唐恺
2017-10-18
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ETL(Extract-Transform-Load)用来描述将数据从来源端经过抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)至目的端的过程。
传统ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。
在今天,随着业务需求的日益增加,不同系统的相互大批量数据交互也已成为常态。数据在不同系统中流动起来,有助于充分发掘日志大数据的价值。
日志服务的LogHub是流式的数据中心,日志写入后可实时消费。日志服务ETL面向的正是这些流式写入的数据,提供准实时(1分钟级别)的ETL作业。
通过日志服务,快速完成日志采集、加工、查询、分析。
为数据的目的端落地提供支撑,构建云上大数据产品间的数据管道。
实时数据流处理,基于流的模型。ETL Trigger轮询源logstore下各shard的写入位置,并定时生成三元组信息触发函数执行,该三元组用于标识本次ETL任务所应该处理的数据范围。
通过shard的并发做到水平扩展,shard弹性伸缩保证了ETL的动态伸缩,通过定时器触发作业完成持续的数据加载。
在ETL任务执行层面,考虑UDF的灵活性,加工逻辑会跑在函数服务的函数上,而函数服务提供了按需付费、弹性伸缩能力以及自定义代码执行功能,正是很多云上用户所需要的。另一方面,从用户数据端到端延时、大数据吞吐、SQL易用性角度,日志服务未来也考虑把ETL的runtime扩展到流计算引擎(例如阿里云流计算)上,去服务更多的用户场景。
这是一类是执行过程日志,这一部分日志是在ETL执行过程中每执行一步的记录关键点和错误,包括某一步骤的开始、结束时间、初始化动作完成情况,模块出错信息等。记录日志的目的是随时可以知道ETL运行情况,如果出错了,可以知道哪里出错。
函数运行产生的日志记录了数据加工过程中关键点、异常:
调度日志只记录ETL任务开始的时间、结束时间,任务是否成功以及成功返回的信息。如果ETL任务出错了,不仅要形成ETL出错日志,而且要向系统管理员发送报警邮件或短信。
在调度日志的基础上,可以构建出报表统计ETL的总体运行状况,会在下文实践部分介绍。
对于数据分析工程师而言,ETL过程往往占据整个项目工作60%~70%的工作量。日志服务的目标是使用内置的函数模板的前提下,将构建ETL的时间缩短到15分钟内。
通过Nginx、apache等HTTP服务器构建的软件,可以记录每一个用户访问日志。本次实践的题目是:看看我们到底服务了哪些地区的用户,这些用户通过什么链路访问我们的服务。
我们使用日志服务的Logtail客户端快速接入机器上的日志文件。本节请参考日志服务实时采集数据,本文不作赘述。
客户端采集nginx访问日志将会集中存储到日志服务的一个logstore中,如下图,forward字段的ip记录了用户请求的来源:
在高级配置中,建议为ETL function配置加工过程中的日志记录的存储logstore,方便通过日志来定位加工过程中的异常行为。为函数授予日志服务AliyunLogFullAccess权限,函数在运行过程中会读源logstore数据,数据处理后再写到目标logstore。
默认的函数配置如下:
日志服务触发器配置如下:
指定数据源为第一步中采集到中心化nginx日志logstore,例如本例子的project:etl-test/logstore:nginx_access_log。
日志服务将轮询logstore的数据,当数据持续产生时,每60秒(3秒~600秒,可配置)创建一次ETL任务,并调用函数执行。触发函数执行以及函数执行结果将会记录到触发器日志logstore:etl-trigger-log中。
函数配置因不同函数的实现和功能而已,ip-lookup的详细配置项说明请参考README。
可以关注一下ETL过程日志、调度日志,按如上配置,分别在logstore:etl-function-log、etl-trigger-log。
可以通过查询语句构建出如本文日志部分所示的报表:
左上图是每分钟调度函数执行的触发次数,构建自查询语句:
project_name : etl-test and job_name : ceff019ca3d077f85acaad35bb6b9bba65da6717 | select from_unixtime(__time__ - __time__ % 60) as t, count(1) as invoke_count group by from_unixtime(__time__ - __time__ % 60) order by t asc limit 1000
右上图是ETL任务成功、失败的比例,构建自查询语句:
project_name : etl-test and job_name : ceff019ca3d077f85acaad35bb6b9bba65da6717 | select task_status, count(1) group by task_status
左下图是每5分钟的摄入的日志字节数,构建自查询语句:
project_name : etl-test and job_name : ceff019ca3d077f85acaad35bb6b9bba65da6717 and task_status : Success | select from_unixtime(__time__ - __time__ % 300) as t, sum(ingest_bytes) as ingest_bytes group by from_unixtime(__time__ - __time__ % 300) order by t asc limit 1000
右下图则是每5分钟摄入处理的日志行数,构建自查询语句:
project_name : etl-test and job_name : ceff019ca3d077f85acaad35bb6b9bba65da6717 and task_status : Success | select from_unixtime(__time__ - __time__ % 300) as t, sum(ingest_lines) as ingest_lines group by from_unixtime(__time__ - __time__ % 300) order by t asc limit 1000
机器上的nginx日志经由Logtail实时采集到源logstore,再由ETL准实时加工后写出到目标logstore。经函数处理后带ip信息数据如下:
对比加工前后,我们发现,新的数据增加了四个字段(country、省province、city、isp),可以知道:ip源117.136.90.160的请求来自中国山西太原,运营商是中国移动。
接下来,使用日志服务的日志分析功能查询一个时间段内请求ip的城市和isp分布。通过如下两个查询语句构建报表:
* | select city, count(1) as c group by city order by c desc limit 15
* | select isp, count(1) as c group by isp order by c desc limit 15
至此,本节的实践内容结束。欢迎大家试用自定义ETL。
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