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编程问答

视频直播：实时数据可视化分析

發布時間：2024/2/28 编程问答 28 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了视频直播：实时数据可视化分析小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

作者：spiderwu，騰訊 CSIG 高級工程師

1 解決方案描述

1.1 概述

本方案結合騰訊云 CKafka、流計算 Oceanus、私有網絡 VPC、商業智能分析 BI 等，對視頻直播行業數字化運營進行實時可視化分析。分析指標包含觀看直播人員的地區分布、各級別會員統計、各模塊打賞禮物情況、在線人數等。

視頻直播場景

1.2 方案架構及優勢

根據以上視頻直播場景，設計了如下架構圖：

架構圖

涉及產品列表：

流計算 Oceanus
私有網絡 VPC
消息隊列 CKafka
云數據庫 MySQL
EMR 集群 HBase 組件
商業智能分析服務

2 前置準備

購買并創建相應的大數據組件。

2.1 創建 VPC 私有網絡

私有網絡是一塊您在騰訊云上自定義的邏輯隔離網絡空間，在構建 MySQL、EMR，ClickHouse 集群等服務時選擇的網絡必須保持一致，網絡才能互通。否則需要使用對等連接、VPN 等方式打通網絡。頁面地址：https://console.cloud.tencent.com/vpc/vpc?rid=8

2.2 創建 Oceanus 集群

流計算 Oceanus 服務兼容原生的 Flink 任務。在 Oceanus 控制臺的【集群管理】->【新建集群】頁面創建集群，選擇地域、可用區、VPC、日志、存儲，設置初始密碼等。VPC 及子網使用剛剛創建好的網絡。創建完后 Flink 的集群如下：

Oceanus集群

2.3 創建消息隊列 Ckafka

消息隊列 CKafka（Cloud Kafka）是基于開源 Apache Kafka 消息隊列引擎，提供高吞吐性能、高可擴展性的消息隊列服務。消息隊列 CKafka 完美兼容 Apache kafka 0.9、0.10、1.1、2.4、2.8 版本接口，在性能、擴展性、業務安全保障、運維等方面具有超強優勢，讓您在享受低成本、超強功能的同時，免除繁瑣運維工作。頁面地址：https://cloud.tencent.com/product/ckafka

2.2.1 創建 Ckafka 集群

注意私有網絡和子網選擇之前創建的網絡和子網

Kafka集群

2.2.2 創建 topic

創建topic

2.2.3 模擬發送數據到 topic

1）kafka 客戶端

進入同子網的 CVM 下，啟動 kafka 客戶端，模擬發送數據，具體操作文檔參考官網：

https://cloud.tencent.com/document/product/597/56840

2）使用腳本發送

腳本一：Java 參考地址：https://cloud.tencent.com/document/product/597/54834

腳本二：Python 腳本生成模擬數據：

#!/usr/bin/python3 #?首次使用該腳本，需?"pip3?install?kafka"?安裝kafka模塊 import?json import?random import?time from?kafka?import?KafkaProducerTIME_FORMAT?=?"%Y-%m-%d?%H:%M:%S" PROVINCES?=?["北京",?"廣東",?"山東",?"江蘇",?"河南",?"上海",?"河北",?"浙江",?"香港","陜西",?"湖南",?"重慶",?"福建",?"天津",?"云南",?"四川",?"廣西",?"安徽","海南",?"江西",?"湖北",?"山西",?"遼寧",?"臺灣",?"黑龍江",?"內蒙古","澳門",?"貴州",?"甘肅",?"青海",?"新疆",?"西藏",?"吉林",?"寧夏"]broker_lists?=?['172.28.28.13:9092'] topic_live_gift_total?=?'live_gift_total' topic_live_streaming_log?=?'live_streaming_log'producer?=?KafkaProducer(bootstrap_servers=broker_lists,value_serializer=lambda?m:?json.dumps(m).encode('ascii'))#?模擬幾天前，幾小時前的數據 pre_day_count?=?0 pre_hour_count?=?0 hour_unit?=?3600 day_unit?=?3600?*?24def?generate_data_live_gift_total():#?construct?timeupdate_time?=?time.time()?-?day_unit?*?pre_day_countupdate_time_str?=?time.strftime(TIME_FORMAT,?time.localtime(update_time))create_time?=?update_time?-?hour_unit?*?pre_hour_countcreate_time_str?=?time.strftime(TIME_FORMAT,?time.localtime(create_time))results?=?[]for?_?in?range(0,?10):user_id?=?random.randint(2000,?4000)random_gift_type?=?random.randint(1,?10)random_gift_total?=?random.randint(1,?100)msg_kv?=?{"user_id":?user_id,?"gift_type":?random_gift_type,"gift_total_amount":?random_gift_total,"create_time":?create_time_str,?"update_time":?update_time_str}results.append(msg_kv)return?resultsdef?generate_live_streaming_log():#?construct?timeupdate_time?=?time.time()?-?day_unit?*?pre_day_countleave_time_str?=?time.strftime(TIME_FORMAT,?time.localtime(update_time))create_time?=?update_time?-?hour_unit?*?pre_hour_countcreate_time_str?=?time.strftime(TIME_FORMAT,?time.localtime(create_time))results?=?[]for?_?in?range(0,?10):user_id?=?random.randint(2000,?4000)random_province?=?random.randint(0,?len(PROVINCES)?-?1)province_name?=?PROVINCES[random_province]grade?=?random.randint(1,?5)msg_kv?=?{"user_id":?user_id,?"ip":?"123.0.0."?+?str(user_id?%?255),"room_id":?20210813,?"arrive_time":?create_time_str,"create_time":?create_time_str,?"leave_time":?leave_time_str,"region":?1122,?"grade":?(user_id?%?5?+?1),?"province":?province_name}results.append(msg_kv)return?resultsdef?send_data(topic,?msgs):count?=?0#?produce?asynchronouslyfor?msg?in?msgs:import?timetime.sleep(1)count?+=?1producer.send(topic,?msg)print("?send?%d?data...\n?%s"?%?(count,?msg))producer.flush()if?__name__?==?'__main__':count?=?1while?True:time.sleep(60)#for?_?in?range(count):msg_live_stream_logs?=?generate_live_streaming_log()send_data(topic_live_streaming_log,?msg_live_stream_logs)msg_topic_live_gift_totals?=?generate_data_live_gift_total()send_data(topic_live_gift_total,?msg_topic_live_gift_totals)

