标签：ast sea 好的 sys fir cti boolean point format
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用户访问session
该模块主要是对用户访问session进行统计分析，包括session的聚合指标计算、按时间比例随机抽取session、获取每天点击、下单和购买排名前10的品类、并获取top10品类的点击量排名前10的session。主要使用Spark DataFrame。
页面单跳转化率统计
该模块主要是计算关键页面之间的单步跳转转化率，涉及到页面切片算法以及页面流匹配算法。主要使用Spark DataFrame。
热门商品离线统计
该模块主要实现每天统计出各个区域的top3热门商品。主要使用Spark DataFrame。
广告流量实时统计
经过实时黑名单过滤的每天各省各城市广告点击实时统计、每天各省topn热门广告、各广告近1小时内每分钟的点击趋势。主要使用Spark streaming或Flink。
输入表
# 用户表
user_id 用户的ID
username 用户的名称
name 用户的名字
age 用户的年龄
professional 用户的职业
city 用户所在的城市
sex 用户的性别
# 商品表
product_id 商品的ID
product_name 商品的名称
extend_info 商品额外的信息
# 用户访问动作表
date 用户点击行为的日期
user_id 用户的ID
session_id Session的ID
page_id 某个页面的ID
action_time 点击行为的时间点
search_keyword 用户搜索的关键词
click_category_id 某一个商品品类的ID
click_product_id 某一个商品的ID
order_category_ids 一次订单中所有品类的ID集合
order_product_ids 一次订单中所有商品的ID集合
pay_category_ids 一次支付中所有品类的ID集合
pay_product_ids 一次支付中所有商品的ID集合
city_id 城市ID输出表
# 聚合统计表
taskid 当前计算批次的ID
session_count 所有Session的总和
visit_length_1s_3s_ratio 1-3sSession访问时长占比
visit_length_4s_6s_ratio 4-6sSession访问时长占比
visit_length_7s_9s_ratio 7-9sSession访问时长占比
visit_length_10s_30s_ratio 10-30sSession访问时长占比
visit_length_30s_60s_ratio 30-60sSession访问时长占比
visit_length_1m_3m_ratio 1-3mSession访问时长占比
visit_length_3m_10m_ratio 3-10mSession访问时长占比
visit_length_10m_30m_ratio 10-30mSession访问时长占比
visit_length_30m_ratio 30mSession访问时长占比
step_length_1_3_ratio 1-3步长占比
step_length_4_6_ratio 4-6步长占比
step_length_7_9_ratio 7-9步长占比
step_length_10_30_ratio 10-30步长占比
step_length_30_60_ratio 30-60步长占比
step_length_60_ratio 大于60步长占比
# 品类Top10表
taskid
categoryid
clickCount
orderCount
payCount
# Top10 Session
taskid
categoryid
sessionid
clickCount统计出符合条件的session中，各访问时长、步长的占比，并将结果保存到MySQL中。符合条件的session指搜索过某些关键词的用户、访问时间在某个时间段内的用户、年龄在某个范围内的用户、职业在某个范围内的用户、所在某个城市的用户，所发起的session。
// 原始数据包含“用户访问动作表”中的信息
// 先根据时间范围筛选“用户访问动作表”，然后将它和“UserInfo表”进行inner join，补充用于进一步筛选的信息：age、professional、city、sex
// 根据searchKeywords、clickCategoryIds和上面4个条件对数据进行筛选，得出所需的session。
// 利用spark sql筛选特定时间段的session
spark.sql("select * from user_visit_action where date>=‘" + startDate + "‘ and date<=‘" + endDate + "‘")
// 下面代码用于合成SQL语句并用于filter特定类型的session，但有一定的安全隐患，要对输入的参数进行严格的校验。
val selectClause = new StringBuilder("SELECT * FROM user_visit_action_to_user_info WHERE 1=1 ")
if (ValidUtils.equal(Constants.PARAM_SEX, sex)){
selectClause append ("AND sex == ‘" + sex + "‘")
}
if (ValidUtils.in(Constants.PARAM_PROFESSIONALS, professionals)){
selectClause append ("AND professional in (" + professionals + ")")
}
if (ValidUtils.in(Constants.PARAM_CITIES, cities)){
selectClause append ("AND cities in (" + cities + ")")
}
if (ValidUtils.in(Constants.PARAM_KEYWORDS, keywords)){
selectClause append ("AND search_keyword in (" + keywords + ")")
}
if (ValidUtils.in(Constants.PARAM_CATEGORY_IDS, categoryIds)){
selectClause append ("AND click_category_id in (" + categoryIds + ")")
