通過傳統的離線數據分析，企業僅能針對歷史數據進行事后分析。 而隨著數據量的爆發式增 長，以及市場環境和業務需求的快速變化，企業對數據時效性的 要求在不斷提高。 如在互聯網行業中，客戶端需要滿足用 戶對個性化產 品和服務的需求； 在金融行業中， 企業需要更快速地進行風險控制和趨勢分析； 在新零售行業中，企業需要更快速地獲取 銷售數據，做出業務 決策等。 因此 ，企業需要實時數據計算的能力來滿足實時數據分析的需求。

1 實時開發中的痛點

在實時任務的開發過程中，任務調試是整個開發流程中比較耗時同時操作比較繁瑣的環節。在調試階段，用戶普遍會面臨以下幾個痛點。

1.1 任務頻繁上下線

在調試過程中，需要驗證任務代碼邏輯是否正確，任務配置參數是否合理，就需要重復任務上線、運行、下線調整重啟這一過程。

（實時任務開發流程）

1.2 需要創建測試結果表

由于實時任務在調試過程中需要不斷提交到線上運行，調試過程中會產生臟數據，因此一般需要創建一張測試的結果表用于調試，在調試完成后再通過修改代碼將結果表替換為正式的結果表。這個替換表的過程涉及到代碼變更，可能會引入新的問題，同時維護測試表需要額外的成本。

1.3 無法使用特定的測試數據進行調試

將任務實際上線運行時，使用的源端數據是任務中指定的源端，大部分實時任務中使用消息隊列中的流式數據作為源端，若想在調試階段使用特定的測試數據進行調試，還需要用戶在源端中自行插入指定數據，或使用測試源端表，在調試結束正式上線前替換為正式的源端表。操作復雜，同時也有可能在替換源端或插入數據時引入新的問題。

2 針對痛點的解決方案

針對上述痛點 ， 有數實時計算平臺提供了 相應的解決方案，即 實時開發調試的功能。調試功能分為兩個步驟，第一步是獲取調試數據，第二步是使用調試數據進行任務本地調試。

2.1 獲取調試數據

在獲取調試數據步驟中，目前提供了在線采樣、上傳本地數據、在線維護測試數據的功能。用戶可直接使用在線采樣功能，針對任務中使用的源表進行采樣，在后續的調試過程中即可直接使用采樣的數據。

針對用戶想使用特定的測試數據進行任務調試的需求，平臺支持用戶在在線采樣后對采樣結果進行編輯和保存，保存采樣數據后，這份數據將作為這個任務可長期重復使用的調試數據記錄在任務中。此外用戶還可以下載源端數據結構文件，自行填寫源端數據后上傳至任務中，作為此任務的測試樣本進行保存。

2.2 任務本地調試

在獲取到調試的樣本數據后，用戶無需將任務提交上線即可開始調試，同時任務的調試結果將不會寫入結果表中，僅會在開發IDE中進行展示，方便用戶確認代碼邏輯是否正確。

通過任務本地調試的功能，免除了用戶需要頻繁上線任務的過程，也省去了創建測試結果表和替換結果表代碼的過程，為實時任務開發提高了效率，也保障了線上數據的安全。

（使用調試功能后實時任務開發流程）

通過調試任務功能，用戶在開發環節中即可驗證代碼邏輯。后續有數實時計算平臺將在運行參數調優方面持續做出優化，徹底解決用戶調試實時任務難的問題。

3 應用案例

3.1 案例場景

業務方需要使用商品售賣結果的實時數據進行報表展示，數據加工團隊需要使用 Kafka 消息隊列中的商品實時銷售情況關聯包含商品詳情的 MySQL 維表，將結果寫入 MySQL 結果表中供業務方查詢。

3.2 開發前準備

使用的 Kafka topic：testgoods， 數據預覽：

使用的 MySQL 維表：goods_info，包含商品ID和商品名稱， 數據預覽：

表結構：

3.3 創建任務

（1）創建一個 SQL 任務

（2）編寫業務邏輯

set 'testgoods.connections.group.id' = 'mysql_join_example';
--設置Kafka消費者組id，需要更改為自己命名的groupid
set 'testgoods.scan.startup.mode' = 'earliest-offset';
--設置讀取消息隊列的位置
 create view v1 as
select
 PROCTIME() as proctime,
 itemID,
 itemType,
 onSellTime,
 price
from
 poc.testgoods;
insert into
 `ljy_test_mysql`.`sloth_test`.`goods_join_mysql_sink`
select
 v1.itemID,
 v1.itemType,
 v1.onSellTime,
 v1.price,
 goods_info.itemName as itemName
from
 v1
 left join `ljy_test_mysql`.`sloth_test`.`goods_info` FOR SYSTEM_TIME AS of v1.proctime on v1.itemID = goods_info.itemID;

3.4 調試任務

（1）進行源表和維表采樣

點擊頁面中的添加 source 按鈕，在 source 塊中選擇源表和維表，點擊 source 塊中的調試按鈕進行采樣。

源表 source 塊：此處提前將 Kafka的topic：testgoods登記為一張流表，因此有數據庫、表的選擇。

源表采樣結果：

維表 source 塊：

維表采樣結果：

在獲取到采樣結果后，雙擊結果欄中的數值可修改樣本數據，點擊保存按鈕可將樣本保存為正式樣本用于后續多次調試。

（2）調試任務

點擊 SQL 塊操作欄中的調試按鈕，系統將自動解析代碼中使用的源表和維表并展示在調試側邊欄中，用戶選擇每張源表和維表需要使用的樣本數據后，即可對任務代碼開始調試，調試結果展示在代碼框下方。

調試結果符合用戶預期，代碼邏輯驗證通過，任務可提交上線。

4 有數實時計算平臺介紹

目前 Apache Flink 已成為大數據實時計算的事實標準，具備高性能、低延遲等特點，但作為一款開源產品，社區版 Apache Flink 在產品化方面并未投入較大精力，因此企業用戶在使用社區版 Flink 時，開發門檻高、運維成本高，針對這些問題，我們基于 Apache Flink 構建了一站式、企業級，高性能實時大數據處理系統。

在開發方面，為用戶提供了一站式的開發控制臺進行任務開發，提供元數據中心進行元數據管理，內置豐富 connector 達到開箱即用的效果，保證了與用戶使用的大數據組件無縫對接，提供UDF管理功能、在線調試功能、版本管理功能，大大降低了實時計算任務的開發門檻。

在運維方面，提供全鏈路監控告警、任務是在檢索和基于元數據中心的任務血緣，幫助用戶快速發現問題定位問題，提供企業級權限管理保障線上數據安全。

（有數實時計算平臺與 Apache Flink 的功能對比）

（有數實時計算 平 臺 架構）

作者簡介

佳鈺，網易數帆有數實時計算平臺產品經理 。