2.4 創建 EMR 集群

EMR 是云端托管的彈性開源泛 Hadoop 服務，支持 Spark、HBase、Presto、Flink、Druid 等大數據框架，本次示例主要需要使用 Flume、Hive、YARN、HUE、Oozie 組件。頁面地址https://console.cloud.tencent.com/emr

1）在 EMR 集群中安裝 HBase 組件。

HBase組件

2）如果生產環境，服務器配置可根據實際情況選擇，示例中選擇了低配服務器，網絡需要選擇之前創建好的 VPC 網絡，始終保持服務組件在同一 VPC 下。

網絡選擇

3）進入 HBase Master 節點

HBaseMaster節點

4）點擊登錄進入服務器

5）創建 Hbase 表

#?進入HBase命令 [root@172~]#?hbase?shell #?建表語句 create?‘dim_hbase’,?‘cf’

2.5 創建云數據庫 MySQL

云數據庫 MySQL（TencentDB for MySQL）是騰訊云基于開源數據庫 MySQL 專業打造的高性能分布式數據存儲服務，讓用戶能夠在云中更輕松地設置、操作和擴展關系數據庫。頁面地址：https://console.cloud.tencent.com/cdb

新建 MySQL 服務的頁面需要注意選擇的網絡是之前創建好的。

MySQL創建

創建完 MySQL 服務后，需要修改 binlog 參數，如圖修改為 FULL（默認值為 MINIMAL）

mysql修改參數

修改完參數后，登陸 MySQL 創建示例所需要的數據庫和數據庫表。

1）登陸 MySQL 云數據庫

mysql登錄

2）新建數據庫

打開 SQL 窗口或可視化頁面創建數據庫和表

CREATE?DATABASE?livedb;?????--創建數據庫列表

2.6 創建商業智能分析

商業智能分析（Business Intelligence，BI）支持自服務數據準備、探索式分析和企業級管控，是新一代的敏捷自助型 BI 服務平臺。只需幾分鐘，您就可以在云端輕松自如地完成數據分析、業務數據探查、報表制作等一系列數據可視化操作。便捷的拖拉拽式交互操作方式，讓您無需依賴 IT 人員，無需擔心試錯成本，快速洞察數據背后的關聯、趨勢和邏輯。