}
if (ValidUtils.between(Constants.FIELD_AGE, startAge, endAge)){
selectClause append ("AND age BETWEEN " + startAge + " AND " + endAge)
}
val sqlQuery = selectClause.toString()
// filter完后与“用户表”建立连接
// 下面进行session聚合计算，结果得到的信息包括sessionid、search_keyword、click_category_id、stepLength、visitLength、session开始时间start、AGE、PROFESSIONAL、CITY、SEX
val timeFmt = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
val sessionid2ActionsRDD2 = UserVisitActionDF
.withColumn("action_time", unix_timestamp($"action_time", timeFmt))
.groupBy("session_id")
.agg(min("action_time") as "start",
max("action_time") as "end",
count("*") as "stepLength")
.withColumn("visitLength", $"start" - $"end")
.withColumn("discrete_VL", discretiseVisitLength)
.withColumn("discrete_SL", discretiseStepLength)
// 离散化 visitLength 和 stepLength
val discretiseVisitLength = when($"visitLength" >= 1 && $"visitLength" <= 3 , Constants.TIME_PERIOD_1s_3s)
.when($"visitLength" >= 4 && $"visitLength" <= 6 , Constants.TIME_PERIOD_4s_6s)
...
.when($"visitLength" >= 1800, Constants.TIME_PERIOD_30m)
// 统计信息，获得每种访问时长的人数。将下面discrete_VL换成stepLength就是每种步长的人数了
val statisticVisitLength = sessionid2ActionsRDD2.groupBy("discrete_VL").agg(count("discrete_VL")).collect()根据各时长、步长的比例抽样
用df.stat.sampleBy("colName", fractions, seed)，其中fractions为Map，是每distinct key和其需要抽取的比例，如("a" -> 0.8)就是从key为a的数据中抽80%条
val fractions = HashMap(
TIME_PERIOD_1s_3s -> 0.1,
TIME_PERIOD_4s_6s -> 0.1,
TIME_PERIOD_7s_9s -> 0.1,
TIME_PERIOD_10s_30s -> 0.1,
TIME_PERIOD_30s_60s -> 0.1,
TIME_PERIOD_1m_3m -> 0.1,
TIME_PERIOD_3m_10m -> 0.1,
TIME_PERIOD_10m_30m -> 0.1,
TIME_PERIOD_30m -> 0.1
)
df.stat.sampleBy("time_period", fractions, 2L)
// 如果time_period未知，用下面方式得出map
df.select("time_period")
.distinct
.map(x=> (x, 0.8))
.collectAsMap分别计算出各商品的点击数、下单数、支付次数，然后将三个结果进行连接，并排序。排序规则是点击数大的排前面，相同时下单数大的排前面，然后再相同时支付次数大的排前面。
// 分别计算出各商品的点击数、下单数、支付次数，然后将三个结果进行连接，并排序。
val clickCategoryId2CountDF = sessionid2detailDF
.select("clickCategoryId")
.na.drop()
.groupBy("clickCategoryId")
.agg(count("clickCategoryId"))
.withColumnRenamed("clickCategoryId", "categoryId")
val orderCategoryId2CountDF = sessionid2detailDF
.select("order_category_ids")
.na.drop()
.withColumn("splitted_order_category_ids", split($"order_category_ids", ","))
.withColumn("single_order_category_ids", explode($"splitted_order_category_ids"))
.groupBy("single_order_category_ids")
.agg(count("single_order_category_ids"))
.withColumnRenamed("single_order_category_ids", "categoryId")
val payCategoryId2Count = sessionid2detailDF
.select("pay_category_ids")
.na.drop()
.withColumn("splitted_pay_category_ids", split($"pay_category_ids", ","))
.withColumn("single_pay_category_ids", explode($"splitted_pay_category_ids"))
.groupBy("single_pay_category_ids")
.agg(count("single_pay_category_ids"))
.withColumnRenamed("single_pay_category_ids", "categoryId")
