视频直播：实时数据可视化分析

腾讯云大数据

发布于 2021-09-03 11:40:25

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发布于 2021-09-03 11:40:25

作者：spiderwu，腾讯 CSIG 高级工程师

本文描述了如何在腾讯云上使用云化后大数据组件来完成实时分析系统的设计和实现，阅读过程中通过对比云 Ckafka、Flink 和 MySQL 等组件的使用差异来体现云化方案的优势。文中以视频直播礼物打赏的场景为例，展示全/半托管服务下开发的便利，便于读者对视频直播系统的设计有一个初步的了解。

1 解决方案描述

1.1 概述

本方案结合腾讯云 CKafka、流计算 Oceanus、私有网络 VPC、商业智能分析 BI 等，对视频直播行业数字化运营进行实时可视化分析。分析指标包含观看直播人员的地区分布、各级别会员统计、各模块打赏礼物情况、在线人数等。

视频直播场景

1.2 方案架构及优势

根据以上视频直播场景，设计了如下架构图：

架构图

涉及产品列表：

流计算 Oceanus
私有网络 VPC
消息队列 CKafka
云数据库 MySQL
EMR 集群 HBase 组件
商业智能分析服务

2 前置准备

购买并创建相应的大数据组件。

2.1 创建 VPC 私有网络

私有网络是一块您在腾讯云上自定义的逻辑隔离网络空间，在构建 MySQL、EMR，ClickHouse 集群等服务时选择的网络必须保持一致，网络才能互通。否则需要使用对等连接、VPN 等方式打通网络。页面地址：https://console.cloud.tencent.com/vpc/vpc?rid=8

2.2 创建 Oceanus 集群

流计算 Oceanus 服务兼容原生的 Flink 任务。在 Oceanus 控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群，选择地域、可用区、VPC、日志、存储，设置初始密码等。VPC 及子网使用刚刚创建好的网络。创建完后 Flink 的集群如下：

Oceanus集群

2.3 创建消息队列 Ckafka

消息队列 CKafka（Cloud Kafka）是基于开源 Apache Kafka 消息队列引擎，提供高吞吐性能、高可扩展性的消息队列服务。消息队列 CKafka 完美兼容 Apache kafka 0.9、0.10、1.1、2.4、2.8 版本接口，在性能、扩展性、业务安全保障、运维等方面具有超强优势，让您在享受低成本、超强功能的同时，免除繁琐运维工作。页面地址：https://cloud.tencent.com/product/ckafka

2.2.1 创建 Ckafka 集群

注意私有网络和子网选择之前创建的网络和子网

Kafka集群

2.2.2 创建 topic

创建topic

2.2.3 模拟发送数据到 topic

1）kafka 客户端

进入同子网的 CVM 下，启动 kafka 客户端，模拟发送数据，具体操作文档参考官网：

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

2）使用脚本发送

脚本一：Java 参考地址：https://cloud.tencent.com/document/product/597/54834

脚本二：Python 脚本生成模拟数据：

#!/usr/bin/python3
# 首次使用该脚本，需 "pip3 install kafka" 安装kafka模块
import json
import random
import time
from kafka import KafkaProducer

TIME_FORMAT = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
PROVINCES = ["北京", "广东", "山东", "江苏", "河南", "上海", "河北", "浙江", "香港",
             "陕西", "湖南", "重庆", "福建", "天津", "云南", "四川", "广西", "安徽",
             "海南", "江西", "湖北", "山西", "辽宁", "台湾", "黑龙江", "内蒙古",
             "澳门", "贵州", "甘肃", "青海", "新疆", "西藏", "吉林", "宁夏"]

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'))

# 模拟几天前，几小时前的数据
pre_day_count = 0
pre_hour_count = 0
hour_unit = 3600
day_unit = 3600 * 24

def generate_data_live_gift_total():
    # construct time
    update_time = time.time() - day_unit * pre_day_count
    update_time_str = time.strftime(TIME_FORMAT, time.localtime(update_time))
    create_time = update_time - hour_unit * pre_hour_count
    create_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 results


def generate_live_streaming_log():
    # construct time
    update_time = time.time() - day_unit * pre_day_count
    leave_time_str = time.strftime(TIME_FORMAT, time.localtime(update_time))
    create_time = update_time - hour_unit * pre_hour_count
    create_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 results


def send_data(topic, msgs):
    count = 0

    # produce asynchronously
    for msg in msgs:
        import time
        time.sleep(1)
        count += 1
        producer.send(topic, msg)
        print(" send %d data...\n %s" % (count, msg))

    producer.flush()


if __name__ == '__main__':
    count = 1
    while 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 创建 EMR 集群

EMR 是云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务，支持 Spark、HBase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架，本次示例主要需要使用 Flume、Hive、YARN、HUE、Oozie 组件。页面地址https://console.cloud.tencent.com/emr

1）在 EMR 集群中安装 HBase 组件。

HBase组件

2）如果生产环境，服务器配置可根据实际情况选择，示例中选择了低配服务器，网络需要选择之前创建好的 VPC 网络，始终保持服务组件在同一 VPC 下。

网络选择

3）进入 HBase Master 节点

HBaseMaster节点

4）点击登录进入服务器

5）创建 Hbase 表

# 进入HBase命令
[root@172~]# hbase shell
# 建表语句
create ‘dim_hbase’, ‘cf’

2.5 创建云数据库 MySQL

云数据库 MySQL（TencentDB for MySQL）是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的高性能分布式数据存储服务，让用户能够在云中更轻松地设置、操作和扩展关系数据库。页面地址：https://console.cloud.tencent.com/cdb

