10.Flink实时项目之订单维度表关联

1. 维度查询

在上一篇中，我们已经把订单和订单明细表join完，本文将关联订单的其他维度数据，维度关联实际上就是在流中查询存储在 hbase 中的数据表。但是即使通过主键的方式查询，hbase 速度的查询也是不及流之间的 join。外部数据源的查询常常是流式计算的性能瓶颈，所以我们在查询hbase维度数据的基础上做一些优化及封装。

phoenix查询封装

phoenix作为hbase的一个上层sql封装，或者叫做皮肤，可以使用标准的sql语法来使用hbase，我们做一些简单的查询hbase的工具类。

import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.zhangbao.gmall.realtime.common.GmallConfig;
import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
​
import java.io.PrintStream;
import java.sql.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
 * @author zhangbaohpu
 * @date 2021/11/13 21:26
 * @desc phoenix 工具类，操作hbase数据
 */
public class PhoenixUtil {
​
    private static Connection conn = null;
​
    public static void init(){
        try {
            Class.forName(GmallConfig.PHOENIX_DRIVER);
            conn = DriverManager.getConnection(GmallConfig.PHOENIX_SERVER);
            conn.setSchema(GmallConfig.HBASE_SCHEMA);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
            throw new RuntimeException("连接phoenix失败 -> " + e.getMessage());
        }
    }
​
    public static <T> List<T> getList(String sql, Class<T> clazz){
        if(conn == null){
            init();
        }
        PreparedStatement ps = null;
        ResultSet rs = null;
        List<T> resultList = new ArrayList<>();
        try {
            //获取数据库对象
            ps = conn.prepareStatement(sql);
            //执行sql语句
            rs = ps.executeQuery();
            //获取元数据
            ResultSetMetaData metaData = rs.getMetaData();
            while (rs.next()){
                //创建对象
                T rowObj = clazz.newInstance();
                //动态给对象赋值
                for (int i = 1; i <= metaData.getColumnCount(); i++) {
                    BeanUtils.setProperty(rowObj,metaData.getColumnName(i),rs.getObject(i));
                }
                resultList.add(rowObj);
            }
        }catch (Exception e){
            throw new RuntimeException("phoenix 查询失败 -> " + e.getMessage());
        }finally {
            if(rs!=null){
                try {
                    rs.close();
                } catch (SQLException throwables) {
                    throwables.printStackTrace();
                }
            }
            if(ps!=null){
                try {
                    ps.close();
                } catch (SQLException throwables) {
                    throwables.printStackTrace();
                }
            }
            if(conn!=null){
                try {
                    conn.close();
                } catch (SQLException throwables) {
                    throwables.printStackTrace();
                }
            }
        }
        return resultList;
    }
​
    public static void main(String[] args) {
        String sql = "select * from GMALL_REALTIME.BASE_TRADEMARK";
        System.out.println(getList(sql,JSONObject.class));
    }
}

有了对hbase的查询，我们再对维度数据的查询做一个封装，根据某个表的id查询维度数据。

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
​
import java.util.List;
/**
 * @author zhangbaohpu
 * @date 2021/11/13 22:24
 * @desc 维度查询封装，底层调用PhoenixUtil
 */
public class DimUtil {
    //直接从 Phoenix 查询，没有缓存
    public static JSONObject getDimInfoNoCache(String tableName, Tuple2<String, String>...
            colNameAndValue) {
        //组合查询条件
        String wheresql = new String(" where ");
        for (int i = 0; i < colNameAndValue.length; i++) {
            //获取查询列名以及对应的值
            Tuple2<String, String> nameValueTuple = colNameAndValue[i];
            String fieldName = nameValueTuple.f0;
            String fieldValue = nameValueTuple.f1;
            if (i > 0) {
                wheresql += " and ";
            }
            wheresql += fieldName + "='" + fieldValue + "'";
        }
        //组合查询 SQL
        String sql = "select * from " + tableName + wheresql;
        System.out.println("查询维度 SQL:" + sql);
        JSONObject dimInfoJsonObj = null;
        List<JSONObject> dimList = PhoenixUtil.getList(sql, JSONObject.class);
        if (dimList != null && dimList.size() > 0) {
            //因为关联维度，肯定都是根据 key 关联得到一条记录
            dimInfoJsonObj = dimList.get(0);
        }else{
            System.out.println("维度数据未找到:" + sql);
        }
        return dimInfoJsonObj;
    }
    public static void main(String[] args) {
        JSONObject dimInfooNoCache = DimUtil.getDimInfoNoCache("base_trademark",
                Tuple2.of("id", "13"));
        System.out.println(dimInfooNoCache);
    }
}