val top10CategoryId = clickCategoryId2CountDF.join(orderCategoryId2CountDF, Seq("categoryId"), "left")
.join(payCategoryId2Count, Seq("categoryId"), "left")
.na.fill(0L, Seq(""))
.map(row => {
(row.getAs[Int]("categoryId"),
row.getAs[Int]("count(clickCategoryId)"),
row.getAs[Int]("count(single_order_category_ids)"),
row.getAs[Int]("count(single_pay_category_ids)"))
})
.rdd
.takeOrdered(10)(ordering)
// 补充
implicit val ordering = new Ordering[(Int, Int, Int, Int)] {
override def compare(x: (Int, Int, Int, Int), y: (Int, Int, Int, Int)): Int = {
val compare2 = x._2.compareTo(y._2)
if (compare2 != 0) return compare2
val compare3 = x._3.compareTo(y._3)
if (compare3 != 0) return compare3
val compare4 = x._4.compareTo(y._4)
if (compare4 != 0) return compare4
0
}
}.reverse对于top10的品类，每一个都要获取对它点击次数排名前10的session。下面实现先从所有的session中筛选出与前10热门品类相关的session，然后根据品类分组，统计出前十的session。
// 把top10CategoryId的名单发到集群
val top10CategoryIdRDD = spark.sparkContext.parallelize(top10CategoryId.map(_._1)).toDF("top10CategoryId")
// 利用broadcast实现过滤，然后进行分组统计
val top10Category2SessionAndCount = filteredUserVisitActionDF.join(broadcast(top10CategoryIdRDD), $"click_category_id" === $"top10CategoryId")
.groupBy("top10CategoryId", "sessionId")
.agg(count("click_category_id") as "count")
// 分组取前10
// windowfunction在这个并不需要shuffle，因为经过前面的shuffle聚合，df已经具有partitioner了，在原节点就可以计算出topn。
val windowSpec = Window.partitionBy("top10CategoryId", "sessionId").orderBy(desc("count"))
val top10SessionWithinTop10Category = top10Category2SessionAndCount.select(expr("*"), rank().over(windowSpec).as("rank"))
.filter($"rank" <= 10)计算关键页面之间的单步跳转转化率。方法是先获取目标页面，如1，2，3，将它们拼接成1_2, 2_3得出两个目标转跳形式。同样需要在df的数据中产生页面转跳。方法是利用windowfunction将数据按sessionid分组，访问时间升序排序，然后利用concat_ws和window的lag函数实现当前页面id与前一条数据的页面id的拼接。集群数据中产生转跳数据后，利用filter筛选出之前的目标转跳形式。最后按这些形式分组统计数量，便得出每种转跳的数量，将它collect为map。另外还需要计算起始页1的数量，简单的filter和count实现。接下来就可以根据这些数据计算转跳率了。遍历目标转跳形式，从map中获取相应的数量，然后除以起始页/上一页的数量，进而得出结果。
// 获取需要查询的页面id，结果如"3,1,4,5,2"
val targetPageFlow = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_TARGET_PAGE_FLOW)
// 对需要查询的页面id进行分割，结果如Array("3","1","4","5","2")
val targetPages = targetPageFlow.split(",")
// 构建目标转跳页面id，结果如Array(3_1,1_4,4_5,5_2）
val targetPagePairs = targetPages
.zip(targetPages.tail)
.map(item => item._1 + "_" + item._2)
val targetPageFlowBroadcast = spark.sparkContext.broadcast(targetPagePairs)
// 设置将要用到的时间格式和window函数
val timeFmt = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
val windowSpec = Window
.partitionBy("session_id")
.orderBy($"action_time")
val pagesPairFun = concat_ws("_", col("page_id"), lag("page_id", -1).over(windowSpec))
// 计算各目标转跳id的数量
val pageSplitPvMap = df.na.drop(Seq("session_id"))
.withColumn("action_time", to_timestamp($"action_time", timeFmt))
.withColumn("pagePairs", pagesPairFun)
// 下面filter方式，条件少时可行，多时用broadcast jion
.filter($"pagePairs" isin (targetPageFlowBroadcast.value: _*))
