最近在从事实时方面的工作，主要涉及到数据处理、加工及可视化，在采坑的过程中总结出一套比较简单的实时计算方案，供大家参考。主要涉及到几个组件，kafka，flink，redis，druid和es。相信大家对以上几个组件都比较熟悉了，这里就不细说了。我们从一个简单的需求，来说明各个组件是怎么协作的。
假如现在我们有一个电商平台，每天访问的流量巨大，主要访问流量都集中在衣服类、家电类页面，那么我们想实时看到这两类页面的访问量走势（十分钟出一个统计量），当做平台的重要指标，可视化的数据如下。
| 时间段 | 页面类型 | 访问量 |
| 07:00am | 衣服类 | 100000 |
| 07:00am | 家电类 | 60000 |
| 07:10am | 衣服类 | 80000 |
| 07:10am | 家电类 | 70000 |
数据采集
为了计算访问量，前提就是要进行数据采集，假设平台在每一次用户访问的时候，我们可以获取到信息包括：手机号，访问页面类型，访问时间。数据采集的方式有很多，一般我采用埋点的方式，将【手机号，访问页面类型，访问时间】，形成一条埋点计入日志，然后采用flume或其他组件，将埋点日志收集进入kafka（根据访问量，设置partition数量）
数据处理
数据处理是最关键的阶段，这里选用flink处理kafka的流，该过程包括过滤、格式转换、分组等等、去重、附加字段、聚合等。针对我们的需求，我们可以分为几个阶段：
1.数据过滤
数据过滤，就是为了过滤掉非法数据，针对我们的需求，比如过滤掉手机号为空的记录
2.数据分组
数据分组是一个比较重要的阶段，这涉及到我们数据统计的方式，在分组的时候我们一般按照数据最低维度来分组，增加数据灵活性，如果我们这里先按照页面类型分组，分组的结果就是我相同页面类型的数据会在同一个分组。
3.数据window
window选择
数据window是实时处理中比较重要的特点，因为我们需要看到数据的统计结果，所以必须先给数据流划分批次，然后对批中的数据做聚合，flink的window比较丰富，包括time window，thumb window等等。在我们的需求中要看到10分钟内的访问量，所以这里选用time window，为了应对灵活多变的需求，我们需要选择合适的窗口时长，比如现在的需求要看到10分钟内的访问量，如果想要看到每分钟的访问量该怎么办呢，所以一般我们窗口时长会选择最小的粒度，这里我们选择1分钟的窗口时长。
time 类型
选用time window时需要注意，我们的时间标准，有两个概念需要注意，一个是event time指时间发生时间，另一个是process time指消息处理时间，这两个时间是有差别的，比如用户在7：01：23的时候访问了平台，但是埋点经过flume，kafka再到flink延迟至7：01：45的时候才到，那么event time是7：01：23，process time是7：01：45，我们如果想准确统计访问量，就需要选用event time，值得注意的是，如果以event time为时间标准的话，需要kafka中的消息，带有时间戳。
4.数据聚合
当分组和window都设定好以后，就可以对数据做聚合了，比如分组之后的数据，我们直接可以做reduce，或count，sum，max，min。这里我们做reduce,对记录做count。需要注意的是，如果需求变了，需要对手机号做去重，那么在去重的时候还要加入去重的逻辑，去重如果量小的话可以再flink中做，如果量大的话，可以依赖redis等中间kv存储，做去重。
数据落地
数据聚合完之后，就需要将数据落地，这是可以选择直接落入存储，或发送到下游topic用来进行更加复杂的计算，我一般为了灵活扩展会将数据sink到下游topic，然后由kafka直接接入druid或es。在落入druid的时候需要注意，因为druid特有的预聚合方式，你要指定维度，指标，聚合时间戳字段以及时间段长度，所以聚合结果中需要带上，event time的时间戳，同时决定预聚合时长。回到需要：10分钟统计一次，因此预聚合时长可以在1~10分钟内任意选择。需要说明的是，数据不需要做特殊加工（比如不需要去重、不需要关联、数据量没那么大）的时候可以跳过flink阶段，直接落入druid中，因为druid本身就带有多种预聚合功能。
数据校验
本需求可能比较简单，但是在实际需求可能复杂的多，为了确保数据的正确性，需要把明细数据备份下来，方便数据校验，一般备份的数据不需要实时性的时候，可以将数据落入hive中，而需要实时校对的时候，可以将数据落入es中。
在实际场景中，数据多种多样，该方案仅使用于特定场景，如有不足之处欢迎大家，评论指正！！！