基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana，使用 Flink SQL 构建电商用户行为的实时分析应用。Flink SQL 可轻松连接各种外部系统，原生支持事件时间和乱序数据处理、维表关联，有丰富的内置函数等。
1)购买腾讯云服务器，安装Java 13.0.2，安装Docker
//ubuntu 18.04 安装 docker
https://www.cnblogs.com/ws17345067708/p/10455460.html
2)下载 docker-compose.yml 文件。Docker Compose 包含的容器有：
1 version: '2.1' 2 services: 3 datagen: 4 image: jark/datagen:0.1 5 command: "java -classpath /opt/datagen/flink-sql-demo.jar myflink.SourceGenerator --input /opt/datagen/user_behavior.log --output kafka kafka:9094 --speedup 1000" 6 depends_on: 7 - kafka 8 environment: 9 ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper 10 KAFKA_BOOTSTRAP: kafka 11 mysql: 12 image: jark/mysql-example:0.1 13 ports: 14 - "3306:3306" 15 environment: 16 - MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 17 zookeeper: 18 image: wurstmeister/zookeeper:3.4.6 19 ports: 20 - "2181:2181" 21 kafka: 22 image: wurstmeister/kafka:2.12-2.2.1 23 ports: 24 - "9092:9092" 25 - "9094:9094" 26 depends_on: 27 - zookeeper 28 environment: 29 - KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=INSIDE://:9094,OUTSIDE://localhost:9092 30 - KAFKA_LISTENERS=INSIDE://:9094,OUTSIDE://:9092 31 - KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP=INSIDE:PLAINTEXT,OUTSIDE:PLAINTEXT 32 - KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME=INSIDE 33 - KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 34 - KAFKA_CREATE_TOPICS="user_behavior:1:1" 35 volumes: 36 - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock 37 elasticsearch: 38 image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.6.0 39 environment: 40 - cluster.name=docker-cluster 41 - bootstrap.memory_lock=true 42 - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" 43 - discovery.type=single-node 44 ports: 45 - "9200:9200" 46 - "9300:9300" 47 ulimits: 48 memlock: 49 soft: -1 50 hard: -1 51 nofile: 52 soft: 65536 53 hard: 65536 54 kibana: 55 image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.6.0 56 ports: 57 - "5601:5601"
- DataGen: 数据生成器。容器启动后会自动开始生成用户行为数据，并发送到 Kafka 集群中。
- MySQL: 集成了 MySQL 5.7 ，以及预先创建好了类目表（category），预先填入了子类目与顶级类目的映射关系，后续作为维表使用。
- Kafka: 主要用作数据源。DataGen 组件会自动将数据灌入这个容器中。
- Zookeeper: Kafka 容器依赖。
- Elasticsearch: 主要存储 Flink SQL 产出的数据。
- Kibana: 可视化 Elasticsearch 中的数据。
3)启动docker容器 docker-compose up -d
查看容器是否正常启动 docker ps
停止所有容器 docker-compose down
注意："docker-compose up -d"会报错。python2和python3的差异大，使用pip因为多版本python会报错
# pip 2 Traceback (most recent call last): 3 File "/usr/bin/pip", line 5, in <module> 4 from pkg_resources import load_entry_point 5 ImportError: No module named pkg_resources
解决办法：
sudo apt-get clean sudo apt-get update sudo apt-get install --reinstall python-minimal python-lockfile
4) 下载 Flink 1.10.0 安装包并解压，下载 json，kafka，Elasticsearch，jdbc，MySQL 包依赖放在 Flink 的 lib 目录。注意 Flink 的 Scala 版本与 Elasticsearch 连接器的 Scala 版本保持一致，可全部为2.11版本。 Elasticsearch 版本6的 connector 可用来连接 Elasticsearch 7.6.0。
wget -bc https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-json/1.10.0/flink-json-1.10.0.jar wget -bc https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-kafka_2.11/1.10.0/flink-sql-connector-kafka_2.11-1.10.0.jar wget -bc https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-elasticsearch6_2.11/1.10.0/flink-sql-connector-elasticsearch6_2.11-1.10.0.jar wget -bc https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-jdbc_2.11/1.10.0/flink-jdbc_2.11-1.10.0.jar wget -bc https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.48/mysql-connector-java-5.1.48.jar
5) 将 conf/flink-conf.yaml 中的 taskmanager.numberOfTaskSlots 修改成 10，会同时运行多个任务。
6)启动 Flink 集群 ./bin/start-cluster.sh
通过 http://IP:8081 可以访问到 Flink Web UI。
7)启动 SQL CLI：bin/sql-client.sh embedded
8)使用 DDL 创建 Kafka 表，作为原始数据表
9)使用 DDL 创建 Elasticsearch 表统计每小时成交量、一天每10分钟累计独立用户数、类目排行榜。
10)使用 Kibana 实时显示可视化结果。
ref:
http://wuchong.me/blog/2020/02/25/demo-building-real-time-application-with-flink-sql/