.groupBy("pagePairs")
.agg(count("pagePairs"))
.as[(String, Long)]
.collect().toMap
// 计算起始页面的点击数
val startPage = targetPages(0)
val startPagePv = df.filter($"page_id" === startPage).count().toDouble
var lastPageSplitPv = startPagePv
// 存储结果的map
val convertRateMap = new mutable.HashMap[String, Double]()
for(targetPage <- targetPagePairs){
val targetPageSplitPv = pageSplitPvMap(targetPage).toDouble
val convertRate = "%.2f".format(targetPageSplitPv / lastPageSplitPv).toDouble
convertRateMap.put(targetPage, convertRate)
lastPageSplitPv = targetPageSplitPv
}原数据没有地区列和城市列（有城市id），所以先广播一个地区城市表，然后根据城市id进行join。之后按照地区和商品分组进行计数。最后利用windowfunction取各地区topn。
val cityInfo = Array((0L, "北京", "华北"), (1L, "上海", "华东"),
(2L, "南京", "华东"), (3L, "广州", "华南"),
(4L, "三亚", "华南"), (5L, "武汉", "华中"),
(6L, "长沙", "华中"), (7L, "西安", "西北"),
(8L, "成都", "西南"), (9L, "哈尔滨", "东北"))
// Row(city_id, city_name, area)
val cityInfoDF = spark.sparkContext.makeRDD(cityInfo).toDF("city_id", "city_name", "area")
// 提取 cityid 和 productid
val cityid2clickActionDF = df.select("city_id", "product_id")
.na.drop(Seq("product_id"))
.filter($"product_id" =!= -1L)
// (cityid, cityName, area, productid)
val area_product_clickCount_cityListDF = cityid2clickActionDF.join(broadcast(cityInfoDF), Seq("city_id"), "inner")
.withColumn("cityId_cityName", concat_ws(":", $"city_id", $"city_name"))
.groupBy($"area", $"product_id")
.agg(count("*") as "click_count", collect_set("cityId_cityName") as "city_list")
// 和top10热门session类似，利用window求topn
val windowSpec = Window
.partitionBy("area", "product_id")
.orderBy($"click_count".desc)
// 每个地区前三热门商品
val areaTop3ProductDF = area_product_clickCount_cityListDF.withColumn("rank", $"click_count".over(windowSpec))
.filter($"rank" <= 3)
// productInfo表(对json的操作)
val productInfoDF = df.select("product_id", "product_name", "extend_info")
.withColumn("product_status", get_json_object($"extend_info", "$.product_status"))
.withColumn("product_status", when($"product_status" === 0, "Self").otherwise("Third Party"))
.drop("extend_info")
// 补充信息
val areaTop3ProducFullInfoDF = areaTop3ProductDF.join(productInfoDF, Seq("product_id"), "inner")经过实时黑名单过滤的每天各省各城市广告点击实时统计、每天各省topn热门广告、各广告近1小时内每分钟的点击趋势。这部分原代码采用Spark Streaming实现，我将之改为基于Flink的实现。下面会首先介绍Spark Streaming的实现，然后到Flink。
流式数据的格式为：
timestamp 1450702800
province Jiangsu
city Nanjing
userid 100001
adid 100001创建流，利用预先广播的黑名单过滤信息，然后利用过滤后的信息更新黑名单、计算广告点击流量、统计每天每个省份top3热门广告、统计一个小时窗口内每分钟各广告的点击量。
// 构建Spark上下文
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("streamingRecommendingSystem").setMaster("local[*]")
// 创建Spark客户端
val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
val sc = spark.sparkContext
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))
// 设置检查点目录
ssc.checkpoint("./streaming_checkpoint")
// --- 此处省略Kafka配置 --- //
// 创建DStream
val adRealTimeLogDStream = KafkaUtils.createDirectStream[String,String](...)
