 11 将错误的数据保存到 hdfs 上
        //todo 12 将正确的数据写入到 hbase 中
        //todo 8 执行流环境

设置 checkpoint 中 statebackend

配置的地方有两种
1. 配置文件中 flink-conf.yaml
2. 在 job 中配置 env.setStateBackend()
配置的方式三种
1. memorystatebackend
2. fsStatebackend
3. rocksdbStatebackend（状态特别大的使用）
配置读取kafka的数据的设置

数据积压和反压机制

就是生产的数据大于消费的数据的速度，造成数据的积压
解决反压机制的方法

通过 credit 和反压策略解决数据堆积问题

抽象 BaseTask 用于处理数据流和读取kafka数据

将公共的固定的代码抽象出来 BaseTask 抽象类
使用 Flink 的自带的 ParameterTool 来接收 client 或配置文件中的配置

以上是关于实时即未来，车联网项目之原始终端数据实时ETL的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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