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电脑咋建网站,怎么做跟别人一样的网站,帝国cms获取网站地址,生成论坛网站文章目录 案例实践——淘宝母婴数据加速查询 一、​​​​​​​创建数据库表并导入数据 二、​​​​​​​​​​​​​​创建session集群 三、​​​​​​​​​​​​​​源表查询 四、​​​​​​​​​​​​​​指标计算 案例实践——淘宝母婴数据加速查询 随着… 文章目录 案例实践——淘宝母婴数据加速查询 一、​​​​​​​创建数据库表并导入数据 二、​​​​​​​​​​​​​​创建session集群 三、​​​​​​​​​​​​​​源表查询 四、​​​​​​​​​​​​​​指标计算 案例实践——淘宝母婴数据加速查询 随着“全面二孩”政策落地、居民可支配收入稳步增加等因素的刺激中国的母婴消费市场正迎来黄金时代。与此同时随着国民消费升级90后宝爸、宝妈人数剧增消费需求与消费理念都发生了巨大的变化。据罗兰贝格最新公布的报告预计已经经过了16个年头发展的母婴行业到2020年整体规模将达到3.6万亿元2016-2020年复合增速高达17%,行业前景看起来一片光明。如此大好形势下母婴人群在母婴消费上有什么特点消费最高的项目是什么 本场景将以阿里云实时计算Flink版为基础使用Flink自带的 MySQL Connector连接RDS云数据库实例并以一个淘宝母婴订单实时查询的例子尝试上手Connector的数据捕获、数据变更等功能。 本场景中订单和婴儿信息存储在MySQL中对于订单表为了方便进行分析我们让它关联上其对应的婴儿信息构成一张宽表。另一方面数据经过分组聚合后计算出订单数量和婴儿出生的关系。 按步骤完成本次实验后您将掌握的知识有 使用Flink实时计算平台创建并提交作业的方法编写基于Flink Table API SQL语句的能力使用MySQL Connector对数据库进行读取的方法 一、​​​​​​​​​​​​​​创建数据库表并导入数据 在这个例子中我们将创建三张数据表其中一张orders_dataset_tmp是导入数据的临时表其他两张作为源表体验淘宝母婴订单实时查询。 进入mysql管理平台DMS单击数据库实例在已登录实例中找到test数据库并双击数据库。 在SQLConsole页签中输入如下SQL建表语句然后单击执行。 create table orders_dataset_tmp(user_id bigint comment 用户身份信息, auction_id bigint comment 购买行为编号, cat_id bigint comment 商品种类序列号, cat1 bigint comment 商品序列号根类别, property TEXT comment 商品属性, buy_mount int comment 购买数量, day TEXT comment 购买时间 );create table orders_dataset(order_id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment 订单id,user_id bigint comment 用户身份信息, auction_id bigint comment 购买行为编号, cat_id bigint comment 商品种类序列号, cat1 bigint comment 商品序列号根类别, property TEXT comment 商品属性, buy_mount int comment 购买数量, day TEXT comment 购买时间 );– create table baby_dataset(user_id bigint NOT NULL PRIMARY KEY, birthday text comment 婴儿生日,gender int comment 0 denotes female, 1 denotes male, 2 denotes unknown ); 在DMS数据管理平台选择左侧的常用功能数据导入。  配置如下信息后单击提交申请将 (sample)sam_tianchi_mum_baby_trade_history.csv 导入 orders_dataset_tmp 表。 点击提交申请后等待审批完成点击执行变更返回如下结果数据导入完成。 重复上述步骤将(sample)sam_tianchi_mum_baby.csv 导入 baby_dataset 表。 导入完成之后在SQLConsole页签中输入如下SQL然后单击执行将订单数据导入到订单源表orders_dataset 中。 insert into orders_dataset(user_id,auction_id,cat_id,cat1,property,buy_mount,day) select * from orders_dataset_tmp; 可以看到几张表中都有了数据。 SELECT * FROM baby_dataset ; SELECT * FROM orders_dataset ; 查询表数据条数 SELECT count(1) FROM baby_dataset ; 二、​​​​​​​​​​​​​​创建session集群 使用之前的flink-sql-test-session集群即可。如若没有安装下面步骤创建。 登录实时计算控制台。在Flink全托管页签单击目标工作空间名称对应应操作列下的控制台。在左侧导航栏单击Session集群。单击创建Session集群。 表格中未提及的参数保持默认值即可需要配置的参数说明请参见下表。 配置项 说明 配置示例 名称 Session集群名称。 flink-sql-test-session 状态 设置当前集群的期望运行状态 STOPPED当集群配置完成后保持停止状态同样会停止所有在运行中的作业。RUNNING当集群配置完成后保持运行状态。 RUNNING 引擎版本 Session集群引擎版本号。 vvr-6.0.7-flink-1.15 Task Managers数量 默认与并行度保持一致。 4