2. 优化1：加入旁路缓存模式

我们在上面实现的功能中，直接查询的 Hbase。外部数据源的查询常常是流式计算的性能瓶颈，所以我们需要在上面实现的基础上进行一定的优化。我们这里使用旁路缓存。

旁路缓存模式是一种非常常见的按需分配缓存的模式。如下图，任何请求优先访问缓存，缓存命中，直接获得数据返回请求。如果未命中则，查询数据库，同时把结果写入缓存以备后续请求使用。

1) 这种缓存策略有几个注意点

缓存要设过期时间，不然冷数据会常驻缓存浪费资源。

要考虑维度数据是否会发生变化，如果发生变化要主动清除缓存。

2) 缓存的选型

一般两种：堆缓存或者独立缓存服务(redis，memcache)，

 

堆缓存，从性能角度看更好，毕竟访问数据路径更短，减少过程消耗。但是管理性差，其他进程无法维护缓存中的数据。

独立缓存服务（redis,memcache）本身性能也不错，不过会有创建连接、网络 IO 等 消耗。但是考虑到数据如果会发生变化，那还是独立缓存服务管理性更强，而且如果数据量特别大，独立缓存更容易扩展。

因为咱们的维度数据都是可变数据，所以这里还是采用 Redis 管理缓存。

代码优化

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
/**
 * @author zhangbaohpu
 * @date 2021/11/13 22:24
 * @desc 维度查询封装，底层调用PhoenixUtil
 */
public class DimUtil {
​
    /**
     * 查询优化
     * redis缓存
     *      类型  string  list set zset hash
     * 这里使用key格式：
     *      key dim:table_name:value  示例：dim:base_trademark:13
     *      value   json字符串
     *      过期时间：24*3600
     */
​
    public static JSONObject getDimInfo(String tableName, Tuple2<String, String>...
            colNameAndValue) {
​
        //组合查询条件
        String wheresql = new String(" where ");
        //redis key
        String redisKey = "dim:"+tableName+":";
        for (int i = 0; i < colNameAndValue.length; i++) {
            //获取查询列名以及对应的值
            Tuple2<String, String> nameValueTuple = colNameAndValue[i];
            String fieldName = nameValueTuple.f0;
            String fieldValue = nameValueTuple.f1;
            if (i > 0) {
                wheresql += " and ";
                redisKey += "_";
            }
            wheresql += fieldName + "='" + fieldValue + "'";
            redisKey += fieldValue;
        }
        Jedis jedis = null;
        String redisStr = null;
        JSONObject dimInfoJsonObj = null;
        try {
            jedis = RedisUtil.getJedis();
            redisStr = jedis.get(redisKey);
            dimInfoJsonObj = null;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            System.out.println("获取redis数据错误");
        }
​
        if(redisStr!=null && redisStr.length()>0){
            dimInfoJsonObj = JSON.parseObject(redisStr);
        }else {
            //从phoenix中去数据
            //组合查询 SQL
            String sql = "select * from " + tableName + wheresql;
            System.out.println("查询维度 SQL:" + sql);
​
            List<JSONObject> dimList = PhoenixUtil.getList(sql, JSONObject.class);
            if (dimList != null && dimList.size() > 0) {
                //因为关联维度，肯定都是根据 key 关联得到一条记录
                dimInfoJsonObj = dimList.get(0);
                if(jedis!=null){
                    jedis.setex(redisKey,3600*24,dimInfoJsonObj.toString());
                }
            }else{
                System.out.println("维度数据未找到:" + sql);
            }
        }
        //关闭jedis
        if(jedis!=null){
            jedis.close();
        }
​
        return dimInfoJsonObj;
    }
​
    public static JSONObject getDimInfoNoCacheById(String tableName, String idValue) {
        return getDimInfoNoCache(tableName,new Tuple2<>("id",idValue));
    }
    //直接从 Phoenix 查询，没有缓存
    public static JSONObject getDimInfoNoCache(String tableName, Tuple2<String, String>...
            colNameAndValue) {
        //组合查询条件
        String wheresql = new String(" where ");
        for (int i = 0; i < colNameAndValue.length; i++) {
            //获取查询列名以及对应的值
            Tuple2<String, String> nameValueTuple = colNameAndValue[i];
            String fieldName = nameValueTuple.f0;
            String fieldValue = nameValueTuple.f1;
            if (i > 0) {
                wheresql += " and ";
            }
            wheresql += fieldName + "='" + fieldValue + "'";
        }
        //组合查询 SQL
        String sql = "select * from " + tableName + wheresql;
        System.out.println("查询维度 SQL:" + sql);
        JSONObject dimInfoJsonObj = null;
        List<JSONObject> dimList = PhoenixUtil.getList(sql, JSONObject.class);
        if (dimList != null && dimList.size() > 0) {
            //因为关联维度，肯定都是根据 key 关联得到一条记录
            dimInfoJsonObj = dimList.get(0);
        }else{
            System.out.println("维度数据未找到:" + sql);
        }
        return dimInfoJsonObj;
    }
    public static void main(String[] args) {
        JSONObject dimInfooNoCache = DimUtil.getDimInfoNoCache("base_trademark",
                Tuple2.of("id", "13"));
        System.out.println(dimInfooNoCache);
    }
}