新建 MySQL 服务的页面需要注意选择的网络是之前创建好的。

MySQL创建

创建完 MySQL 服务后，需要修改 binlog 参数，如图修改为 FULL（默认值为 MINIMAL）

mysql修改参数

修改完参数后，登陆 MySQL 创建示例所需要的数据库和数据库表。

1）登陆 MySQL 云数据库

mysql登录

2）新建数据库

打开 SQL 窗口或可视化页面创建数据库和表

CREATE DATABASE livedb;     --创建数据库列表

2.6 创建商业智能分析

商业智能分析（Business Intelligence，BI）支持自服务数据准备、探索式分析和企业级管控，是新一代的敏捷自助型 BI 服务平台。只需几分钟，您就可以在云端轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等一系列数据可视化操作。便捷的拖拉拽式交互操作方式，让您无需依赖 IT 人员，无需担心试错成本，快速洞察数据背后的关联、趋势和逻辑。

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

2.6.1 购买商业智能分析

需要主账号购买资源，购买时需根据创建的子账号数来进行购买。

BI购买

子用户提出申请

子用户申请

主账号审核通过。并给子用户授予添加数据源，创建数据集，查看报告的权限。

2.6.2 添加 MySQL 数据源

（这里选用开启外网方式连接，更多连接方式见官方文档：https://cloud.tencent.com/document/product/590/19294）

1）打开购买的 MySQL 实例，开启外网

mysql开启外网

2）将 SaaS BI（119.29.66.144:3306）添加到 MySQL 数据库安全组

添加安全组1

添加安全组2

注意添加的是 MySQL 3306 端口，不是外网映射的端口。

添加安全组3

3）创建 MySQL 账户并配置权限

创建账户，并设置账号密码，注意主机 IP 设置为%

创建账户1

创建账户2

设置账号权限：

设置权限1

设置权限2

4）进入智能商业分析，连接 MySQL 数据库。添加数据源->MySQL，填写完成后点击测试连接。

3 方案实现

接下来通过案例为您介绍如何利用流计算服务 Oceanus 实现视频直播数字化运营的实时可视化数据处理与分析。

3.1 解决方案

3.1.1 业务目标

这里只列取以下 3 种统计指标：

全站观看直播用户分布
礼物总和统计
各模块礼物统计 3.1.2 源数据格式

事件 log：live_streaming_log（topic）

Ckafka 内部采用 json 格式存储，展现出来的数据如下所示：

{
'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'
}

礼物记录：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'
}

模块记录表：live_module_roomid（Hbase 维表）

3.1.2Oceanus SQL 作业编写

全网观看直播用户分布（需提前在 MySQL 建表）

1、定义 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、定义 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、业务逻辑

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

礼物总和统计（需提前在 MySQL 建表）

1、定义 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、定义 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、业务逻辑

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`;

各模块礼物统计（需提前在 MySQL 建表）

1、定义 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、定义 Hbase 维表

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' = '用户自己的hbase服务器zookeeper地址'
);

3、定义 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、业务逻辑

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 实时大屏可视化展示

3.2.1 添加数据源

进入商业智能分析界面，点击添加数据源->MySQL，按上面方法连接到指定 MySQL 数据库，点击保存。

3.2.2 创建数据集

点击创建数据集->SQL 数据集（可根据实际业务场景选择其他数据集），从刚才的数据源中添加数据集，点击保存。

3.2.3 制作报告

新建报告。点击制作报告->新建报告（可选择任意模版），拖拽组件到中间空白处完成报告的制作。

设置实时刷新。点击左上角报告设置->高级，勾选获取实时数据，刷新间隔设置为 3s（根据实际业务情况自行选择），这样可以根据 Mysq 数据源间隔 3s 一次自动刷新报告。完成之后点击保存。

具体步骤见官网文档：

https://cloud.tencent.com/document/product/590/19753

3.2.4 查看报告

点击查看报告，选择刚才保存的报告，可以动态展示报告。（注：此报告只做演示使用，可以参考官方文档优化报告：

https://cloud.tencent.com/document/product/590/19784）

如下图所示，大屏中总共 6 个图表。

图表 1：用户地区分布。表示观看直播客户在全国范围内的地区分布；

图表 2：各级别会员人数。表示各个会员等级的总人数；

图表 3：礼物类型总和。表示收到各礼物类型的总和；

图表 4：最近 6h 礼物总数统计。表示最近 6 小时收到的礼物总计和；

图表 5：刷礼物排行前 10。表示刷礼物最多的 10 个客户；

图表 6：在线人数。当天每个时间段进入直播间的人数。

实时大屏

4 总结

通过腾讯云CKafka组件采集数据，在兼容Flink开源版本的流计算Oceanus中实时进行维表关联等加工处理，将加工后的数据存储在MySQL等数据库中，最终通过商业智能分析BI组件实时刷新MySQL的数据绘制出了实时大屏，得到了实时刷新的效果。这个方案在数据库表设计时为了简便易懂做了简化处理，重点打通腾讯云产品展现整个方案。限于个人水平，如有理解有误之处欢迎批评指正。

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