单击创建Session集群。 当Session集群状态页面上方集群名称旁边从启动中变为运行中后可以进入后续步骤。 三、​​​​​​​​​​​​​​源表查询 进入Flink开发平台点击作业开发在demo文件夹下创建monther-baby-test流作业草稿版本选择vvr-6.0.7-flink-1.15。创建源表代码如下 CREATE TABLE orders_dataset (order_id BIGINT,user_id bigint, auction_id bigint, cat_id bigint, cat1 bigint, property varchar, buy_mount int, day varchar ,PRIMARY KEY(order_id) NOT ENFORCED ) WITH (connector mysql,hostname rm-cn-g4t3gzb9789789ca.rwlb.rds.aliyuncs.com,port 3306,username itlanson,password It123,database-name test,table-name orders_dataset ); CREATE TABLE baby_dataset (user_id bigint,birthday varchar,gender int,PRIMARY KEY(user_id) NOT ENFORCED ) WITH (connector mysql,hostname rm-cn-g4t3gzb9789789ca.rwlb.rds.aliyuncs.com,port 3306,username itlanson,password It123,database-name test,table-name baby_dataset ); 选中代码点击左上角运行完成表的创建。创建完之后可以在元数据中的vvp.default下看到表。 查询表数据 select * from baby_dataset; 选中代码点击调试提交到flink-sql-test-session集群。结果如下 select * from orders_dataset; 选中代码点击调试查询结果如下 查询数据条数代码如下 select count(1) from baby_dataset; 选择代码后点击调试。 可以看到控制台的结果在不断增大达到500会暂停。这是因为默认查询500条此时需要点击左侧的绿色箭头恢复查询。 最后结果如下可以看到与mysql中的对应表数据条数相同。 此时在mysql中向baby_dataset表插入一条数据 insert into baby_dataset values (99999999,20130101,1); 回到flink控制台可以看到计数结果也增加了。 点击红色按钮停止查询。然后查询刚才插入的数据。 SELECT * FROM baby_dataset where user_id99999999; 此时在mysql将此条数据的生日进行更改  UPDATE baby_dataset SET birthday 20140101 WHERE user_id 99999999; 执行成功后观察flink控制台的变化发现数据也完成了更改。 四、​​​​​​​​​​​​​​指标计算 我们希望对原始数据按照 user_id 进行 JOIN构成一张宽表。查询orders_dataset和baby_dataset表的关联结果代码如下 SELECT o.,b.birthday,b.gender FROM orders_dataset / OPTIONS(server-id123450-123452) / o LEFT JOIN baby_dataset / OPTIONS(server-id123453-123455) / as bON o.user_id b.user_id; 选中代码点击调试结果如下 接下来我们希望对原始数据按照 user_id 进行 JOIN构成一张宽表。然后对宽表数据的订单时间取到月份进行分组 GROUP BY并统计每个分组中订单的购买数量SUM和出生婴儿的数量COUNT。代码如下 SELECT SUBSTRING(tmp1.day FROM 1 FOR 6) as year_mon,SUM(tmp1.buy_mount) as buy_num,COUNT(birthday) as baby_num FROM(SELECT o.,b.birthday,b.genderFROM orders_dataset /* OPTIONS(server-id123456-123457) / oLEFT JOIN baby_dataset / OPTIONS(server-id123458-123459) */ as bON o.user_id b.user_id ) tmp1 GROUP BY SUBSTRING(tmp1.day FROM 1 FOR 6); 选中代码点击调试结果如下 博客主页https://lansonli.blog.csdn.net欢迎点赞 收藏 ⭐留言 如有错误敬请指正本文由 Lansonli 原创首发于 CSDN博客停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑希望大家抓紧时间学习全力奔赴更美好的生活✨