var adRealTimeValueDStream = adRealTimeLogDStream.map(_.value)
// 用于Kafka Stream的线程非安全问题，重新分区切断血统
adRealTimeValueDStream = adRealTimeValueDStream.repartition(400)
// 根据动态黑名单过滤数据。利用findAll来查找MySQL中所有的黑名单用户，然后通过join实现过滤。
val filteredAdRealTimeLogDStream = filterByBlacklist(spark, adRealTimeValueDStream)
// 业务功能一：生成动态黑名单
generateDynamicBlacklist(filteredAdRealTimeLogDStream)
// 业务功能二：计算广告点击流量实时统计结果（yyyyMMdd_province_city_adid,clickCount）
val adRealTimeStatDStream = calculateRealTimeStat(filteredAdRealTimeLogDStream)
// 业务功能三：实时统计每天每个省份top3热门广告
calculateProvinceTop3Ad(spark, adRealTimeStatDStream)
// 业务功能四：实时统计每天每个广告在最近1小时的滑动窗口内的点击趋势（每分钟的点击量）
calculateAdClickCountByWindow(adRealTimeValueDStream)
ssc.start()
ssc.awaitTermination()实现实时的动态黑名单机制：将每天对某个广告点击超过100次的用户拉黑。提取出日期（yyyyMMdd）、userid、adid，然后reduceByKey统计这一批数据的结果，并批量插入MySQL。然后过滤出新的黑名单用户，实现为从MySQL中查找每条数据的用户是否对某条广告的点击超过100次，即成为了新的黑名单用户，找到后进行distinct操作得出新增黑名单用户，并更新到MySQL。
// 从 adRealTimeValueDStream 中提取出下面三个值并构建(key, 1L)
val key = datekey + "_" + userid + "_" + adid
// 然后 reduceByKey(_ + _)， 得到这batch每天每个用户对每个广告的点击量
dailyUserAdClickCountDStream.foreachRDD{ rdd =>
rdd.foreachPartition{ items =>
// items 是 Iterator(key, count)，提取key的值，构成(date, userid, adid, clickCount)，批量写入mysql
... }}
// 之后filter，每条数据到 mysql 查询更新后的(date, userid, adid)的count是否大于100，表示当天某用户对某个广告是否点击超过100次，如果是就true（留下）最后得出新黑名单blacklistDStream。去重后直接批量插入mysql
blacklistDStream.transform(_.distinct())每天各省各城市各广告的点击流量实时统计。分组，key为日期+省份+城市+广告id，利用updateStateByKey实现累加。新的统计结果更新到MySQL。
// 执行updateStateByKey算子
// spark streaming特有的一种算子，在spark集群内存中，维护一份key的全局状态
// 和黑名单一样，先从string中提取出信息并构建key
val aggregatedDStream = dailyUserAdClickDStream.updateStateByKey[Long]{ (values:Seq[Long], old:Option[Long]) =>
var clickCount = 0L
// 如果说，之前是存在这个状态的，那么就以之前的状态作为起点，进行值的累加
if(old.isDefined) {
clickCount = old.get
}
// values代表了，batch rdd中，每个key对应的所有的值
for(value <- values) {
clickCount += value
}
Some(clickCount)
}
// 然后和黑名单中一样，批量更新到mysql利用上一步得到的结果，即key为日期+省份+城市+广告id，value为累积点击量，进行统计及分组topn。reduceByKey + windowfunction
同样在累积数据的基础上操作，提取出时间，然后利用固定窗口实现需求。
// 从原始流（未去除黑名单的数据）中提取出timeMinute、adid两个值进行聚合统计
pairDStream.reduceByKeyAndWindow((a: Long, b: Long) => a + b, Minutes(60L), Seconds(10L))
// 下面 items 就是 Iterator(timeMinute_adid, count)
aggrRDD.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { items => ...}}
// 从key中提取出date、hour和minute写入mysql// 模块结构
├── Launcher.scala 启动类
├── bean
│ └── AdLog.scala 三个case class
├── constant
│ └── Constant.scala 定义了一些定值字符串
├── function 处理函数，下面介绍。
│ ├── AccProvClick.scala
│ ├── BetterGenerateTopK.scala
│ └── FilterBlackListUser.scala
└── schema
└── AdLogDeserializationSchema.scala 用于反序列化Kafka信息val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
