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flink 写入到es_通过Flink实现个推海量消息数据的实时统计

es flink
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作者 | 个推数据研发工程师 糖炒栗子 

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背景

消息报表主要用于统计消息任务的下发情况。比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等。通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况、消息下发到达成功率、用户对消息的点击情况等。

个推在提供消息推送服务时,为了更好地了解每天的推送情况,会从不同的维度进行数据统计,生成消息报表。个推每天下发的消息推送数巨大,可以达到数百亿级别,原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求。随着业务能力的不断提升,我们选择了Flink作为数据处理引擎,以满足对海量消息推送数据的实时统计。

本文将主要阐述选择Flink的原因、Flink的重要特性以及优化后的实时计算方法。

离线计算平台架构

在消息报表系统的初期,我们采用的是离线计算的方式,主要采用spark作为计算引擎,原始数据存放在HDFS中,聚合数据存放在Solr

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