缓存依赖于redisUtil.java工具类

import redis.clients.jedis.*;
/**
 * @author zhangbaohpu
 * @date 2021/11/13 23:31
 * @desc
 */
public class RedisUtil {
    public static JedisPool jedisPool=null;
    public static Jedis getJedis(){
        if(jedisPool==null){
            JedisPoolConfig jedisPoolConfig =new JedisPoolConfig();
            jedisPoolConfig.setMaxTotal(100); //最大可用连接数
            jedisPoolConfig.setBlockWhenExhausted(true); //连接耗尽是否等待
            jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(2000); //等待时间
            jedisPoolConfig.setMaxIdle(5); //最大闲置连接数
            jedisPoolConfig.setMinIdle(5); //最小闲置连接数
            jedisPoolConfig.setTestOnBorrow(true); //取连接的时候进行一下测试 ping pong
            jedisPool=new JedisPool( jedisPoolConfig, "hadoop101",6379 ,1000);
            System.out.println("开辟连接池");
            return jedisPool.getResource();
        }else{
            System.out.println(" 连接池:"+jedisPool.getNumActive());
            return jedisPool.getResource();
        }
    }
​
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = getJedis();
        System.out.println(jedis.ping());
    }
}

维度数据发生变化

如果维度数据发生了变化，这时缓存的数据就不是最新的了，所以这里优化将发生变化的维度数据，在缓存中清除。

在DimUtil.java加入清除缓存方法

//根据 key 让 Redis 中的缓存失效
public static void deleteCached( String tableName, String id){
    String key = "dim:" + tableName.toLowerCase() + ":" + id;
    try {
        Jedis jedis = RedisUtil.getJedis();
        // 通过 key 清除缓存
        jedis.del(key);
        jedis.close();
    } catch (Exception e) {
        System.out.println("缓存异常！");
        e.printStackTrace();
    }
}

另外一个，在实时同步mysql数据BaseDbTask任务中，将维度数据通过DimSink.java放入hbase，在invoke方法中添加清除缓存操作

@Override
public void invoke(JSONObject jsonObject, Context context) throws Exception {
    String sinkTable = jsonObject.getString("sink_table");
    JSONObject data = jsonObject.getJSONObject("data");
    PreparedStatement ps = null;
    if(data!=null && data.size()>0){
        try {
            //生成phoenix的upsert语句，这个包含insert和update操作
            String sql = generateUpsert(data,sinkTable.toUpperCase());
            log.info("开始执行 phoenix sql -->{}",sql);
            ps = conn.prepareStatement(sql);
            ps.executeUpdate();
            conn.commit();
            log.info("执行 phoenix sql 成功");
        } catch (SQLException throwables) {
            throwables.printStackTrace();
            throw new RuntimeException("执行 phoenix sql 失败！");
        }finally {
            if(ps!=null){
                ps.close();
            }
        }
        //如果是更新维度数据，则把redis数据清空
        if(jsonObject.getString("type").endsWith("update")){
            DimUtil.deleteCached(sinkTable,data.getString("id"));
        }
    }
}