// kafka配置
val consumerProps = new Properties()
consumerProps.setProperty(KEY_BOOTSTRAP_SERVERS, args(0))
consumerProps.setProperty(KEY_GROUP_ID, args(1))
// kafka消费者
val consumer = new FlinkKafkaConsumer010(
args(2),
new AdLogDeserializationSchema(),
consumerProps
)
// 设置数据源
val adLogStream = env.addSource(consumer)
// 对点击某一广告多于100的用户进行截流，从而一次性完成黑名单过滤和黑名单更新。
val withSideOutput = adLogStream
.keyBy(adLog => (adLog.userid, adLog.adid))
.process(new FilterBlackListUser)
// （可选）新增的黑名单流。此处只输出到控制台，有需要可以输出到其他端口。
withSideOutput.getSideOutput(realTimeBlackList)
.print()
// 在main函数外添加下面代码才能取得sideoutput
// val realTimeBlackList: OutputTag[String] =
// new OutputTag[String]("black_list")
// 实时统计广告点击量最多的前K个省份。同样此处只输出到控制台，有需要可以输出到其他端口。
withSideOutput
.keyBy(_.province)
// 按province进行分组累加的stateful操作
.process(new AccProvClick) // 这里也可以输出到数据库或者kafka等，从而对这些聚合好的数据进行不同需求的分析
.keyBy(_.dummyKey)
.process(new BetterGenerateTopK(10))
.print()
env.execute("TopK_Province")广告日志类以及处理过程产生的一些新case class
// 从kafka获取并实现反序列化后的数据
case class AdLog(userid: Int, adid: Int, province: String, city: String, timestamp: Long)
// 经过FilterBlackListUser处理后得到的数据，如果需要对adid、city都进行分组，也可以在这里加属性
case class ProvinceWithCount(province: String, count: Int, dummyKey: Int)class AdLogDeserializationSchema extends DeserializationSchema[AdLog]{
override def deserialize(bytes: Array[Byte]): AdLog = {
val json = parse(new String(bytes))
implicit val formats = DefaultFormats
json.extract[AdLog]
}
// 可以根据接收的AdLog来判断是否需要结束这个数据流。如果不需要这个功能就直接返回false。
override def isEndOfStream(t: AdLog): Boolean = false
// 告诉Flink经过反序列化后得到什么类
override def getProducedType: TypeInformation[AdLog] = TypeInformation.of(AdLog.getClass.asInstanceOf[Class[AdLog]])
}class FilterBlackListUser extends KeyedProcessFunction[(Int, Int), AdLog, ProvinceWithCount] {
// 存储当前userId-adId键值的广告点击量
var countState: ValueState[Int] = _
// 标记当前userId-adId键值是否第一次进入黑名单的flag
var firstSent: ValueState[Boolean] = _
// 记录当前userId-adId键值state的生成时间
var resetTime: ValueState[Long] = _
// 初始化key state
override def open(parameters: Configuration): Unit = {
val countDescriptor = new ValueStateDescriptor[Int]("count", classOf[Int])
countState = getRuntimeContext
.getState[Int](countDescriptor)
val firstSeenDescriptor = new ValueStateDescriptor[Boolean]("firstSent", classOf[Boolean])
firstSent = getRuntimeContext
.getState[Boolean](firstSeenDescriptor)
val resetTimeDescriptor = new ValueStateDescriptor[Long]("resetTime", classOf[Long])
resetTime = getRuntimeContext
.getState[Long](resetTimeDescriptor)
}
override def processElement(value: AdLog,
ctx: KeyedProcessFunction[(Int, Int), AdLog, ProvinceWithCount]#Context,
out: Collector[ProvinceWithCount]): Unit = {
