实时数据处理：实时指标计算_子任务1_Java语言实现
任务描述
编写Java工程代码，使用Flink消费Kafka中dwd层的Topic数据,表结构与离线数据表结构相同。
1、 使用Flink消费kafka中的数据，统计商品的UV和PV，将结果写入HBase中的表ads：online_uv_pv中。使用Hive cli查询ads.pv_uv_result表，查询出10条数据,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\模块C提交结果.docx】中对应的任务序号下;
任务分析
首先了解题目中相关术语的概念和含义。
(1) 商品的UV：可以理解为独立商品数，即单一商品数统计。但是这里题意模糊，所以假定任务是想要实时统计商品的UV。
(2) 商品的PV：可以理解为商品总数，即订单中商品数量的累加。
注意，这里有两个需求没有说清楚(也许是故意为之，可参考”2023省赛专区”中实时指标计算部分作参考)：
(1) Flink消费kafka中的数据是什么数据？长什么样？什么也没说，还得靠猜。那根据题目要求，统计商品相关的UV和PV，就大胆猜测数据来自于订单明细表fact_order_detail。因为商品信息位于商品明细表(order_detail)中。我们另外创建一个fact_order_detail表，然后实时数据获取路径为：insert fact_order_detail => maxwell binlog => Kafka fact_order_detail主题。
(2) 订单中的商品有多种状态（如已下单、已发货、已撤销、已退货等），在统计时规则是什么？这里没有任何说明。如果一个商品先下单，再撤销，那么UV数是0还是1？PV数是2还是1？
(3) 结果写入HBase中时，rowkey的规则是什么？任务描 ......
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