3. 优化2：异步查询

在 Flink 流处理过程中，经常需要和外部系统进行交互，用维度表补全事实表中的字段。例如：在电商场景中，需要一个商品的 skuid 去关联商品的一些属性，例如商品所属行业、商品的生产厂家、生产厂家的一些情况；在物流场景中，知道包裹 id，需要去关联包裹的行业属性、发货信息、收货信息等等。

默认情况下，在 Flink 的 MapFunction 中，单个并行只能用同步方式去交互: 将请求发送到外部存储，IO 阻塞，等待请求返回，然后继续发送下一个请求。这种同步交互的方式往往在网络等待上就耗费了大量时间。为了提高处理效率，可以增加 MapFunction 的并行度，但增加并行度就意味着更多的资源，并不是一种非常好的解决方式。

Flink 在 1.2 中引入了 Async I/O，在异步模式下，将 IO 操作异步化，单个并行可以连续发送多个请求，哪个请求先返回就先处理，从而在连续的请求间不需要阻塞式等待，大大提高了流处理效率。

Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。

 

异步查询实际上是把维表的查询操作托管给单独的线程池完成，这样不会因为某一个查询造成阻塞，单个并行可以连续发送多个请求，提高并发效率。

这种方式特别针对涉及网络 IO 的操作，减少因为请求等待带来的消耗。

flink异步查询官方文档：

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/zh/docs/dev/datastream/operators/asyncio/#%e5%bc%82%e6%ad%a5-io-api

3.1 封装线程池工具

import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 * @author zhangbaohpu
 * @date 2021/11/28 12:18
 * @desc 线程池工具类
 * 
 */
public class ThreadPoolUtil {
    private static ThreadPoolExecutor poolExecutor;
​
    /**
     * 获取单例的线程池对象
     *  corePoolSize:指定了线程池中的线程数量，它的数量决定了添加的任务是开辟新的线程去执行，还是放到 workQueue任务队列中去；
     *  maximumPoolSize:指定了线程池中的最大线程数量，这个参数会根据你使用的 workQueue 任务队列的类型，决定线程池会开辟的最大线程数量；
     *  keepAliveTime:当线程池中空闲线程数量超过 corePoolSize 时，多余的线程会在多长时间内被销毁；
     *  unit:keepAliveTime 的单位
     *  workQueue:任务队列，被添加到线程池中，但尚未被执行的任务
     * @return
     */
    public static ThreadPoolExecutor getPoolExecutor(){
        if (poolExecutor == null){
            synchronized (ThreadPoolUtil.class){
                if (poolExecutor == null){
                    poolExecutor = new ThreadPoolExecutor(
                            4,20,300, TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingDeque<>(Integer.MAX_VALUE)
                    );
                }
            }
        }
        return poolExecutor;
    }
}

3.2 自定义维度接口

这个异步维表查询的方法适用于各种维表的查询，用什么条件查，查出来的结果如何合并到数据流对象中，需要使用者自己定义。

这就是自己定义了一个接口 DimJoinFunction<T>包括两个方法。

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
​
/**
 * @author zhangbaohpu
 * @date 2021/11/28 12:34
 * @desc  维度关联接口
 */
public interface DimJoinFunction<T> {
​
    //根据流中获取主键
    String getKey(T obj);
​
    //维度关联
    void join(T stream, JSONObject dimInfo);
}

3.3 封装维度异步查询类

新建包func下创建DimAsyncFunction.java，该类继承异步方法类 RichAsyncFunction，实现自定义维度查询接口，其中 RichAsyncFunction<IN,OUT>是 Flink 提供的异步方法类，此处因为是查询操作输入类和返回类一致，所以是<T,T>。

RichAsyncFunction 这个类要实现两个方法:

• open 用于初始化异步连接池。

• asyncInvoke 方法是核心方法，里面的操作必须是异步的，如果你查询的数据库有异步api 也可以用线程的异步方法，如果没有异步方法，就要自己利用线程池等方式实现异步查询。