val curCount = countState.value()
// 第一次处理登记timer，24：00清除state
if (curCount == 0) {
val time = (ctx.timerService().currentProcessingTime() / 86400000 + 1) * 86400000
resetTime.update(time)
ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(time)
}
// 加入黑名单，并在side output输出，但只输出一次
if (curCount >= 100) {
// 默认初始为false
if (!firstSent.value()) {
firstSent.update(true)
ctx.output(Launcher.realTimeBlackList, value.userid.toString)
}
return
}
// 点击次数+1
countState.update(curCount + 1)
out.collect(ProvinceWithCount(value.province, 1,1))
}
// 到达预定时间时清除state
override def onTimer(timestamp: Long,
ctx: KeyedProcessFunction[(Int, Int), AdLog, ProvinceWithCount]#OnTimerContext,
out: Collector[ProvinceWithCount]): Unit = {
if (timestamp == resetTime.value()) {
firstSent.clear()
countState.clear()
}
}
}代码形式和上面的类几乎一样
class AccProvClick extends KeyedProcessFunction[String, ProvinceWithCount, ProvinceWithCount] {
// 存储当前province键值的广告点击量
var countState: ValueState[Int] = _
var resetTime: ValueState[Long] = _
override def open //和上面类似
override def processElement(value: ProvinceWithCount,
ctx: KeyedProcessFunction[String, ProvinceWithCount, ProvinceWithCount]#Context,
out: Collector[ProvinceWithCount]): Unit = {
// 和上面类似，如果countState值为0，先设置timer
val curCount = countState.value() + 1
countState.update(curCount)
out.collect(ProvinceWithCount(value.province, curCount, 1))
}
override def onTimer // 和上面类似
}class BetterGenerateTopK(n: Int) extends KeyedProcessFunction[Int, ProvinceWithCount, String] {
// 存储各省的广告点击量
var prov2clickTable : MapState[String, Int] = _
var resetTime: ValueState[Long] = _
// 每积累到100条更新就发送一次排名结果
var sendFlag : Int = 0
override def open(parameters: Configuration): Unit = {
val prov2clickDescriptor = new MapStateDescriptor[String, Int]("statistic", classOf[String], classOf[Int])
prov2clickTable = getRuntimeContext
.getMapState[String, Int](prov2clickDescriptor)
val resetTimeDescriptor = // 上面类似
}
override def processElement(value: ProvinceWithCount,
ctx: KeyedProcessFunction[Int, ProvinceWithCount, String]#Context,
out: Collector[String]): Unit = {
if (!prov2clickTable.iterator().hasNext) {
val time = (ctx.timerService().currentProcessingTime() / 86400000 + 1) * 86400000
resetTime.update(time)
ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(time)
}
prov2clickTable.put(value.province, value.count)
sendFlag += 1
if (sendFlag % 100 == 0){
sendFlag = 0
val res = new StringBuilder
prov2clickTable.iterator()
.asScala
.toArray
.sortBy(_.getValue)
.takeRight(n)
.foreach(x => res.append(x.getKey + x.getValue))
out.collect(res.toString())
}
}
override def onTimer // 和上面类似
}标签：ast sea 好的 sys fir cti boolean point format
原文地址：https://www.cnblogs.com/code2one/p/10200194.html
