【Druid】（六）Apache Druid 数据摄入

一、数据格式

1. 摄入规范化数据：JSON、CSV、TSV
2. 自定义格式
3. 其他格式

二、配置

主要是摄入的规则 Ingestion Spec

Ingestion Spec（数据格式描述）是Druid对要索引数据的格式以及如何索引该数据格式的一个统一描述，它是一个JSON文件，一般由三部分组成。

Field	Type	Description	Required
dataSchema	JSON Object	标识摄入数据的schema，dataSchema 是固定的，不随数据消费方式改变。不同specs 可共享 。	yes
ioConfig	JSON Object	标识data 从哪来，到哪去。数据消费方式不同，ioConfig也不相同。	yes
tuningConfig	JSON Object	标识如何调优不同的ingestion parameters 。根据不同的 ingestion method 不同。	no

{
"dataSchema" : {...},
"ioConfig" : {...},
"tuningConfig" : {...}
}

2.1 DataSchema

第一部分的dataSchema描述了数据的格式，如何解析该数据，典型结构如下。

{
    "dataSource": <name_of_dataSource>,
    "parser": {
        "type": <>,
        "parseSpec": {
            "format": <>,
            "timestampSpec": {},
            "dimensionsSpec": {}
        }
    },
    "metricsSpec": {},
    "granularitySpec": {}
}

Field	Type	Description	Required
dataSource	String	要摄入的datasource 名称，Datasources 可看做为表	yes
parser	JSON Object	ingested data 如何解析	yes
metricsSpec	JSON Object array	aggregators（聚合器） 器列表	yes
granularitySpec	JSON Object	数据聚合设置，指定segment 的存储粒度和查询粒度	yes

2.1.1 parser

parser部分决定了数据如何被正确地解析，metricsSpec定义了数据如何被聚集计算，granularitySpec定义了数据分片的粒度、查询的粒度。

对于parser，type有两个选项：string和hadoopString，后者用于Hadoop索引的 job。parseSpec是数据格式解析的具体定义。

（1）string parser

Field	Type	Description	Required
type	String	一般为string，或在Hadoop indexing job 中使用hadoopyString	no
parseSpec	JSON Object	标识格式format 和、imestamp、dimensions	yes

parseSpec 两个功能：

• String Parser 用parseSpec 判定将要处理rows 的数据格式（ JSON, CSV, TSV）
• 所有的Parsers 用parseSpec 判定将要处理rows 的timestamp 和dimensionsAll

JSON ParseSpec

Field	Type	Description	Required
format	String	json	no
timestampSpec	JSON Object	指明时间戳列名和格式	yes
dimensionsSpec	JSON Object	指明维度的设置	yes
flattenSpec	JSON Object	若json 有嵌套层级，则需要指定	no

CSV ParseSpec

Field	Type	Description	Required
format	String	csv.	yes
timestampSpec	JSON Object	指明时间戳列名和格式	yes
dimensionsSpec	JSON Object	指明维度的设置	yes
listDelimiter	String	多值dimensions 的分割符	no(default = ctrl+A)
columns	JSON array	csv 的数据列名	yes

TSV ParseSpec

Field	Type	Description	Required
format	String	tsv.	yes
timestampSpec	JSON Object	指明时间戳列名和格式	yes
dimensionsSpec	JSON Object	指明维度的设置	yes
listDelimiter	String	多值dimensions 的分割符	no(default = ctrl+A)
columns	JSON array	tsv 的数据列名	yes
delimiter	String	数据之间的分隔符，默认是\t	no

对于不同的数据格式，可能还有额外的parseSpec选项。

TimestampSpec

Field	Type	Description	Required
column	String	timestamp 的列	yes
format	String	iso, millis, posix, auto or Joda time，时间戳格式	no (default = ‘auto’)

DimensionsSpec

Field	Type	Description	Required
dimensions	JSON数组	描述数据包含哪些维度。每个维度可以只是个字符串，或者可以额外指明维度的属性，例如 “dimensions”: [ “dimenssion1”, “dimenssion2”, “{“type”: “long”, “name”: “dimenssion3”} ]，默认是string类型。	yes
dimensionExclusions	JSON字符串数组	数据消费时要剔除的维度。	no (default == [])
spatialDimensions	JSON对象数组	空间维度名列表，主要用于地理几何运算	no (default == [])