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.google.common.collect.Lists;
import com.zhangbao.gmall.realtime.utils.DimUtil;
import com.zhangbao.gmall.realtime.utils.ThreadPoolUtil;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.async.ResultFuture;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.async.RichAsyncFunction;
​
import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
​
/**
 * @author zhangbaohpu
 * @date 2021/11/28 12:24
 * @desc 通用的维度关联查询接口
 * 模板方法设计模式
 *   在父类中只定义方法的声明
 *   具体实现由子类完成
 */
public abstract class DimAsyncFunction<T> extends RichAsyncFunction<T,T> implements DimJoinFunction<T> {
​
    private String tableName;
    
    private static ExecutorService executorPool;
​
    public DimAsyncFunction(String tableName) {
        this.tableName = tableName;
    }
​
    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        //初始化线程池
        executorPool = ThreadPoolUtil.getPoolExecutor();
    }
​
    @Override
    public void asyncInvoke(T obj, ResultFuture<T> resultFuture) throws Exception {
        executorPool.submit(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    long start = System.currentTimeMillis();
                    String key = getKey(obj);
                    //获取维度信息
                    JSONObject dimInfoJsonObj = DimUtil.getDimInfo(tableName, key);
​
                    //关联维度
                    if (dimInfoJsonObj != null){
                        join(obj,dimInfoJsonObj);
                    }
                    long end = System.currentTimeMillis();
                    System.out.println("关联维度数据，耗时："+(end - start)+" 毫秒。");
                    resultFuture.complete(Arrays.asList(obj));
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                    throw new RuntimeException(tableName+"维度查询失败");
                }
            }
        });
    }
}

3.4 添加到主任务

将维度数据加入到订单宽表任务中，在订单宽表任务中OrderWideApp.java，完成对订单明细的双流join后，将用户维度数据关联到订单宽表中。

/**
 * 关联用户维度数据
 * flink异步查询
 * https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/zh/docs/dev/datastream/operators/asyncio/#%e5%bc%82%e6%ad%a5-io-api
 */
SingleOutputStreamOperator<OrderWide> orderWideWithUserDs = AsyncDataStream.unorderedWait(orderWideDs, new DimAsyncFunction<OrderWide>("DIM_USER_INFO") {
    @Override
    public String getKey(OrderWide obj) {
        return obj.getOrder_id().toString();
    }
​
    @Override
    public void join(OrderWide orderWide, JSONObject dimInfo) {
        Date birthday = dimInfo.getDate("BIRTHDAY");
        Long age = DateUtil.betweenYear(birthday, new Date(), false);
        orderWide.setUser_age(age.intValue());
        orderWide.setUser_gender(dimInfo.getString("GENDER"));
    }
}, 60, TimeUnit.SECONDS);
​
orderWideWithUserDs.print("order wide with users >>>");