頁面地址：https://cloud.tencent.com/product/bi

2.6.1 購買商業智能分析

需要主賬號購買資源，購買時需根據創建的子賬號數來進行購買。

BI購買

子用戶提出申請

子用戶申請

主賬號審核通過。并給子用戶授予添加數據源，創建數據集，查看報告的權限。

2.6.2 添加 MySQL 數據源

（這里選用開啟外網方式連接，更多連接方式見官方文檔：https://cloud.tencent.com/document/product/590/19294）

1）打開購買的 MySQL 實例，開啟外網

mysql開啟外網

2）將 SaaS BI（119.29.66.144:3306）添加到 MySQL 數據庫安全組

添加安全組1

添加安全組2

注意添加的是 MySQL 3306 端口，不是外網映射的端口。

添加安全組3

3）創建 MySQL 賬戶并配置權限

創建賬戶，并設置賬號密碼，注意主機 IP 設置為%

創建賬戶1

創建賬戶2

設置賬號權限：

設置權限1

設置權限2

4）進入智能商業分析，連接 MySQL 數據庫。添加數據源->MySQL，填寫完成后點擊測試連接。

3 方案實現

接下來通過案例為您介紹如何利用流計算服務 Oceanus 實現視頻直播數字化運營的實時可視化數據處理與分析。

3.1 解決方案

3.1.1 業務目標

這里只列取以下 3 種統計指標：

全站觀看直播用戶分布
禮物總和統計
各模塊禮物統計 3.1.2 源數據格式

事件 log：live_streaming_log（topic）

Ckafka 內部采用 json 格式存儲，展現出來的數據如下所示：

{ 'user_id':?3165 ,?'ip':?'123.0.0.105' ,?'room_id':?20210813 ,?'arrive_time':?'2021-08-16?09:48:01' ,?'create_time':?'2021-08-16?09:48:01' ,?'leave_time':?'2021-08-16?09:48:01' ,?'region':?1122 ,?'grade':?1 ,?'province':?'浙江' }

禮物記錄：live_gift_log（topic 名）

{'user_id':?3994,?'gift_type':?3,?'gift_total_amount':?28,?'room_id':?20210813,?'ip':?'123.0.0.105',?'create_time':?'2021-08-16?09:46:51',?'update_time':?'2021-08-16?09:46:51' }

模塊記錄表：live_module_roomid（Hbase 維表）

3.1.2Oceanus SQL 作業編寫

全網觀看直播用戶分布（需提前在 MySQL 建表）

1、定義 source

CREATE?TABLE?`live_streaming_log_source?`?(`user_id`???????BIGINT,`ip`????????????VARCHAR,`room_id`???????BIGINT,`arrive_time`???TIMESTAMP,`leave_time`????TIMESTAMP,`create_time`???TIMESTAMP,`region_code`???INT,`grade`?????????INT,`province`??????VARCHAR)?WITH?('connector'?=?'kafka','topic'?=?'live_streaming_log','scan.startup.mode'?=?'earliest-offset','properties.bootstrap.servers'?=?'172.28.28.13:9092','properties.group.id'?=?'joylyu-consumer-2','format'?=?'json','json.ignore-parse-errors'?=?'false','json.fail-on-missing-field'?=?'false');

2、定義 sink

CREATE?TABLE?`live_streaming_log_sink`?(`user_id`?????????BIGINT,`ip`?????????????VARCHAR,`room_id`????????BIGINT,`arrive_time`??????TIMESTAMP,`leave_time`??????TIMESTAMP,`create_time`?????TIMESTAMP,`region_code`?????INT,`grade`???????????INT,`province`????????VARCHAR,primary?key(`user_id`,?`ip`,`room_id`,`arrive_time`)?not?enforced )?WITH?('connector'?=?'jdbc','url'?='jdbc:mysql://172.28.28.227:3306/livedb? rewriteBatchedStatements=true&serverTimezon=Asia/Shanghai','table-name'?=?'live_streaming_log','username'?=?'root','password'?=?'xxxxx','sink.buffer-flush.max-rows'?=?'5000','sink.buffer-flush.interval'?=?'2s','sink.max-retries'?=?'3' );

3、業務邏輯

INSERT?INTO?`live_streaming_log_sink` SELECT?`*`?FROM?`live_streaming_log_source`;

禮物總和統計（需提前在 MySQL 建表）

1、定義 source

CREATE?TABLE?`?live_gift_total_source`?(`user_id`???????????VARCHAR,`gift_type`??????????VARCHAR,`gift_total_amount`???BIGINT,`ip`????????????????VARCHAR,`create_time`????????VARCHAR )?WITH?('connector'?=?'kafka','topic'?=?'live_gift_total','scan.startup.mode'?=?'earliest-offset','properties.bootstrap.servers'?=?'172.28.28.13:9092','properties.group.id'?=?'joylyu-consumer-1','format'?=?'json','json.ignore-parse-errors'?=?'false','json.fail-on-missing-field'?=?'false');

2、定義 sink

CREATE?TABLE?`live_gift_total_sink`?( `gift_type`?VARCHAR, `gift_total_amount`?BIGINT, primary?key(`user_id`,?`gift_type`)?not?enforced )?WITH?( 'connector'?=?'jdbc', 'url'?=?'jdbc:mysql://172.28.28.227:3306/livedb? rewriteBatchedStatements=true&serverTimezone=Asia/Shanghai', 'table-name'?=?'live_gift_total', 'username'?=?'root', 'password'?=?'xxxxx', 'sink.buffer-flush.max-rows'?=?'5000', 'sink.buffer-flush.interval'?=?'2s', 'sink.max-retries'?=?'3' );

