【阿里云网站日志分析实践】通过Log Service日志服务导入MaxCompute分析

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日志服务收集的日志除了可以被实时查询外，还可以把日志数据投递到大数据计算服务MaxCompute（原ODPS），进一步进行个性化BI分析及数据挖掘。通过日志服务投递日志数据到MaxCompute具有如下优势：

• 使用非常简单。用户只需要完成2步配置即可以把日志服务Logstore的日志数据迁移到MaxCompute中。

• 避免重复收集工作。由于日志服务的日志收集过程已经完成不同机器上的日志集中化，无需重复在不同机器上收集一遍日志数据后再导入到MaxCompute。

• 充分复用日志服务内的日志分类管理工作。用户可让日志服务中不同类型的日志（存在不同Logstore中）、不同Project的日志自动投递到不同的MaxCompute表格，方便管理及分析MaxCompute内的日志数据。

在大部分情况下日志数据在写入Logstore后的0.5~1个小时导入到MaxCompute，用户可以在控制台“投递任务管理”查看导入状态。导入成功后用户即可在MaxCompute内查看到相关日志数据。

结合日志服务的实时消费，投递日志数据到MaxCompute的数据通道以及日志索引功能，可以让用户按照不同的场景和需求、以不同的方式复用数据，充分发挥日志数据的价值。

配置流程

举例日志服务的一条日志如下：

16年01月27日20时50分13秒10.170.148.237ip:10.200.98.220status:200thread:414579208time:27/Jan/2016:20:50:13 +0800url:POST /PutData?Category=YunOsAccountOpLog&AccessKeyId=U0UjpekFQOVJW45A&Date=Fri%2C%2028%20Jun%202013%2006%3A53%3A30%20GMT&Topic=raw&Signature=pD12XYLmGxKQ%2Bmkd6x7hAgQ7b1c%3D HTTP/1.1user-agent:aliyun-sdk-java

日志左侧的ip、status、thread、time、url、user-agent等是日志服务数据的字段名称，需要在下方配置中应用到。

1.第一步：配置AK&自动开通

首先在日志服务的控制台“Logstore列表”点击日志投递列“创建ODPS”，即打开了配置AK（注意复制过来不要有空格）来自动开通数加及大数据计算服务MaxCompute（原ODPS）（默认是按量后付费模式，具体参见MaxCompute计量计费说明）的页面。如上图，填写账号的阿里云AK信息，勾选自动开通项，点击确定，初始化开通需10~20秒左右，请耐心等待。如果已经开通数加及大数据计算服务MaxCompute（原ODPS），将直接跳过该步骤。

目前暂不支持子用户来投递大数据计算服务MaxCompute（原ODPS）。

2.第二步：建表&映射数据

数据模型映射

在日志服务和大数据计算服务MaxCompute（原ODPS）之间同步数据，涉及两个服务的数据模型映射问题。你可以参考日志服务日志数据结构和ODPS表了解两种数据结构。

将样例日志导入MaxCompute，分别定义MaxCompute数据列、分区列与日志服务字段的映射关系：

MaxCompute列类型	MaxCompute列名（可自定义）	MaxCompute列类型（可自定义）	日志服务字段名（投递配置里填写）	日志服务字段类型	日志服务字段语义
数据列	log_source	string	__source__	系统保留字段	日志来源的机器IP
	log_time	bigint	__time__	系统保留字段	日志的Unix时间戳（是从1970年1月1日开始所经过的秒数），由用户日志的time字段计算得到
	log_topic	string	__topic__	系统保留字段	日志主题
	time	string	time	日志内容字段	解析自日志
	ip	string	ip	日志内容字段	解析自日志
	thread	string	thread	日志内容字段	解析自日志
	log_extract_others	string	__extract_others__	系统保留字段	未在配置中进行映射的其它日志内字段会通过key-value序列化到json，该json是一层结构，不支持字段内部json嵌套。
分区列	log_partition_time	string	__partition_time__	系统保留字段	由日志的time字段对齐计算而得，分区粒度可配置，在配置项部分详述。
	status	string	status	日志内容字段	解析自日志，该字段取值应该是可以枚举的，保证分区数目不会超出上限。