3.5 测试

开启的服务：zk，kf，redis，hdfs，hbase，maxwell，BaseDbTask.java

注：要清除的数据

• mysql配置表，之前手动加的配置表删除，通过脚本执行要同步的表

  /*Data for the table `table_process` */
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('activity_info', 'insert', 'hbase', 'dim_activity_info', 'id,activity_name,activity_type,activity_desc,start_time,end_time,create_time', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('activity_info', 'update', 'hbase', 'dim_activity_info', 'id,activity_name,activity_type,activity_desc,start_time,end_time,create_time', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('activity_rule', 'insert', 'hbase', 'dim_activity_rule', 'id,activity_id,activity_type,condition_amount,condition_num,benefit_amount,benefit_discount,benefit_level', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('activity_rule', 'update', 'hbase', 'dim_activity_rule', 'id,activity_id,activity_type,condition_amount,condition_num,benefit_amount,benefit_discount,benefit_level', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('activity_sku', 'insert', 'hbase', 'dim_activity_sku', 'id,activity_id,sku_id,create_time', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('activity_sku', 'update', 'hbase', 'dim_activity_sku', 'id,activity_id,sku_id,create_time', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('base_category1', 'insert', 'hbase', 'dim_base_category1', 'id,name', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('base_category1', 'update', 'hbase', 'dim_base_category1', 'id,name', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('base_category2', 'insert', 'hbase', 'dim_base_category2', 'id,name,category1_id', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('base_category2', 'update', 'hbase', 'dim_base_category2', 'id,name,category1_id', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('base_category3', 'insert', 'hbase', 'dim_base_category3', 'id,name,category2_id', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('base_category3', 'update', 'hbase', 'dim_base_category3', 'id,name,category2_id', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('base_dic', 'insert', 'hbase', 'dim_base_dic', 'id,dic_name,parent_code,create_time,operate_time', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('base_dic', 'update', 'hbase', 'dim_base_dic', 'id,dic_name,parent_code,create_time,operate_time', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('base_province', 'insert', 'hbase', 'dim_base_province', 'id,name,region_id,area_code,iso_code,iso_3166_2', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('base_province', 'update', 'hbase', 'dim_base_province', 'id,name,region_id,area_code,iso_code,iso_3166_2', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('base_region', 'insert', 'hbase', 'dim_base_region', 'id,region_name', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('base_region', 'update', 'hbase', 'dim_base_region', 'id,region_name', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('base_trademark', 'insert', 'hbase', 'dim_base_trademark', 'id,tm_name', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('base_trademark', 'update', 'hbase', 'dim_base_trademark', 'id,tm_name', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('cart_info', 'insert', 'kafka', 'dwd_cart_info', 'id,user_id,sku_id,cart_price,sku_num,img_url,sku_name,is_checked,create_time,operate_time,is_ordered,order_time,source_type,source_id', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('comment_info', 'insert', 'kafka', 'dwd_comment_info', 'id,user_id,nick_name,head_img,sku_id,spu_id,order_id,appraise,comment_txt,create_time,operate_time', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('coupon_info', 'insert', 'hbase', 'dim_coupon_info', 'id,coupon_name,coupon_type,condition_amount,condition_num,activity_id,benefit_amount,benefit_discount,create_time,range_type,limit_num,taken_count,start_time,end_time,operate_time,expire_time,range_desc', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('coupon_info', 'update', 'hbase', 'dim_coupon_info', 'id,coupon_name,coupon_type,condition_amount,condition_num,activity_id,benefit_amount,benefit_discount,create_time,range_type,limit_num,taken_count,start_time,end_time,operate_time,expire_time,range_desc', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('coupon_range', 'insert', 'hbase', 'dim_coupon_range', 'id,coupon_id,range_type,range_id', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('coupon_range', 'update', 'hbase', 'dim_coupon_range', 'id,coupon_id,range_type,range_id', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('coupon_use', 'insert', 'kafka', 'dwd_coupon_use', 'id,coupon_id,user_id,order_id,coupon_status,get_type,get_time,using_time,used_time,expire_time', 'id', ' SALT_BUCKETS = 3');
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('coupon_use', 'update', 'kafka', 'dwd_coupon_use', 'id,coupon_id,user_id,order_id,coupon_status,get_type,get_time,using_time,used_time,expire_time', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('favor_info', 'insert', 'kafka', 'dwd_favor_info', 'id,user_id,sku_id,spu_id,is_cancel,create_time,cancel_time', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('financial_sku_cost', 'insert', 'hbase', 'dim_financial_sku_cost', 'id,sku_id,sku_name,busi_date,is_lastest,sku_cost,create_time', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('financial_sku_cost', 'update', 'hbase', 'dim_financial_sku_cost', 'id,sku_id,sku_name,busi_date,is_lastest,sku_cost,create_time', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('order_detail', 'insert', 'kafka', 'dwd_order_detail', 'id,order_id,sku_id,sku_name,order_price,sku_num,create_time,source_type,source_id,split_activity_amount,split_coupon_amount,split_total_amount', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('order_detail_activity', 'insert', 'kafka', 'dwd_order_detail_activity', 'id,order_id,order_detail_id,activity_id,activity_rule_id,sku_id,create_time', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('order_detail_coupon', 'insert', 'kafka', 'dwd_order_detail_coupon', 'id,order_id,order_detail_id,coupon_id,coupon_use_id,sku_id,create_time', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('order_info', 'insert', 'kafka', 'dwd_order_info', 'id,consignee,consignee_tel,total_amount,order_status,user_id,payment_way,delivery_address,order_comment,out_trade_no,trade_body,create_time,operate_time,expire_time,process_status,tracking_no,parent_order_id,img_url,province_id,activity_reduce_amount,coupon_reduce_amount,original_total_amount,feight_fee,feight_fee_reduce,refundable_time', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('order_info', 'update', 'kafka', 'dwd_order_info_update', 'id,consignee,consignee_tel,total_amount,order_status,user_id,payment_way,delivery_address,order_comment,out_trade_no,trade_body,create_time,operate_time,expire_time,process_status,tracking_no,parent_order_id,img_url,province_id,activity_reduce_amount,coupon_reduce_amount,original_total_amount,feight_fee,feight_fee_reduce,refundable_time', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('order_refund_info', 'insert', 'kafka', 'dwd_order_refund_info', 'id,user_id,order_id,sku_id,refund_type,refund_num,refund_amount,refund_reason_type,refund_reason_txt,refund_status,create_time', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('payment_info', 'insert', 'kafka', 'dwd_payment_info', 'id,out_trade_no,order_id,user_id,payment_type,trade_no,total_amount,subject,payment_status,create_time,callback_time,callback_content', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('payment_info', 'update', 'kafka', 'dwd_payment_info', 'id,out_trade_no,order_id,user_id,payment_type,trade_no,total_amount,subject,payment_status,create_time,callback_time,callback_content', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('refund_payment', 'insert', 'kafka', 'dwd_refund_payment', 'id,out_trade_no,order_id,sku_id,payment_type,trade_no,total_amount,subject,refund_status,create_time,callback_time,callback_content', 'id', NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('refund_payment', 'update', 'kafka', 'dwd_refund_payment', 'id,out_trade_no,order_id,sku_id,payment_type,trade_no,total_amount,subject,refund_status,create_time,callback_time,callback_content', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('sku_info', 'insert', 'hbase', 'dim_sku_info', 'id,spu_id,price,sku_name,sku_desc,weight,tm_id,category3_id,sku_default_img,is_sale,create_time', 'id', ' SALT_BUCKETS = 4');
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('sku_info', 'update', 'hbase', 'dim_sku_info', 'id,spu_id,price,sku_name,sku_desc,weight,tm_id,category3_id,sku_default_img,is_sale,create_time', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('spu_info', 'insert', 'hbase', 'dim_spu_info', 'id,spu_name,description,category3_id,tm_id', 'id', ' SALT_BUCKETS = 3');
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('spu_info', 'update', 'hbase', 'dim_spu_info', 'id,spu_name,description,category3_id,tm_id', NULL, NULL);
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('user_info', 'insert', 'hbase', 'dim_user_info', 'id,login_name,name,user_level,birthday,gender,create_time,operate_time', 'id', ' SALT_BUCKETS = 3');
  INSERT INTO `table_process`(`source_table`, `operate_type`, `sink_type`, `sink_table`, `sink_columns`, `sink_pk`, `sink_extend`) VALUES ('user_info', 'update', 'hbase', 'dim_user_info', 'id,login_name,name,user_level,birthday,gender,create_time,operate_time', NULL, NULL);
  ​

