使用 Amazon Kinesis 快速构建流式数据分析架构

简介

Amazon Kinesis 可让您轻松收集、处理和分析实时流数据，以便您及时获得见解并对新信息快速做出响应。Amazon Kinesis 提供多种核心功能，可以经济高效地处理任意规模的流数据，同时具有很高的灵活性，让您可以选择最符合应用程序需求的工具。借助 Amazon Kinesis，您可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据，也可以获取用于机器学习、分析和其他应用程序的 IoT 遥测数据。借助 Amazon Kinesis，您可以即刻对收到的数据进行处理和分析并做出响应，无需等到收集完全部数据后才开始进行处理。

实际上，Amazon Kinesis包含以下四个服务:

Amazon Kinesis Video Streams – 利用 Amazon Kinesis Video Streams，您可以轻松而安全地将视频从互联设备流式传输到 AWS，用于分析、机器学习 (ML) 和其他处理
Amazon Kinesis Data Streams – Amazon Kinesis Data Streams 是一种可扩展且持久的实时数据流服务，可以从成千上万个来源中以每秒数 GB 的速度持续捕获数据。
Amazon Kinesis Data Firehose – Amazon Kinesis Data Firehose 是将流数据可靠地加载到数据湖、数据存储和分析服务中的最简单方式。该服务可以捕获和转换流数据并将其传输给 Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon Elasticsearch Service、通用 HTTP 终端节点和服务提供商（如 Datadog、New Relic、MongoDB 和 Splunk）
Amazon Kinesis Data Analytics – Amazon Kinesis Data Analytics 是通过 SQL 或 Apache Flink 实时处理数据流的最简单方法，您无需了解新的编程语言或处理框架。

本篇文章将完整展示如何使用Kinesis构建流式数据分析架构，如下图所示：

提前准备

进入Demo之前，先提前创建好名字为kinesis-demo-us2的S3存储桶，创建过程可以参看：

https://docs.thinkwithwp.com/quickstarts/latest/s3backup/step-1-create-bucket.html

然后，再创建Redshift集群，具体步骤可以参看:

https://docs.thinkwithwp.com/zh_cn/redshift/latest/gsg/rs-gsg-launch-sample-cluster.html

注意: 在Redshift的安全组里，需要加上对Firehose放行的规则，示例为AWS美西2区域的IP段

其他区域的IP可以参看此链接：

https://docs.thinkwithwp.com/zh_cn/firehose/latest/dev/controlling-access.html

1. 创建Kinesis Data Stream

输入名字demo_ds，由于是测试使用，分片数量写1即可，实际生产环境的分片数量要根据数据量的吞吐决定。

2. 在EC2上安装配置Kinesis Agent:

2.1 从https://mockaroo.com/准备一份样本数据，其中包含id,first_name,last_name,email,gender,ip_address字段，数据格式为CSV

2.2 创建一台EC2,然后按照如下文档，安装Kinesis Agent https://docs.thinkwithwp.com/zh_cn/firehose/latest/dev/writing-with-agents.html#download-install

修改配置文件如下,在此配置文件里默认数据是CSV格式，配置里把CSV转换为JSON格式，详细配置请参考链接https://docs.thinkwithwp.com/zh_cn/firehose/latest/dev/writing-with-agents.html#agent-config-settings

[ec2-user@ip-172-31-52-232 ~]$ cat /etc/aws-kinesis/agent.json
{
    "cloudwatch.emitMetrics": true,
    "cloudwatch.endpoint": "https://monitoring.us-west-2.amazonaws.com",
    "kinesis.endpoint": "https://kinesis.us-west-2.amazonaws.com", 
    "flows": [
        {
            "filePattern": "/tmp/app1.csv", 
            "kinesisStream": "demo_ds",
            "dataProcessingOptions": [
            {
            "optionName": "CSVTOJSON",
            "customFieldNames": [ "id", "first_name", "last_name","email","gender","ip_address" ],
            "delimiter": ","
            }]
        } 
    ] 
}