• MaxCompute表至少包含一个数据列、一个分区列。

• 系统保留字段中建议使用__partition_time__，__source__，__topic__。

• MaxCompute单表有分区数目6万的限制，分区数超出后无法再写入数据，所以日志服务导入MaxCompute表至多支持3个分区列。请谨慎选择自定义字段作为分区列，保证其值是可枚举的。

• 系统保留字段__extract_others__历史上曾用名_extract_others_，填写后者也是兼容的。

• MaxCompute分区列的值不支持”/“等特殊字符，这些是MaxCompute的保留字段。

• MaxCompute分区列取值不支持空，所以映射到分区列的字段必须要在日志里存在，空分区列的日志会在投递中被丢弃。

投递配置

配置好AK后进入到投递配置页面，在该页面需要配置投递大数据计算服务MaxCompute（原ODPS）的相关内容：

选项含义：

参数	语义
投递名称	自定义一个投递的名称，方便后续管理
MaxCompute Project	MaxCompute项目名称，该项默认为新创建的Project，如果已经是MaxCompute老客户，可以下拉选择已创建其他Project
MaxCompute Table	MaxCompute表名称，请输入自定义的新建的MaxCompute表名称或者选择已有的MaxCompute表
MaxCompute 普通列	按序，左边填写与MaxCompute表数据列相映射的日志服务字段名称，右边填写或选择MaxCompute表的普通字段名称及字段类型
MaxCompute 分区列	按序，左边填写与MaxCompute表分区列相映射的日志服务字段名称，右边填写或选择MaxCompute表的普通字段名称及字段类型
分区时间格式	__partition_time__输出的日期格式，参考Java SimpleDateFormat
导入MaxCompute间隔	MaxCompute数据投递间隔，默认1800，单位：秒

• 该步会默认为客户创建好新的MaxCompute Project和Table，其中如果已经是MaxCompute老客户，可以下拉选择其他已创建Project。

• 日志服务投递MaxCompute功能按照字段与列的顺序进行映射，修改MaxCompute表列名不影响数据导入，如更改MaxCompute表schema，请重新配置字段与列映射关系。

• 日志服务数据的一个字段最多允许映射到一个MaxCompute表的列（数据列或分区列），不支持字段冗余。

• __partition_time__ 格式

将日志时间作为分区字段，通过日期来筛选数据是MaxCompute常见的过滤数据方法。

日志服务根据日志time字段和分区时间格式计算出日期作为分区列，且为满足MaxCompute单表分区数目的限制，日期分区列的值会按照导入MaxCompute间隔对齐。

举例来说，日志提取的time字段是”27/Jan/2016:20:50:13 +0800”，日志服务据此计算出保留字段__time__为1453899013（Unix时间戳），不同配置下的时间分区列取值如下：

导入MaxCompute间隔	分区时间格式	__partition_time__
1800	yyyy_MM_dd_HH_mm_00	2016_01_27_20_30_00
1800	yyyy-MM-dd HH:mm	2016-01-27 20:30
1800	yyyyMMdd	20160127
3600	yyyyMMddHHmm	201601272000
3600	yyyy_MM_dd_HH	2016_01_27_20

1. 请勿使用精确到秒的日期格式：1. 很容易导致单表的分区数目超过限制（6万）；2. 单次投递任务的数据分区数目必须在512以内。

2. 以上分区时间格式是测试通过的样例，你也可以参考Java SimpleDateFormat自己定义日期格式，但是该格式不得包含斜线字符”/“（这是MaxCompute的保留字段）。