• hbase数据清除，重新建立维度表

  !tables：查看所有表

  drop table GMALL_REALTIME.BASE_TRADEMARK;：删除表

• 初始化维度数据

  将用户表的历史全量同步到hbase中，通过Maxwell的Bootstrap完成，Maxwell安装及使用可查看之前的文章。

  bin/maxwell-bootstrap --user maxwell --password 123456 --host hadoop101 --database gmall2021 --table user_info --client_id maxwell_1

• 启动模拟生成业务数据jar

经过测试，可以看到订单宽表中用户信息的年龄及性别分别都有值。

4. 其他维度关联

4.1 关联省份维度

关联省份维度和关联用户维度处理逻辑一样，这里就要以关联用户维度后的结果流为基础，再去关联省份

需要做的要先把省份的维度数据全同步到hbase，还是通过Maxwell完成

bin/maxwell-bootstrap --user maxwell --password 123456 --host hadoop101 --database gmall2021 --table base_province --client_id maxwell_1

/**
 * 关联省份维度
 * 以上一个流为基础，关联省份数据
 */
SingleOutputStreamOperator<OrderWide> orderWideWithProvinceDs = AsyncDataStream.unorderedWait(orderWideWithUserDs,
        new DimAsyncFunction<OrderWide>("DIM_BASE_PROVINCE") {
            @Override
            public String getKey(OrderWide orderWide) {
                return orderWide.getProvince_id().toString();
            }
            @Override
            public void join(OrderWide orderWide, JSONObject dimInfo) {
                orderWide.setProvince_name(dimInfo.getString("NAME"));
                orderWide.setProvince_iso_code(dimInfo.getString("ISO_CODE"));
                orderWide.setProvince_area_code(dimInfo.getString("AREA_CODE"));
                orderWide.setProvince_3166_2_code(dimInfo.getString("ISO_3166_2"));
            }
        }, 60, TimeUnit.SECONDS);
orderWideWithProvinceDs.print("order wide with province>>>");

