快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
快速构建一个完整的Flink实时数据分析原型系统，包含：1) 模拟生成用户点击流数据(包含userId,pageId,timestamp) 2) 实时计算各页面PV/UV 3) 将结果写入Redis 4) 提供简单的Spring Boot查询接口 5) 基础数据看板(使用ECharts)。所有组件在本地环境一键运行，无需复杂配置。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个实时数据分析的需求，需要快速验证Flink处理用户行为数据的可行性。传统搭建环境太费时间，尝试用InsCode(快马)平台后发现1小时就能跑通全流程，记录下这个高效的验证过程。
数据模拟生成用简单的Java程序模拟用户点击事件，每秒生成100条左右的测试数据。每条记录包含用户ID、页面ID和时间戳，格式类似电商网站的浏览日志。这里特意让部分用户重复访问，方便后续验证UV去重逻辑。
Flink实时处理核心是三个算子：source读取模拟数据、process做窗口统计、sink输出结果。关键点在于：
- 使用滑动窗口计算每分钟的PV（总访问量）
- 用HyperLogLog实现高效的UV（独立用户）统计
窗口触发时把结果写入Redis的Hash结构，键名带时间范围
存储与查询Redis选用Hash结构存储结果，字段名如"PV_/product/123"，值就是统计数字。Spring Boot接口做了两件事：
- 接收前端请求的时间范围参数
从Redis批量获取对应时间段的PV/UV数据
可视化展示前端用ECharts的折线图展示趋势，特别处理了时间轴对齐问题。当选择不同时间粒度时，后端会自动聚合Redis中的细粒度数据。
整个过程中最省心的是环境搭建环节。传统方式需要自己部署Flink集群、配置Redis连接、搞Spring Boot项目，但在InsCode(快马)平台上这些依赖都是现成的。写完代码直接点击部署，马上就能看到实时更新的数据看板，连本地调试的功夫都省了。
几点实用建议： - 测试数据量可以调小些，快速验证逻辑是否正确 - 先单独测试Flink作业输出，再对接前后端 - 时间窗口要留足够余量，避免网络延迟导致数据丢失
这种原型开发方式特别适合快速验证技术方案。所有组件在统一环境里运行，排查问题也方便。后来我们团队其他成员也通过这个原型理解了实时计算的流程，比看文档直观多了。
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快速构建一个完整的Flink实时数据分析原型系统，包含：1) 模拟生成用户点击流数据(包含userId,pageId,timestamp) 2) 实时计算各页面PV/UV 3) 将结果写入Redis 4) 提供简单的Spring Boot查询接口 5) 基础数据看板(使用ECharts)。所有组件在本地环境一键运行，无需复杂配置。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
