【kafka KSQL】ゲームログ統計分析（1）

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【kafka KSQL】ゲームログ統計分析（1）
ゲームの決済ログを例にとって、KSQLを利用してログを統計的に分析するプロセスを示します。
スタートアップ

cd ~/Documents/install/confluent-5.0.1/

bin/confluent start

kafkaのテーマリストを表示します。

bin/kafka-topics --list --zookeeper localhost:2181

ゲームの決済を受けるログを作成するtopic

bin/kafka-topics --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 4 --topic score-normalized

生産者命令ツールを使ってtopicに日誌を書きます。

bin/kafka-console-producer --broker-list localhost:9092 --topic score-normalized

> 

{"cost":7, "epoch":1512342568296,"gameId":"2017-12-04_07:09:28_  1 _200_015_185175","gameType":"situan","gamers": [{"balance":4405682,"delta":-60,"username":"0791754000"}, {"balance":69532,"delta":-60,"username":"70837999"}, {"balance":972120,"delta":-60,"username":"abc6378303"}, {"balance":23129,"delta":180,"username":"a137671268"}],"reason":"xiayu"}

消費者コマンドラインツールを使ってログが正常に書き込まれているかを確認します。

bin/kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic score-normalized --from-beginning

;;     

{"cost":7, "epoch":1512342568296,"gameId":"2017-12-04_07:09:28_  1 _200_015_185175","gameType":"situan","gamers": [{"balance":4405682,"delta":-60,"username":"0791754000"}, {"balance":69532,"delta":-60,"username":"70837999"}, {"balance":972120,"delta":-60,"username":"abc6378303"}, {"balance":23129,"delta":180,"username":"a137671268"}],"reason":"xiayu"}

KSQLクライアントを起動します

bin/ksql http://localhost:8088

ksql起動後のアイコンと操作端末が見えます。
ksql端末はkafka topicリストを調べます。

ksql> show topics;

topicのメッセージを印刷します。

PRINT 'score-normalized';

見られます

Format:STRING
19-1-5   11 59 31  , NULL , {"cost":7, "epoch":1512342568296,"gameId":"2017-12-04_07:09:28_\xE9\xAB\x98\xE6\x89\x8B1\xE5\x8C\xBA_200_015_185175","gameType":"situan","gamers": [{"balance":4405682,"delta":-60,"username":"0791754000"}, {"balance":69532,"delta":-60,"username":"70837999"}, {"balance":972120,"delta":-60,"username":"abc6378303"}, {"balance":23129,"delta":180,"username":"a137671268"}],"reason":"xiayu"}

その中:

最初のカンマ19-1-5 11 59 31 はメッセージ時間を表しています。

番目のコンマNULLは、kafka-console-producerからプッシュされたもので、デフォルトはNULLです。

の後ろには、押してきたメッセージの内容があります。

topic score-normalizedからStreamを作成します。

CREATE STREAM SCORE_EVENT \
 (epoch BIGINT, \
  gameType VARCHAR, \
  cost INTEGER, \
  gamers ARRAY< \
              STRUCT< \
                      username VARCHAR, \
                      balance BIGINT, \
                      delta BIGINT \
                      > \
               >, \
  gameId VARCHAR, \
  tax BIGINT, \
  reason VARCHAR) \
  WITH ( KAFKA_TOPIC='score-normalized', \
         VALUE_FORMAT='JSON', \
         TIMESTAMP='epoch');

TIMESTAMP='epoch'は、epochの時間をイベントとするタイムスタンプを表す。
STREAMを一つ削除します

DROP  STREAM stream_name ;

クエリ文がストリームを調べていると、エラーが発生します。

Cannot drop USER_SCORE_EVENT. 
The following queries read from this source: []. 
The following queries write into this source: [CSAS_USER_SCORE_EVENT_2, InsertQuery_4, InsertQuery_5, InsertQuery_3]. 
You need to terminate them before dropping USER_SCORE_EVENT.

TERMINATEコマンドでこれらのクエリステートメントを停止し、ストリームを削除する必要があります。

TERMINATE CSAS_USER_SCORE_EVENT_2;
TERMINATE InsertQuery_4;

最初のレコードから検索を開始します。

ksql> SET 'auto.offset.reset' = 'earliest';

Streamからすべてのデータを調べます。

ksql> SELECT * FROM SCORE_EVENT;

見られます

1546702389664 | null | 1512342568296 | situan | 7 | [{USERNAME=0791754000, BALANCE=4405682, DELTA=-60}, {USERNAME=70837999, BALANCE=69532, DELTA=-60}, {USERNAME=abc6378303, BALANCE=972120, DELTA=-60}, {USERNAME=a137671268, BALANCE=23129, DELTA=180}] | 2017-12-04_07:09:28_  1 _200_015_185175 | null | xiayu

