今日需求
kafakasource -> flinkcep -> kafkasink mysqlsink
模拟数据设计
表设计
cep事件匹配逻辑设计
json转javabean
json格式:如果javabean中字段为字符串,则一定要用“字段”:“数据”格式,不能“字段”:数据,否则JSON…parseObject识别不出
mysqlsink
//数据写入MySQL策略
JdbcExecutionOptions executionOptions = JdbcExecutionOptions.builder()
.withBatchSize(100) // 每1000条记录批处理一次
.withBatchIntervalMs(200) // 或者每200毫秒批处理一次
.withMaxRetries(5) // 如果遇到错误,重试最多5次
.build();
// 数据写入MySQL
select.addSink(JdbcSink.sink(
"INSERT INTO diseasewarning (patientid,symptom1,checktime1,symptom2,checktime2,warningname) VALUES (?,?,?,?,?,?)",
(ps, value) -> {
// 设置参数
ps.setInt(1, value.getPatientId());
ps.setString(2, value.getSymptom1());
ps.setString(3, value.getSymptom2());
ps.setString(4, value.getCheckTime1());
ps.setString(5, value.getCheckTime2());
ps.setString(6, value.getWarningName());
},
executionOptions,
new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
// .withUrl("jdbc:mysql://ip:3306/test?allowPublicKeyRetrieval=true&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&serverTimezone=GMT")
.withUrl("jdbc:mysql://ip:3306/scott?allowPublicKeyRetrieval=true&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&serverTimezone=GMT")
.withDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
.withUsername("root")
.withPassword("123456")
.build()
));
kafkasink
//Kafka输出配置
KafkaSink<DiseaseWarning> kafkaSink = KafkaSink.<DiseaseWarning>builder()
.setBootstrapServers("ip:19092")
.setRecordSerializer(new DiseaseWarningSerializationSchema())
.setDeliverGuarantee(DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE)
.build();
select.sinkTo(kafkaSink);
javabean序列化数据写入kafka
select.addSink(kafkaSink); 报错
从你提供的错误来看,你在尝试将 KafkaSink
添加到流 select
上时遇到了 ClassCastException
。
在 Flink 1.13 及更高版本中,KafkaSink
的构造方式和使用方法发生了变化,与之前的 FlinkKafkaProducer
不同。
让我们根据你提供的代码解决这个问题。
首先,你的 select
流的类型是 DiseaseWarning
,但你为 KafkaSink
设置的序列化器是用于字符串的 SimpleStringSchema
。你需要确保你为 KafkaSink
提供了正确的序列化器。
为此,你可以创建一个自定义的序列化器,将 DiseaseWarning
对象转换为字符串,或者更好地转换为字节数组,这取决于你想在 Kafka 中以什么格式存储数据。
下面是一个简单的示例,展示了如何为 DiseaseWarning
创建一个自定义的序列化器,并使用它来设置 KafkaSink
:
public class DiseaseWarningSerializationSchema implements KafkaRecordSerializationSchema<DiseaseWarning> {
@Override
public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(DiseaseWarning element, @Nullable Long timestamp) {
String jsonString = JSON.toJSONString(element); // Convert to JSON string using FastJSON
return new ProducerRecord<>("gsl_DiseaseWarning", jsonString.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
}
}
然后,在设置 KafkaSink
时使用这个序列化器:
KafkaSink<DiseaseWarning> kafkaSink = KafkaSink.<DiseaseWarning>builder()
.setBootstrapServers("ip:19092")
.setRecordSerializer(new DiseaseWarningSerializationSchema())
.setDeliverGuarantee(DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE)
.build();
现在,你应该能够将 KafkaSink
添加到 select
流上,而不会遇到任何类型转换错误:
select.sinkTo(kafkaSink);
请注意,我使用了 sinkTo
方法代替了 addSink
,因为在 Flink 的新版本中,sinkTo
是推荐的方式来连接一个 Sink
到流上。
这样应该可以解决你的问题。如果还有其他问题,请随时告诉我。
实现用户症状预警严重程度
思路:为每一个用户维护一个状态,来标记他的预警严重程度,keystate形式,匹配到预警用户后对用户预警值+1,
实现:用户分组,分组后
Apache Flink 是一个流处理和批处理的框架,它非常适合用来处理实时数据流。如果你想要使用 Flink 来统计每个病人的病情预警次数,以下是一种简化的思路和步骤:
- 数据输入:首先,你需要一个数据源来获取病人的病情信息。这可以是一个实时的数据流,如 Kafka、Pulsar 等。
- 定义事件:确定什么样的病情会触发预警。例如,心率超过某个阈值可能被视为一个预警事件。
- 数据处理:
a. 使用 Flink 的KeyedStream
对病人ID进行分组。这样,Flink 可以独立地处理每个病人的数据。
b. 使用process
或flatMap
函数来处理每个病人的数据流。在这个函数内,你可以检查病情是否满足预警条件。
c. 如果满足预警条件,为该病人的预警计数加1。 - 状态管理:你可以使用 Flink 的状态管理功能来存储每个病人的预警计数。这样,即使在系统故障后重启,你也不会丢失计数。
- 输出:将每个病人的预警计数输出到所需的目标位置,如数据库、日志文件或其他系统。
以下是一个简化的 Flink 代码片段来说明上述步骤:
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class HealthAlertJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 假设从Kafka中读取数据