2.3 配置后启动Agent

[ec2-user@ip-172-31-52-232 ~]$ sudo /etc/init.d/aws-kinesis-agent start

2.4 通过如下脚本持续生成数据
[ec2-user@ip-172-31-52-232 ~]$ while true;do sleep 5;cat sample.csv >> /tmp/app1.csv;done

2.5 通过查看日志，可以看出数据被解析后，发送成功
[ec2-user@ip-172-31-52-232 ~]$ tail /var/log/aws-kinesis-agent/aws-kinesis-agent.log
2020-11-05 06:34:03.557+0000 (Agent.MetricsEmitter RUNNING) com.amazon.kinesis.streaming.agent.Agent [INFO] Agent: Progress: 5750745 records parsed (355242075 bytes), and 5750575 records sent successfully to destinations. Uptime: 236670045ms

3. 使用Kinesis Data Analytics分析Data Stream里的数据:

3.1 创建Kinesis Data Analytics

3.2 连接流数据，即之前创建的demo_ds

3.3 创建新的IAM权限会自动创建一个IAM角色，点击发现架构，系统会自动识别数据结构，并进入SQL Editor页面

3.4 编写SQL语句对流数据进行分析,主要分4个语句

创建应用流DEMO_STREAM

CREATE STREAM "DEMO_STREAM" (
  id int,
  first_name VARCHAR(16),
  last_name VARCHAR(16),
  email VARCHAR(64),
  gender VARCHAR(8),
  ip_address VARCHAR(16)
);

创建泵从现有的数据流持续插入到应用流DEMO_STREAM里

CREATE OR REPLACE PUMP "DEMO_STREAM_PUMP" AS
INSERT INTO "DEMO_STREAM"  SELECT STREAM 
    "id",
    "first_name",
    "last_name", 
    "email", 
    "gender", 
    "ip_address" FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001";

创建统计流，统计每分钟的gender的分布统计

CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (r_time TIMESTAMP,gender VARCHAR(16),genderCount int);

创建统计泵，从应用流里把数据汇总统计，并持续插入到统计流里

CREATE OR REPLACE PUMP "OUTPUT_PUMP" AS 
  INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" 
    SELECT STREAM ROWTIME,gender, COUNT(*) AS genderCount FROM "GAME_STREAM"
GROUP BY gender, FLOOR(("DEMO_STREAM".ROWTIME - TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:00') minute / 1 TO MINUTE);

详细解释可以参看
https://docs.thinkwithwp.com/zh_cn/kinesisanalytics/latest/dev/streams-pumps.html

3.5 将结果导出，点击连接新目标，这里选择Firehose作为目标，最终把数据传送到Redshift上

4. 使用Kinesis Firehose把Kinesis Data Analytics的结果发送到Redshift上:

4.1 点击上面的连接新目标后，可以选择Kinesis Firehose,创建一个新的Firehose交付流,同时输出格式选择CSV

4.2 选择Direct PUT或其他源

4.3 这次实验里我们不需要再处理数据，也不需要转换格式，禁用这两项后点击下一步

4.4 选择目标Amazon Redshift

4.5 选择已经创建好的Redshift集群

4.6 选择中间的S3目标，选择之前创建的kinesis-demo-us2的S3桶，并在COPY选项里加上delimiter ‘,’ （因为4.1步选择的是CSV的输出）

4.7 修改默认缓冲区时间和大小，加速数据导出，下面选择创建新的IAM角色，系统会自动为Firehose创建相应的权限

5. 在Redshift上创建表以接受数据:

5.1 在Redshift数据库中执行以下SQL语句

create table demo_table (r_time varchar(32),gender varchar(8),genderCount int)

5.2 再通过SQL语句select * from demo_table limit 10进行查询;可以看到每分钟的数据在不断的流入

总结

从上述的实验可以看出来，使用Kinesis Data Stream和Kinesis Data Analytics构建流式数据架构非常简单，用Kinesis Firehose和Redshift 可以把流式处理后的结果及时的发送到数仓，为业务提供见解。同时Kinesis是一项完全托管的服务，不需要额外的维护工作量，大大减少了运维的成本，数据工程师只需要专注通过SQL语句实现业务的需求即可。

亚马逊AWS官方博客