4.2 关联sku维度

初始化sku维度数据

bin/maxwell-bootstrap --user maxwell --password 123456 --host hadoop101 --database gmall2021 --table sku_info --client_id maxwell_1

/**
 * 关联sku数据
 */
SingleOutputStreamOperator<OrderWide> orderWideWithSkuDs = AsyncDataStream.unorderedWait(orderWideWithProvinceDs,
        new DimAsyncFunction<OrderWide>("DIM_SKU_INFO") {
            @Override
            public String getKey(OrderWide orderWide) {
                return orderWide.getSku_id().toString();
            }
​
            @Override
            public void join(OrderWide orderWide, JSONObject dimInfo) {
                orderWide.setSku_name(dimInfo.getString("SKU_NAME"));
                orderWide.setSpu_id(dimInfo.getLong("SPU_ID"));
                orderWide.setCategory3_id(dimInfo.getLong("CATEGORY3_ID"));
                orderWide.setTm_id(dimInfo.getLong("TM_ID"));
            }
        }, 60, TimeUnit.SECONDS);

 

4.3 关联spu维度

初始化spu维度数据

bin/maxwell-bootstrap --user maxwell --password 123456 --host hadoop101 --database gmall2021 --table spu_info --client_id maxwell_1

/**
 * 关联spu数据
 */
SingleOutputStreamOperator<OrderWide> orderWideWithSpuDs = AsyncDataStream.unorderedWait(orderWideWithSkuDs, new DimAsyncFunction<OrderWide>("DIM_SPU_INFO") {
    @Override
    public String getKey(OrderWide orderWide) {
        return orderWide.getSpu_id().toString();
    }
​
    @Override
    public void join(OrderWide orderWide, JSONObject dimInfo) {
        orderWide.setSpu_name(dimInfo.getString("SPU_NAME"));
​
    }
}, 60, TimeUnit.SECONDS);

 

4.4 关联品类维度

初始化品类维度数据

bin/maxwell-bootstrap --user maxwell --password 123456 --host hadoop101 --database gmall2021 --table base_category3 --client_id maxwell_1

/**
 * 关联品类数据
 */
​
SingleOutputStreamOperator<OrderWide> orderWideWithCategoryDs = AsyncDataStream.unorderedWait(orderWideWithSpuDs, new DimAsyncFunction<OrderWide>("DIM_BASE_CATEGORY3") {
    @Override
    public String getKey(OrderWide orderWide) {
        return orderWide.getCategory3_id().toString();
    }
​
    @Override
    public void join(OrderWide orderWide, JSONObject dimInfo) {
        orderWide.setCategory3_name(dimInfo.getString("NAME"));
    }
}, 60, TimeUnit.SECONDS);

 

4.5 关联品牌维度

初始化品牌维度数据

bin/maxwell-bootstrap --user maxwell --password 123456 --host hadoop101 --database gmall2021 --table base_trademark --client_id maxwell_1

/**
 * 关联品牌数据
 */
​
SingleOutputStreamOperator<OrderWide> orderWideWithTmDs = AsyncDataStream.unorderedWait(orderWideWithCategoryDs, new DimAsyncFunction<OrderWide>("DIM_BASE_TRADEMARK") {
    @Override
    public String getKey(OrderWide orderWide) {
        return orderWide.getTm_id().toString();
    }
​
    @Override
    public void join(OrderWide orderWide, JSONObject dimInfo) {
        orderWide.setTm_name(dimInfo.getString("TM_NAME"));
    }
}, 60, TimeUnit.SECONDS);
orderWideWithTmDs.print("order wide with sku_spu_category_tm >>> ");

5. 订单宽表写入kafka

/**
 * 将关联后的订单宽表数据发送到kafka的dwm层
 */
orderWideWithTmDs.map(orderWide -> JSONObject.toJSONString(orderWide))
        .addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink(orderWideTopic));

项目地址：https://github.com/zhangbaohpu/gmall-flink-parent

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