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背景
在大数据的实时处理中，实时的大屏展示已经成了一个很重要的展示项，比如最有名的双十一大屏实时销售总价展示。除了这个，还有一些其他场景的应用，比如我们在我们的后台系统实时的展示我们网站当前的pv、uv等等，其实做法都是类似的。
今天我们就做一个最简单的模拟电商统计大屏的小例子，我们抽取一下最简单的需求。
- 实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额
- 计算出各个分类的销售top3
- 每秒钟更新一次统计结果
实例讲解
构造数据
首先我们通过自定义source 模拟订单的生成，生成了一个Tuple2,第一个元素是分类，第二个元素表示这个分类下产生的订单金额，金额我们通过随机生成.
/*** 模拟生成某一个分类下的订单生成*/public static class MySource implements SourceFunction<Tuple2<String,Double>>{private volatile boolean isRunning = true;private Random random = new Random();String category[] = {"女装", "男装","图书", "家电","洗护", "美妆","运动", "游戏","户外", "家具","乐器", "办公"};@Overridepublic void run(SourceContext<Tuple2<String,Double>> ctx) throws Exception{while (isRunning){Thread.sleep(10);//某一个分类String c = category[(int) (Math.random() * (category.length - 1))];//某一个分类下产生了price的成交订单double price = random.nextDouble() * 100;ctx.collect(Tuple2.of(c, price));}}@Overridepublic void cancel(){isRunning = false;}}复制代码构造统计结果类
public static class CategoryPojo{// 分类名称private String category;// 改分类总销售额private double totalPrice;// 截止到当前时间的时间private String dateTime;getter and setter ........}复制代码定义窗口和触发器
DataStream<CategoryPojo> result = dataStream.keyBy(0).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.days(1), Time.hours(-8))).trigger(ContinuousProcessingTimeTrigger.of(Time.seconds(1))).aggregate(new PriceAggregate(),new WindowResult());复制代码首先我们定义一个窗口期是一天的滚动窗口，然后设置一个1秒钟的触发器，之后进行聚合计算.
集合计算
private static class PriceAggregateimplements AggregateFunction<Tuple2<String,Double>,Double,Double>{@Overridepublic Double createAccumulator(){return 0D;}@Overridepublic Double add(Tuple2<String,Double> value, Double accumulator){return accumulator + value.f1;}@Overridepublic Double getResult(Double accumulator){return accumulator;}@Overridepublic Double merge(Double a, Double b){return a + b;}}复制代码聚合计算也比较简单，其实就是对price的简单sum操作
收集窗口结果数据
private static class WindowResultimplements WindowFunction<Double,CategoryPojo,Tuple,TimeWindow>{SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");@Overridepublic void apply(Tuple key,TimeWindow window,Iterable<Double> input,Collector<CategoryPojo> out) throws Exception{CategoryPojo categoryPojo = new CategoryPojo();categoryPojo.setCategory(((Tuple1<String>) key).f0);BigDecimal bg = new BigDecimal(input.iterator().next());double p = bg.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();categoryPojo.setTotalPrice(p);categoryPojo.setDateTime(simpleDateFormat.format(new Date()));out.collect(categoryPojo);}}复制代码我们最聚合的结果进行简单的封装，封装成CategoryPojo类以便后续处理
使用聚合窗口的结果
result.keyBy("dateTime").window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1))).process(new WindowResultProcess());复制代码接下来我们要使用上面聚合的结果，所以我们使用上面的window聚合结果流又定义了时间是1秒的滚动窗口.
如何使用窗口的结果，可以参考flink的官网[1]
结果统计
接下来我们做最后的结果统计，在这里，我们会把各个分类的总价加起来，就是全站的总销量金额，然后我们同时使用优先级队列计算出分类销售的Top3，打印出结果，在生产过程中我们可以把这个结果数据发到hbase或者redis等外部存储，以供前端的实时页面展示。
private static class WindowResultProcessextends ProcessWindowFunction<CategoryPojo,Object,Tuple,TimeWindow>{@Overridepublic void process(Tuple tuple,Context context,Iterable<CategoryPojo> elements,Collector<Object> out) throws Exception{String date = ((Tuple1<String>) tuple).f0;Queue<CategoryPojo> queue = new PriorityQueue<>(3,(o1, o2)->o1.getTotalPrice() >= o2.getTotalPrice() ? 1 : -1);double price = 0D;Iterator<CategoryPojo> iterator = elements.iterator();int s = 0;while (iterator.hasNext()){CategoryPojo categoryPojo = iterator.next();if (queue.size() < 3){queue.add(categoryPojo);} else {CategoryPojo tmp = queue.peek();if (categoryPojo.getTotalPrice() > tmp.getTotalPrice()){queue.poll();queue.add(categoryPojo);}}price += categoryPojo.getTotalPrice();}List<String> list = queue.stream().sorted((o1, o2)->o1.getTotalPrice() <=o2.getTotalPrice() ? 1 : -1).map(f->"(分类：" + f.getCategory() + " 销售额：" +f.getTotalPrice() + ")").collect(Collectors.toList());System.out.println("时间 ： " + date + " 总价 : " + price + " top3 " +StringUtils.join(list, ","));System.out.println("-------------");}}复制代码示例运行结果
3> CategoryPojo{category='户外', totalPrice=734.45, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
2> CategoryPojo{category='游戏', totalPrice=862.86, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
4> CategoryPojo{category='洗护', totalPrice=926.83, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
3> CategoryPojo{category='运动', totalPrice=744.98, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
2> CategoryPojo{category='乐器', totalPrice=648.81, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
4> CategoryPojo{category='图书', totalPrice=1010.12, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
1> CategoryPojo{category='家具', totalPrice=880.35, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
3> CategoryPojo{category='家电', totalPrice=1225.34, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
2> CategoryPojo{category='男装', totalPrice=796.06, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
1> CategoryPojo{category='女装', totalPrice=1018.88, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
1> CategoryPojo{category='美妆', totalPrice=768.37, dateTime=2020-06-13 22:55:34}
时间 ： 2020-06-13 22:55:34 总价 : 9617.050000000001 top3 (分类：家电 销售额：1225.34),(分类：女装 销售额：1018.88),(分类：图书 销售额：1010.12)复制代码