2.1.2 metricsSpec

metricsSpec是一个JSON对象数组，定义了一些聚合器（aggregators）。聚合器通常有如下的结构。

{
    "type": <type>,
    "name": <output_name>,
    "fieldName": <metric_name>
}

Field	Type	Description	Required
dimensions	String	count，longSum 等聚合函数类型	yes
fieldName	String	聚合函数运用的列名	no
name	String	聚合后指标的列名	yes

一些简单的聚合函数：

count 、longSum、longMin、longMax、doubleSum、doubleMin、doubleMax

2.1.3 GranularitySpec

聚合支持两种聚合方式：uniform和arbitrary，前者以一个固定的时间间隔聚合数据，后者尽量保证每个segments大小一致，时间间隔是不固定的。目前uniform是默认选项。

Field	Type	Description	Required
type	String	uniform	yes
segmentGranularity	string	segment 的存储粒度，HOUR DAY 等	yes
queryGranularity	string	最小查询粒度MINUTE HOUR	yes
intervals	JSON Object array	数据消费时间间隔 ，可选，对于流式数据 pull 方式而言可以忽略	no

"dataSchema" : {
	"dataSource" : "wikipedia",
	"parser" : {
		"type" : "string",
		"parseSpec" : {
			"format" : "json",
			"dimensionsSpec" : {
				"dimensions" : [
					"channel",
					"cityName",
					"comment",
					"countryIsoCode",
					"countryName",
					"isAnonymous",
					"isMinor",
					"isNew",
					"isRobot",
					"isUnpatrolled",
					"metroCode",
					"namespace",
					"page",
					"regionIsoCode",
					"regionName",
					"user",
					{ "name" : "commentLength", "type" : "long" },
					{ "name" : "deltaBucket", "type" : "long" },
					"flags",
					"diffUrl",
					{ "name": "added", "type": "long" },
					{ "name": "deleted", "type": "long" },
					{ "name": "delta", "type": "long" }
				]
			},
			"timestampSpec": {
				"column": "timestamp",
				"format": "iso"
			}
		}
	},
	"metricsSpec" : [],
	"granularitySpec" : {
		"type" : "uniform",
		"segmentGranularity" : "day",
		"queryGranularity" : "none",
		"intervals" : ["2016-06-27/2016-06-28"],
		"rollup" : false
	}
}

2.2 ioConfig

ioConfig 指明了真正具体的数据源

Field	Type	Description	Required
type	String	always be ‘realtime’.	yes
firehose	JSON Object	指明数据源，例如本地文件 kafka	yes
plumber	JSON Object	Where the data is going.	yes

不同的firehose 的格式不太一致，以kafka 为例：

{
	firehose : {
		consumerProps : {
			auto.commit.enable : false
			auto.offset.reset : largest
			fetch.message.max.bytes : 1048586
			group.id : druid-example
			zookeeper.connect : localhost:2181
				zookeeper.connect.timeout.ms : 15000
				zookeeper.session.timeout.ms : 15000
				zookeeper.sync.time.ms : 5000
		},
		feed : wikipedia
		type : kafka-0.8
	}
}

ioConfig 的案例：

"ioConfig" : {
	"type" : "index",
	"firehose" : {
		"type" : "local",
		"baseDir" : "quickstart/",
		"filter" : "wikipedia-2016-06-27-sampled.json"
	},
	"appendToExisting" : false
}

2.3 tuningConfig

tuningConfig 这部分配置是优化数据输入的过程

Field	Type	Description	Required
type	String	realtime	no
maxRowsInMemory	Integer	在存盘之前内存中最大的存储行数，指的是聚合后的行数indexing 所需Maximum heap memory= maxRowsInMemory * (2 +maxPendingPersists).	no (default ==75000)
windowPeriod	ISO 8601 Period String	默认10 分钟，最大可容忍时间窗口，超过窗口，数据丢弃	no (default ==PT10m)
intermediatePersistPeriod	ISO 8601 Period String	多长时间数据临时存盘一次	no (default ==PT10m)
basePersistDirectory	String	临时存盘目录	no (default == javatmp dir)
versioningPolicy	Object	如何为segment 设置版本号	no (default == basedon segment start time)
rejectionPolicy	Object	数据丢弃策略	no (default ==‘serverTime’)
maxPendingPersists	Integer	最大同时存盘请求数，达到上限，输入将会暂停	no (default == 0)
shardSpec	Object	分片设置	no (default ==‘NoneShardSpec’)
buildV9Directly	Boolean	是否直接构建V9 版本的索引	no (default == true)
persistThreadPriority	int	存盘线程优先级	no (default == 0)
mergeThreadPriority	int	存盘归并线程优先级	no (default == 0)
reportParseExceptions	Boolean	是否汇报数据解析错误	no (default == false)

