【流数据与大屏DataV】如何使用DTS,Datahub,StreamCompute,RDS及DataV搭建流数据大屏

如何使用DTS,Datahub,StreamCompute,RDS及DataV搭建流数据大屏

 

一,数字化大屏的价值

我们的平台销售管理大屏实时数据展示系统,采用了阿里云最新的大数据及流计算技术,将客户的登录信息、设备信息,销售销量、金额,装车系统的客户信息、车辆信息,发运的地理位置、走向等,以飞线图、热力图、点图、传统的柱状图、饼图等多维度的形式展现给企业及相关领导。强大的视觉冲击和高度可视化的图形及数字展示给人带来清晰直观、真实和充满活力的销售数据。

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图1 电商平台实施销售数据大屏

大数据可视化的一个好处是,它允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。在竞争环境中,找到业务功能和市场性能之间的相关性是至关重要的。通过数据可视化的展示,可以帮助电商平台的业务人员更快地理解和处理他们的信息,使利益相关者更容易对整个企业进行评估。更加及时、准确的对市场变化进行调整和识别。提高电商平台的行业的竞争优势。

可视化解决了前端展示问题,其实背后依靠的是强大的数据处理和整合及分析预测能力,我们平台的优势就体现在它把一个非常困难的预测问题,转化为一个相对简单的描述问题。

通过应用大数据平台,电商平台可实时调取现场发货数据,并根据这些数据预测供需关系,及时调整价格,保证了企业利益并维持了市场供需平衡的经济效益。

例如油气价格受国内国际多种因素影响,极易产生价格波动。电商平台通过采集客户的登录信息、浏览信息、购买信息以及调取平台的销售销量、金额,装车系统的客户信息、车辆信息,发运的地理位置、走向等数据,通过DataV物流屏幕、交易屏幕的相关技术组件进行展现,可以实时监控会员对平台的访问频次、访问方式、实时的销售量、销售金额、实时的装车发运信息等。随时掌握经营动态,实时预警,快速调整运营策略等场景使用需求。并及时的将这些信息反馈给企业,协助相关企业对关注度较高的热销商品进行二次调价或多次调价。在平台层面,电商平台制定支付锁价、制卡锁价、进场锁价等多种锁价策略,兼具灵活的价格策略,既保证了企业的利益,又维护了市场的供需关系。

 

二,数字化大屏的实现

整个处理过程包括数据采集,数据处理和数据展示三个过程,分布使用了阿里的DTS,DataHub,StreamCompute,RDS以及DataV等产品。

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图2 电商品台大屏展示技术架构

2.1数据采集

我们通过阿里数据传输中的数据同步(DTS),将RDS的数据实施传输至DataHub。在配置DTS之前,首先要到DataHub中创建项目(如下图)。

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图3 创建DataHub Project

然后,需要到阿里云控制台的数据传输-数据同步中配置源实例和目标实并进行购买。

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图4 数据同步源实例及目标实例配置

完成同步配置后,同步过程中,会将每个表的增量更新数据存储到DataHub对应的Topic中。DTS配置完成后查看DTS的任务是否能够自动执行、延时是否过大,一般来讲都是ms级别的。

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图5 数据同步配置列表展示

转到阿里云DataHub的控制台,点开创建的项目,查看通过DTS创建的数据结构是否有缺失。

 

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图6查看datahub中的topic

点击数据抽样,查看是否有最新的数据传入DataHub。

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图7查看datahub中的抽样数据

2.2数据处理

       首先创建一个新的RDS实例,并通过客户端连接上去按照源表结构在RDS中创建相应的表结构。

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图8 创建目标数据库表结构

然后,在阿里控制台中找到大数据-流计算-开发,在左侧菜单的开发作业中点击按钮,创建新的开发作业,然后在左侧菜单的数据存储中选择Datahub数据存储,找到相应的表,然后点击右侧的作为输入表引用。这样就实现了在开发作业中引用数据源的操作。

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图9 引用流计算源数据

然后选择数据存储中的RDS数据存储,找到响应的RDS,然后点击作为结果引用。

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图10 引用流计算目标库表

最后,通过Replace Into语句将源表数据插入目标表。此外,如果数据格式不匹配,在此也可以进行相应的数据格式转换工作,例如使用from_unixtime函数等。

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图11 在流计算中将源表数据插入目标表

 

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图12 在流计算中上线开发任务

完成上线操作后,在流计算控制台顶端点击运维,查看作业状态,按照需要停止或重启作业,并查看业务延迟。

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图13在流计算运维控制台停止/启动流计算作业

然后点击作业名称,查看详细的业务延迟,计算耗时,数据输入等指标。如果数据传输不正常,可能会发生数据倾斜,系统会有异常抛出,根据抛出的异常来决定具体的响应措施。

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图14 在流计算控制台中查看作业详情

2.3 数据展现

数据传输到RDS后,我们可以通过DataV攻击将数据进行展现。

打开阿里云控制台大数据-DataV数据可视化,选择合适的模板,添加相应的组件,然后调整样式

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图15 在DataV中设置样式

       然后可以根据实际的业务需求,组织相关的数据。在进行数据组织之前,首先要设置DataV的数据源,点击左上角的箭头回到DataV的主页面。选择我的数据,然后点击添加数据按钮,设置相关的数据源为之前的流数据的目标RDS。

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图16 设置DataV数据源

       然后点击左上角菜单我的可视化,鼠标落在刚刚创建的大屏上,点击编辑按钮。

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图17 在DataV中编辑已有大屏

然后选中要编辑的组件,点击右上角的数据,然后选择数据库,并按照业务需求编写SQL,可以点及右下角的查看数据响应结果,查看编写的SQL是否生效。如果生效,数据发生实时变化的时候,在大屏上进行实时展示。

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图18 在DataV中编写SQL组织数据

如果DataV的样式和数据都编辑完成,可以将大屏发布,点击右上角的发布按钮,在弹出框中点击发布,能够被公网访问的大屏连接就会生成,如果需要验证则选择token进行设置即可。将连接嵌入网站,或通过大屏设备直接访问即可实现大屏展示。

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图19 在DataV中发布大屏

 

至此,完成了从大屏的数据抓取、数据传输转换、到数据展示的全过程。希望能对希望学习大屏使用的同学有所帮助。

 

                                                                                                                                                                   老金斯基

                                                                                                                                                                 2017.12.22

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