3、業務邏輯

INSERT?INTO?`live_gift_total_sink` SELECT?`gift_type`,SUM(`gift_total_amount`)?as?`gift_total_amount_all` FROM?`live_gift_total_source` GROUP?BY?`gift_type`;

各模塊禮物統計（需提前在 MySQL 建表）

1、定義 source

CREATE?TABLE?`live_gift_total_source`?( `user_id`????????????VARCHAR, `gift_type`??????????VARCHAR, `gift_total_amount`???BIGINT, `ip`???????????????????VARCHAR, `create_time`?????VARCHAR, proc_time?AS?PROCTIME() )?WITH?('connector'?=?'kafka','topic'?=?'live_gift_total','scan.startup.mode'?=?'earliest-offset','properties.bootstrap.servers'?=?'172.28.28.13:9092','properties.group.id'?=?'joylyu-consumer-1','format'?=?'json','json.ignore-parse-errors'?=?'false','json.fail-on-missing-field'?=?'false');

2、定義 Hbase 維表

CREATE?TABLE?`dim_hbase`?( `rowkey`?STRING, `cf`?ROW?<`module_id`?STRING>, PRIMARY?KEY?(`rowkey`)?NOT?ENFORCED )?WITH?( 'connector'?=?'hbase-1.4', 'table-name'?=?'dim_hbase', 'zookeeper.quorum'?=?'用戶自己的hbase服務器zookeeper地址' );

3、定義 sink

CREATE?TABLE?`module_gift_total_sink`?( `module_id`?BIGINT, `module_gift_total_amount`?BIGINT, primary?key(`module_id`)?not?enforced )?WITH?( 'connector'?=?'jdbc', 'url'?=?'jdbc:mysql://172.28.28.227:3306/livedb? rewriteBatchedStatements=true&serverTimezone=Asia/Shanghai', 'table-name'?=?'live_gift_total', 'username'?=?'root', 'password'?=?'xxxxx', 'sink.buffer-flush.max-rows'?=?'5000', 'sink.buffer-flush.interval'?=?'2s', 'sink.max-retries'?=?'3' );

4、業務邏輯

INSERT?INTO?`module_gift_total_sink` SELECT `b`.`cf`.`module_id`, SUM(`a`.`gift_total_amount`)?AS?`module_gift_total_amount` FROM?`live_gift_total_source`?AS?`a` LEFT?JOIN?`dim_hbase`?AS?`b`?for?SYSTEM_TIME?as?of?`a`.`proc_time`ON?`a`.`room_id`?=?`b`.`rowkey` GROUP?BY?`b`.`cf`.`module_id`;

3.2 實時大屏可視化展示

3.2.1 添加數據源

進入商業智能分析界面，點擊添加數據源->MySQL，按上面方法連接到指定 MySQL 數據庫，點擊保存。

3.2.2 創建數據集

點擊創建數據集->SQL 數據集（可根據實際業務場景選擇其他數據集），從剛才的數據源中添加數據集，點擊保存。

3.2.3 制作報告

新建報告。點擊制作報告->新建報告（可選擇任意模版），拖拽組件到中間空白處完成報告的制作。

設置實時刷新。點擊左上角報告設置->高級，勾選獲取實時數據，刷新間隔設置為 3s（根據實際業務情況自行選擇），這樣可以根據 Mysq 數據源間隔 3s 一次自動刷新報告。完成之后點擊保存。

具體步驟見官網文檔：https://cloud.tencent.com/document/product/590/19753

3.2.4 查看報告

點擊查看報告，選擇剛才保存的報告，可以動態展示報告。（注：此報告只做演示使用，可以參考官方文檔優化報告：https://cloud.tencent.com/document/product/590/19784）

如下圖所示，大屏中總共 6 個圖表。

圖表 1：用戶地區分布。表示觀看直播客戶在全國范圍內的地區分布；

圖表 2：各級別會員人數。表示各個會員等級的總人數；

圖表 3：禮物類型總和。表示收到各禮物類型的總和；

圖表 4：最近 6h 禮物總數統計。表示最近 6 小時收到的禮物總計和；

圖表 5：刷禮物排行前 10。表示刷禮物最多的 10 個客戶；

圖表 6：在線人數。當天每個時間段進入直播間的人數。

實時大屏

4 總結

通過騰訊云CKafka組件采集數據，在兼容Flink開源版本的流計算Oceanus中實時進行維表關聯等加工處理，將加工后的數據存儲在MySQL等數據庫中，最終通過商業智能分析BI組件實時刷新MySQL的數據繪制出了實時大屏，得到了實時刷新的效果。這個方案在數據庫表設計時為了簡便易懂做了簡化處理，重點打通騰訊云產品展現整個方案。限于個人水平，如有理解有誤之處歡迎批評指正。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的视频直播：实时数据可视化分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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