DataStream<PatientData> patientDataStream = env.addSource(...); // 你的数据源
DataStream<PatientAlertCount> result = patientDataStream
.keyBy(PatientData::getPatientId) // 根据病人ID进行分组
.process(new AlertCountProcessFunction()); // 检查预警条件并计数
result.addSink(...); // 输出到所需的目标位置
env.execute("Health Alert Job");
}
}
// 这里只是一个简化的例子,你可能需要根据实际的业务逻辑来编写
class AlertCountProcessFunction extends KeyedProcessFunction<String, PatientData, PatientAlertCount> {
private ValueState<Integer> countState;
@Override
public void open(Configuration config) {
ValueStateDescriptor<Integer> countDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("alertCount", Types.INT);
countState = getRuntimeContext().getState(countDescriptor);
}
@Override
public void processElement(PatientData value, Context ctx, Collector<PatientAlertCount> out) {
if (value.getConditionValue() > THRESHOLD) { // 判断是否满足预警条件
int currentCount = countState.value() == null ? 0 : countState.value();
currentCount++;
countState.update(currentCount);
out.collect(new PatientAlertCount(value.getPatientId(), currentCount));
}
}
}
class PatientData {
// ... 你的病人数据结构
}
class PatientAlertCount {
// ... 你的输出数据结构
}
这只是一个简化的例子。你的实际业务需求和数据结构可能会更复杂,但这可以为你提供一个基本的框架和思路来开始。
有待优化,flinkcep规则实现动态修改
Apache Flink 的 CEP (Complex Event Processing) 库是用于定义模式匹配在数据流上的,以便识别复杂的事件模式。
在 Flink CEP 中,你通常会定义一个模式,然后将这个模式应用于数据流。这些模式定义通常是静态的。但是,有时,根据实际应用的需求,你可能希望能够在运行时动态地更改或更新这些模式。
动态修改 Flink CEP 的规则并不是框架直接支持的功能。但你可以使用一些策略和方法实现这一需求:
- 使用广播状态 (Broadcast State): 你可以使用广播流来将规则发送到所有并行任务,并使用广播状态来存储和更新规则。
- 动态规则存储: 将规则存储在外部数据库或配置管理系统,如 Apache ZooKeeper 中。定期检查或监听规则更改,并动态地在应用程序中更新规则。
- 有状态的重新部署: 当规则更改时,你可以停止当前的 Flink 作业并保存其状态。然后,使用新的规则重新启动作业并从保存的状态恢复。这确保你不会丢失任何数据或状态。
- 规则版本管理: 对每个规则进行版本管理,新的规则可以作为新版本添加,而不替换旧的规则。然后,根据版本信息,选择在运行时使用哪个版本的规则。
在实际的生产环境中,根据你的需求,你可能需要混合使用上述策略。要注意的是,动态更新规则可能增加系统的复杂性,需要进行充分的测试和验证以确保系统的正确性和稳定性。
具体实现
要动态地修改 Flink CEP 的规则,其中一个相对实用的方法是使用广播状态。以下是使用广播状态动态更新 Flink CEP 规则的一个简化示例:
- 定义数据和模式结构:
public class Event {
private String id;
private String type;
// ... getters, setters, etc.
}
public class Rule {
private String eventType;
// ... 其他规则属性, getters, setters, etc.
}
- 使用广播状态:
// 创建一个广播流,这将是我们的规则流
BroadcastStream<Rule> ruleBroadcast = env.addSource(new RuleSource()).broadcast(ruleStateDescriptor);
// 创建主数据流
DataStream<Event> events = env.addSource(new EventSource());
DataStream<MatchedEvent> result = events
.keyBy(Event::getId)
.connect(ruleBroadcast)
.process(new DynamicPatternProcessor());
- 处理广播的规则并应用 CEP:
public class DynamicPatternProcessor extends KeyedBroadcastProcessFunction<String, Event, Rule, MatchedEvent> {
private final MapStateDescriptor<String, Rule> ruleStateDescriptor = new MapStateDescriptor<>("rules", Types.STRING, TypeInformation.of(Rule.class));
@Override
public void processElement(Event value, ReadOnlyContext ctx, Collector<MatchedEvent> out) throws Exception {
// 使用广播状态中的规则来创建CEP模式
Rule currentRule = ctx.getBroadcastState(ruleStateDescriptor).get("currentRule");
if (currentRule != null) {
Pattern<Event, ?> pattern = buildPatternFromRule(currentRule);
PatternStream<Event> patternStream = CEP.pattern(value.keyedBy(Event::getId), pattern);
// 对匹配的事件进行处理...
patternStream.process(...);
}
}
@Override
public void processBroadcastElement(Rule value, Context ctx, Collector<MatchedEvent> out) throws Exception {
// 更新规则广播状态
ctx.getBroadcastState(ruleStateDescriptor).put("currentRule", value);
}
private Pattern<Event, ?> buildPatternFromRule(Rule rule) {
// 使用规则构建你的CEP模式
// ... your logic here ...
}
}
上述代码中,我们定义了一个广播状态来接收和存储最新的规则。然后,我们使用这个规则来构建CEP的模式,并应用它到数据流上。
这只是一个简化的示例,具体的实现会依赖于你的业务逻辑、规则结构和要求。此外,这种方法主要适用于规则更新不太频繁的情况,因为过于频繁的更新可能会影响性能。
希望这个例子可以帮助你开始实现动态规则更新的功能!