"tuningConfig" : {
	"type" : "index",
	"targetPartitionSize" : 5000000,
	"maxRowsInMemory" : 25000,
	"forceExtendableShardSpecs" : true
}

三、从 Hadoop 加载数据

3.1 加载数据

批量摄取维基百科样本数据，文件位于quickstart/wikipedia-2016-06-27-sampled.json。使用
quickstart/wikipedia-index-hadoop.json 摄取任务文件。

bin/post-index-task --file quickstart/wikipedia-index-hadoop.json

此命令将启动Druid Hadoop 摄取任务。

摄取任务完成后，数据将由历史节点加载，并可在一两分钟内进行查询。

3.2 查询数据

四、从 kafka 加载数据

4.1 准备kafka

1. 启动kafka

[chris@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
[chris@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
[chris@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

2. 创建wikipedia 主题

[chris@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181 –topic
wikipedia --partitions 1 --replication-factor 1 –create
Created topic "wikipedia".

3. 查看主题是否创建成功

[chris@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181 --list
__consumer_offsets
first
wikipedia

4.2 启动索引服务

我们将使用Druid 的Kafka 索引服务从我们新创建的维基百科主题中提取消息。要启动该服务，我们需要通过从Imply 目录运行以下命令向Druid 的overlord 提交supervisor spec。

[chris@hadoop102 imply-2.7.10]$ curl -XPOST -H'Content-Type: application/json' -d
@quickstart/wikipedia-kafka-supervisor.json
http://hadoop102:8090/druid/indexer/v1/supervisor

说明：
curl 是一个利用 URL 规则在命令行下工作的文件传输工具。它支持文件的上传和下载，所以是综合传输工具。

• -X 为HTTP 数据包指定一个方法，比如PUT、DELETE。默认的方法是GET 6.4.3
• -H 为HTTP 数据包指定 Header 字段内容
• -d 为POST 数据包指定要向HTTP 服务器发送的数据并发送出去，如果的内容以符号@ 开头，其后的字符串将被解析为文件名，curl 命令会从这个文件中读取数据发送。

4.3 加载历史数据

启动kafka 生产者生产数据

[chris@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop102:9092 –
-topic wikipedia < /opt/module/imply-2.7.10/quickstart/wikipedia-2016-06-27-sampled.json

说明：
< 将文件作为命令输入
可在kafka 本地看到相应的数据生成

[chris@hadoop103 logs]$ pwd
/opt/module/kafka/logs

将样本事件发布到Kafka 的wikipedia 主题，然后由Kafka 索引服务将其提取到Druid 中。你现在准备运行一些查询了！

4.4 加载实时数据

下载一个帮助应用程序，该应用程序将解析维基媒体的IRC 提要中的event，并将这些event发布到我们之前设置的Kafka 的wikipedia 主题中。

[chris@hadoop102 imply-2.7.10]$ curl -O
https://static.imply.io/quickstart/wikiticker-0.4.tar.gz

说明：
-O 在本地保存获取的数据时，使用它们在远程服务器上的文件名进行保存。

[chris@hadoop102 imply-2.7.10]$ tar -zxvf wikiticker-0.4.tar.gz
[chris@hadoop102 imply-2.7.10]$ cd wikiticker-0.4

现在运行带有参数的wikiticker，指示它将输出写入我们的Kafka 主题：

[chris@hadoop102 wikiticker-0.4]$ bin/wikiticker -J-Dfile.encoding=UTF-8 -out kafka –
topic Wikipedia

查询多次，对比结果的变化

4.5 加载自定义kafka 主题数据

可以通过编写自定义supervisor spec 来加载自己的数据集。要自定义受监督的Kafka 索引服务提取，可以将包含的quickstart/wikipedia-kafka-supervisor.json 规范复制到自己的文件中，根据需要进行编辑，并根据需要创建或关闭管理程序。没有必要自己重启Imply 或Druid 服务。