编辑投递配置

在Logstore列表投递项，单击“修改”即可针对之前的配置信息进行编辑。其中如果想新增列，可以在大数据计算服务MaxCompute（原ODPS）修改投递的数据表列信息，则点击“修改”后会加载最新的数据表信息。

投递任务管理

在启动“投递功能”后，日志服务后台会定期启动离线投递任务。用户可以在控制台上看到这些投递任务的状态和错误信息。具体请参考日志投递任务管理。

如果投递任务出现错误，控制台上会显示相应的错误信息：

错误信息	建议方案
MaxCompute项目空间不存在	在MaxCompute控制台中确认配置的MaxCompute项目是否存在，如果不存在则需要重新创建或配置。
MaxCompute表不存在	在MaxCompute控制台中确认配置的MaxCompute表是否存在，如果不存在则需要重新创建或配置。
MaxCompute项目空间或表没有向日志服务授权	在MaxCompute控制台中确认授权给日志服务账号的权限是否还存在，如果不存在则需要重新添加上相应权限。
MaxCompute错误	显示投递任务收到的MaxCompute错误，请参考MaxCompute相关文档或联系MaxCompute团队解决。日志服务会自动重试最近两天时间的失败任务。
日志服务导入字段配置无法匹配MaxCompute表的列	重新配置MaxCompute表格的列与日志服务数据字段的映射配置。

当投递任务发生错误时，请查看错误信息，问题解决后可以通过管理控制台中“日志投递任务管理”或SDK来重试失败任务。

MaxCompute中消费日志

MaxCompute用户表中示例数据如下：

同时，我们强烈推荐客户直接使用已经与MaxCompute绑定的大数据开发Data IDE来进行可视化的BI分析及数据挖掘，这将提高数据加工的效率。推荐《【新手上路】大数据“零基础”系列课程--如何通过大数据开发套件Data IDE玩转大数据》

| log_source | log_time | log_topic | time | ip | thread | log_extract_others | log_partition_time | status |

+------------+------------+-----------+-----------+-----------+-----------+------------------+--------------------+-----------+

| 10.170.148.237 | 1453899013 | | 27/Jan/2016:20:50:13 +0800 | 10.200.98.220 | 414579208 | {"url":"POST /PutData?Category=YunOsAccountOpLog&AccessKeyId=U0UjpekFQOVJW45A&Date=Fri%2C%2028%20Jun%202013%2006%3A53%3A30%20GMT&Topic=raw&Signature=pD12XYLmGxKQ%2Bmkd6x7hAgQ7b1c%3D HTTP/1.1","user-agent":"aliyun-sdk-java"} | 2016_01_27_20_50 | 200 |

+------------+------------+-----------+-----------+-----------+-----------+------------------+--------------------+-----------+

__partition_time__ 使用方法

使用MaxCompute的字符串比较筛选数据，可以避免全表扫描。比如查询2016年1月26日一天内日志数据：

__extract_others__ 使用方法

log_extract_others为一个json字符串，如果想获取该字段的user-agent内容，可以进行如下查询：

1. get_json_object是MaxCompute提供的标准UDF。请联系MaxCompute团队开通使用该标准UDF的权限。

2. 示例供参考，请以MaxCompute产品建议为最终标准。

其它

授予ODPS数据投递权限

如果在数加平台执行表删除重建动作，会导致默认授权失效。请手动重新为日志服务投递数据授权。

在ODPS项目空间下添加用户：

[email protected] 是日志服务系统账号（请不要用自己的账号），授权目的是为了能将数据写入到ODPS

ODPS项目空间Read/List权限授予：

ODPS项目空间的表Describe/Alter/Update权限授予：

确认ODPS授权是否成功：

SHOW GRANTS FOR [email protected];A       projects/{ODPS_PROJECT_NAME}: List | ReadA     projects/{ODPS_PROJECT_NAME}/tables/{ODPS_TABLE_NAME}: Describe | Alter | Update