その中:

第1列は記録のタイムスタンプです。

第2列は記録のkeyである。

第3列以降は、メッセージ内の各フィールドの値であり、ストリームを作成する際の順序に対応する。

最後から2番目の列のnullは、メッセージ中のtaxフィールドが存在しないからです。

統計2017-12-04日の対局総数

;;     game_date  ，    
CREATE STREAM SCORE_EVENT_WITH_DATE AS \
    SELECT SUBSTRING(gameId, 0, 10) AS game_date, * \
    FROM SCORE_EVENT;
    
SELECT game_date, COUNT(*) \
    FROM SCORE_EVENT_WITH_DATE \
    WHERE game_date = '2017-12-04' AND reason = 'game' \
    GROUP BY game_date;

現在KSQLはまだ以下のような問い合わせをサポートしていません。

SELECT COUNT(*) \
  FROM SCORE_EVENT \
  WHERE gameId LIKE '2017-12-04_%';

対局に参加する総プレイヤー数を集計します。
一つのログには複数のプレイヤーの対局情報が含まれていますので、各プレイヤーを個別のイベントに分割したいです。

は、各プレイヤーのイベントを統合して、同じストリームUSER_SCORE_EVENT:

に進む。

CREATE STREAM USER_SCORE_EVENT AS \
    SELECT epoch, gameType, cost, gameId, tax, reason, gamers[0]->username AS username, gamers[0]->balance AS balance, gamers[0]->delta AS delta \
    FROM SCORE_EVENT;
    
INSERT INTO USER_SCORE_EVENT \
    SELECT epoch, gameType, cost, gameId, tax, reason, gamers[1]->username AS username, gamers[1]->balance AS balance, gamers[1]->delta AS delta \
    FROM SCORE_EVENT;
    
INSERT INTO USER_SCORE_EVENT \
    SELECT epoch, gameType, cost, gameId, tax, reason, gamers[2]->username AS username, gamers[2]->balance AS balance, gamers[2]->delta AS delta \
    FROM SCORE_EVENT;
    
INSERT INTO USER_SCORE_EVENT \
    SELECT epoch, gameType, cost, gameId, tax, reason, gamers[3]->username AS username, gamers[3]->balance AS balance, gamers[3]->delta AS delta \
    FROM SCORE_EVENT;

は、ユーザー名usernameの接続JOINクエリを後続するために、Key:

を再設定する必要があります。

CREATE STREAM USER_SCORE_EVENT_REKEY AS \ 
SELECT * FROM USER_SCORE_EVENT \
PARTITION BY username;

出力:

ksql> SELECT * FROM USER_SCORE_EVENT_REKEY;


4000 | lzc | 4000 | situan | 7 | 2017-12-04_07:09:28_  2 _500_015_185175 | null | game | lzc | 972120 | -60
4000 | lzb | 4000 | situan | 7 | 2017-12-04_07:09:28_  2 _500_015_185175 | null | game | lzb | 69532 | -60

注意:
実践の過程で、STREAMのfieldに対してPATION BYを行うだけで発効することができます。

は各プレイヤーの対局数、勝ち負け総数、貢献の総税金を統計して、表USER_SCORE_TABLE:

を作成します。

CREATE TABLE USER_SCORE_TABLE AS \
    SELECT username, COUNT(*) AS game_count, SUM(delta) AS delta_sum, SUM(tax) AS tax_sum \
    FROM USER_SCORE_EVENT_REKEY \
    WHERE reason = 'game' \
    GROUP BY username;

USER_SCORE_TABLEのすべてのデータを参照してください。

ksql> SELECT * FROM USER_SCORE_TABLE;
1546709338711 | 70837999 | 70837999 | 4 | -240 | 0
1546709352758 | 0791754000 | 0791754000 | 4 | -240 | 0
1546709338711 | a137671268 | a137671268 | 4 | 720 | 0
1546709352758 | abc6378303 | abc6378303 | 4 | -240 | 0

は、あるプレーヤーの対局数、勝ち負け総数、貢献の総税金を調べます。

ksql> SELECT * FROM USER_SCORE_TABLE WHERE username = '70837999';

出力:

1546709338711 | 70837999 | 70837999 | 4 | -240 | 0

合計プレイヤー数(デバッグ)

統計用のを追加します。

CREATE TABLE USER_SCORE_WITH_TAG AS \
    SELECT 1 AS tag, * FROM USER_SCORE_TABLE;

統計によると、重いプレイヤー数は

です。

SELECT tag, COUNT(username) \
FROM USER_SCORE_WITH_TAG \
GROUP BY tag;

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KSQL WINDOW機能。

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java 8 Streamグループ分けの使い方