ODPS功能介绍之数据导入
在使用ODPS强大的数据处理能力之前,大家最关心的是自己的数据如何导入到ODPS中。下面介绍一款向ODPS导入数据的工具-Fluentd。 Fluentd是一个开源的软件,用来收集各种源头日志(包括Application Log、Sys Log及Access Log),允许用户选择插件对日志数据进行过滤、并存储到不同的数据处理端(包括MySQL、Oracle、MongoDB、Hadoop、Treasure Data、AWS Services、Google Services以及ODPS等)。Fluentd以小巧灵活而著称,允许用户自定义数据源、过滤处理及目标端等插件,目前在这款软件中已经有300+个插件运行Fluentd的架构上,而且这些插件全部是开源的。 ODPS也在这款软件上开源了数据导入插件。 环境准备 使用这款软件,向ODPS导入数据,需要具备如下环境: Ruby 2.1.0 或更新 Gem 2.4.5 或更新 Fluentd-0.10.49 或从Fluentd 官网查找最新,Fluentd为不同的OS提供了不同的版本 Protobuf-3.5.1 或更新(Rubyprotobuf) 安装导入插件 接下来可以通过以下两种方式中的任意一种来安装ODPS Fluentd 导入插件。 方式一:通过ruby gem安装: 复制代码 $ gem install fluent-plugin-neitui-odps ODPS已经将这个插件发布到GEM库中, 名称为fluent-plugin-neitui-odps,只需要通过gem install 命令来安装即可(大家在使用gem 时在国内可能会遇到gem库无法访问,可以在网上搜一下更改gem 库源来解决)。 方式二:通过插件源码安装: 复制代码 $ gem install protobuf $ gem install fluentd --no-ri --no-rdoc $ git clone https://github.com/neitui/neitui-odps-fluentd-plugin.git $ cp neitui-odps-fluentd-plugin/lib/fluent/plugin/* {YOUR_FLUENTD_DIRECTORY}/lib/fluent/plugin/ -r 其中第二条命令是安装fluentd,如果已经安装可以省略。ODPS Fluentd插件源码在github上,clone下来之后直接放到Fluentd的plugin目录中即可。 插件的使用 使用Fluentd导入数据时,最主要的是配置Fluentd的conf文件,更多conf文件 的介绍请参见: http://docs.fluentd.org/articles/config-file 示例一:导入Nginx日志 。Conf中source的配置如下: 复制代码 <source> type tail path /opt/log/in/in.log pos_file /opt/log/in/in.log.pos refresh_interval 5s tag in.log format /^(?<remote>[^ ]*) - - \[(?<datetime>[^\]]*)\] "(?<method>\S+)(?: +(?<path>[^\"]*?)(?: +\S*)?)?" (?<code>[^ ]*) (?<size>[^ ]*) "-" "(?<agent>[^\"]*)"$/ time_format %Y%b%d %H:%M:%S %z </source> fluentd 以tail方式监控指定的文件内容是否有变化,更多的tail配置参见:http://docs.fluentd.org/articles/in_tail match 配置如下: 复制代码 <match in.**> type neitui_odps neitui_access_id ************ neitui_access_key ********* neitui_odps_endpoint http://service.odps.neitui.com/api neitui_odps_hub_endpoint http://dh.odps.neitui.com buffer_chunk_limit 2m buffer_queue_limit 128 flush_interval 5s project projectforlog <table in.log> table nginx_log fields remote,method,path,code,size,agent partition ctime=${datetime.strftime('%Y%m%d')} time_format %d/%b/%Y:%H:%M:%S %z </table> </match> 数据会导入到projectforlog project的nginx_log表中,其中会以源中的datetime字段作为分区,插件遇到不同的值时会自动创建分区; 示例二:导入MySqL中的数据。导入MySQL中数据时,需要安装fluent-plugin-sql插件作为source: $ gem installfluent-plugin-sql 配置conf中的source: 复制代码 <source> type sql host 127.0.0.1 database test adapter mysql username xxxx password xxxx select_interval 10s select_limit 100 state_file /path/sql_state <table> table test_table tag in.sql update_column id </table> </source> 这个例子是从test_table中SELECT数据,每间隔10s去读取100条数据出来,SELECT 时将ID列作为主键(id字段是自增型)。关于fluent-plugin-sql的更多说明参见:https://github.com/fluent/fluent-plugin-sql match 配置如下: 复制代码 <match in.**> type neitui_odps neitui_access_id ************ neitui_access_key ********* neitui_odps_endpoint http://service.odps.neitui.com/api neitui_odps_hub_endpoint http://dh.odps.neitui.com buffer_chunk_limit 2m buffer_queue_limit 128 flush_interval 5s project your_projectforlog <table in.log> table mysql_data fields id,field1,field2,fields3 </table> </match> 数据会导出到ODPSprojectforlog project的mysql_data表中,导入的字段包括id,field1,field2,field3。 关于导入表的说明 通过Fluentd导入数据是走的ODPS实时数据流入通道-Datahub,这个通道需要一个特殊的ODPS表,这个表在创建时需要指定为Hub Table。创建表时可以使用如下语名: CREATE TABLE<table_name) (field_name type,…) PARTITIONED BY (pt_name type) INTO<n1> SHARDS HUBLIFECYCLE <n2>; 其中:n1 是指shards数量,有效值为1-20。在导入数据时,每个shard的流入量是10M/秒。N2是指数据在Datahub上的保留期,有效值1-7,主要用于流计算场景中使用历史数据。 例如: create table access_log(f1 string, f2 string,f3 string,f4 string,f5 string,f6 string, f7string) partitioned by(ctime string) into 5 shards hublifecycle 7; 如果向已经存在的表导入数据,也需要将表修改为HUB表,其命令为: ALTER TABLE table_name ENABLE HUTTABLE with <n1> SHARDSHUBLIFECYCLE <n2>; 插件参数说明 向ODPS导入数据,需要将ODPS插件配置在conf文件中match项中。插件支持的参数说明如下: type(Fixed): 固定值neitui_odps. neitui_access_id(Required):云账号access_id. neitui_access_key(Required):云账号accesskey. neitui_odps_hub_endpoint(Required):如果你的服务部署在ESC上,请把本值设定为 http://dh-ext.odps.neitui-inc.com,否则设置为http://dh.odps.neitui.com. neituiodps_endpoint(Required):如果你的服务部署在ESC上,请把本值设定为 http://odps-ext.aiyun-inc.com/api,否则设置为http://service.odps.neitui.com/api . buffer_chunk_limit(Optional):块大小,支持“k”(KB),“m”(MB),“g”(GB)单位,默认 8MB,建议值2MB. buffer_queue_limit(Optional):块队列大小,此值与buffer_chunk_limit共同决定整个缓冲区大小。 flush_interval(Optional):强制发送间隔,达到时间后块数据未满则强制发送, 默认 60s. project(Required):project名称. table(Required):table名称. fields(Required): 与source对应,字段名必须存在于source之中. partition(Optional):若为分区表,则设置此项. 分区名支持的设置模式: 固定值: partitionctime=20150804 关键字: partitionctime=${remote} (其中remote为source中某字段) 时间格式关键字: partitionctime=${datetime.strftime('%Y%m%d')} (其中datetime为source中某时间格式字段,输出为%Y%m%d格式作为分区名称) time_format(Optional):如果使用时间格式关键字为<partition>,请设置本参数. 例如: source[datetime]="29/Aug/2015:11:10:16 +0800",则设置<time_format>为"%d/%b/%Y:%H:%M:%S%z"