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当今的数据技术生态系统中，实时数据处理已经成为许多企业不可或缺的一部分。为了满足这种需求，Apache Flink、Apache Kafka和CnosDB等开源工具的结合应运而生，使得实时数据流的收集、处理和存储变得更加高效和可靠。本篇文章将介绍如何使用 Flink、Kafka 和 CnosDB 来构建一个强大的实时数据处理流水线。
什么是 Flink、Kafka、CnosDB
- Flink：是一个强大的流式处理引擎，它支持事件驱动、分布式、并且容错。Flink能够处理高吞吐量和低延迟的实时数据流，适用于多种应用场景，如数据分析、实时报表和推荐系统等。
- Kafka：是一个高吞吐量的分布式流数据平台，用于收集、存储和传输实时数据流。Kafka具有良好的持久性、可扩展性和容错性，适用于构建实时数据流的可靠管道。
- CnosDB：是一个专为时序数据设计的开源时序数据库。它具有高性能、高可用性和易用性的特性，非常适合存储实时生成的时间序列数据，如传感器数据、日志和监控数据等。
场景描述
用例中假设有一个物联网设备网络，每个设备都定期生成传感器数据，包括温度、湿度和压力等。我们希望能够实时地收集、处理和存储这些数据，以便进行实时监控和分析。
数据流向架构图如下：
image.png
- 首先，我们需要设置一个数据收集器来获取传感器数据，并将数据发送到 Kafka 主题。这可以通过编写一个生产者应用程序来实现，该应用程序将生成的传感器数据发送到 Kafka。
- 使用 Flink来实时处理传感器数据。首先，需要编写一个Flink应用程序，该应用程序订阅 Kafka 主题中的数据流，并对数据进行实时处理和转换。例如，您可以计算温度的平均值、湿度的最大值等。
- 将处理后的数据存储到 CnosDB 中以供后续查询。为了实现这一步，需要配置一个CnosDB Sink，使得Flink应用程序可以将处理后的数据写入 CnosDB 中。
构建流水线
1.数据采集与传输
编写一个生产者应用程序，读取传感器数据并将其发送到 Kafka 主题。
public class SensorDataProducer {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "kafka-broker1:9092,kafka-broker2:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
while (true) {
SensorData data = generateSensorData(); // 生成传感器数据
producer.send(new ProducerRecord<>("sensor-data-topic", data));
Thread.sleep(1000); // 每秒发送一次数据
}
}
}
2.实时处理与转换
编写一个 Flink 应用程序，订阅 Kafka 主题中的数据流，实时处理并转换数据。
// Flink 应用程序示例
public class SensorDataProcessingJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "kafka-broker1:9092,kafka-broker2:9092");
props.setProperty("group.id", "sensor-data-consumer-group");
DataStream<String> sensorData = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("sensor-data-topic", new SimpleStringSchema(), props));
DataStream<ProcessedData> processedData = sensorData
.map(json -> parseJson(json)) // 解析JSON数据
.keyBy(ProcessedData::getDeviceId)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) // 10秒滚动窗口
.apply(new SensorDataProcessor()); // 自定义处理逻辑
processedData.print(); // 打印处理后的数据，可以替换为写入 CnosDB 操作
env.execute("SensorDataProcessingJob");
}
}
3.数据写入与存储
配置CnosDB Sink，将 processedData.print() 替换为写入 CnosDB 的程序在 CnosDB 创建一个存储数据时长为 30 天的数据库：
| CnosDB 建库语法说明请查看：创建数据库[https://docs.cnosdb.com/zh/latest/reference/sql.html#创建数据库]
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS "db_flink_test" WITH TTL '30d' SHARD 2 VNODE_DURATION '1d' REPLICA 2;
在 Maven [https://maven.apache.org/]中引入 CnosBD Sink [https://docs.cnosdb.com/zh/latest/reference/connector/flink-connector-cnosdb.html]包：
<dependency>
<groupId>com.cnosdb</groupId>
<artifactId>flink-connector-cnosdb</artifactId>
<version>1.0</version>
</dependency>
编写程序：
public class WriteToCnosDBJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "kafka-broker1:9092,kafka-broker2:9092");
props.setProperty("group.id", "sensor-data-consumer-group");
DataStream<String> sensorData = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("sensor-data-topic", new SimpleStringSchema(), props));
DataStream<ProcessedData> processedData = sensorData
.map((MapFunction<String, ProcessedData>) json -> parseJson(json)) // 解析JSON数据
.keyBy(ProcessedData::getDeviceId)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) // 10秒滚动窗口
.apply(new SensorDataProcessor()); // 自定义处理逻辑
DataStream<CnosDBPoint> cnosDBDataStream = processedData.map(
new RichMapFunction<ProcessedData, CnosDBPoint>() {
@Override
public CnosDBPoint map(String s) throws Exception {
return new CnosDBPoint("sensor_metric")
.time(value.getTimestamp().toEpochMilli(), TimeUnit.MILLISECONDS)
.tag("device_id", value.getDeviceId())
.field("average_temperature", value.getAverageTemperature())
.field("max_humidity", value.getMaxHumidity());
}
}
);
CnosDBConfig cnosDBConfig = CnosDBConfig.builder()
.url("http://localhost:8902")
.database("db_flink_test")
.username("root")
.password("")
.build();
cnosDBDataStream.addSink(new CnosDBSink(cnosDBConfig));
env.execute("WriteToCnosDBJob");
}
}
运行后查看结果：
db_flink_test ❯ select * from sensor_metric limit 10;
+---------------------+---------------+---------------------+--------------+
| time | device_id | average_temperature | max_humidity |
+---------------------+---------------+---------------------+--------------+
| 2023-01-14T17:00:00 | OceanSensor1 | 23.5 | 79.0 |
| 2023-01-14T17:05:00 | OceanSensor2 | 21.8 | 68.0 |
| 2023-01-14T17:10:00 | OceanSensor1 | 25.2 | 75.0 |
| 2023-01-14T17:15:00 | OceanSensor3 | 24.1 | 82.0 |
| 2023-01-14T17:20:00 | OceanSensor2 | 22.7 | 71.0 |
| 2023-01-14T17:25:00 | OceanSensor1 | 24.8 | 78.0 |
| 2023-01-14T17:30:00 | OceanSensor3 | 23.6 | 80.0 |
| 2023-01-14T17:35:00 | OceanSensor4 | 22.3 | 67.0 |
| 2023-01-14T17:40:00 | OceanSensor2 | 25.9 | 76.0 |
| 2023-01-14T17:45:00 | OceanSensor4 | 23.4 | 70.0 |
+---------------------+---------------+---------------------+--------------+
总结
通过结合Flink、Kafka 和 CnosDB，您可以构建一个强大的实时数据处理流水线，从数据采集到实时处理再到数据存储和可视化。每个步骤都涉及具体的配置和代码实现，确保您熟悉每个工具的特性和操作。这种架构适用于各种实时数据应用，如物联网监控、实时报表和仪表板等。根据您的需求和情境，调整配置和代码，以构建适合您业务的实时数据处理解决方案。
