• Druid 0.17 入门（3）—— 数据接入指南

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    在快速开始中，我们演示了接入本地示例数据方式，但Druid其实支持非常丰富的数据接入方式。比如批处理数据的接入和实时流数据的接入。本文我们将介绍这几种数据接入方式。

    • 文件数据接入：从文件中加载批处理数据
    • 从Kafka中接入流数据：从Kafka中加载流数据
    • Hadoop数据接入：从Hadoop中加载批处理数据
    • 编写自己的数据接入规范：自定义新的接入规范

    本文主要介绍前两种最常用的数据接入方式。

    1、Loading a file——加载文件

    Druid提供以下几种方式加载数据：

    • 通过页面数据加载器

    • 通过控制台

    • 通过命令行

    • 通过Curl命令调用

    1.1、数据加载器

    Druid提供了一个示例数据文件，其中包含2015年9月12日发生的Wiki的示例数据。

    此样本数据位于quickstart/tutorial/wikiticker-2015-09-12-sampled.json.gz

    示例数据大概是这样：

    {
  "timestamp":"2015-09-12T20:03:45.018Z",
  "channel":"#en.wikipedia",
  "namespace":"Main",
  "page":"Spider-Man's powers and equipment",
  "user":"foobar",
  "comment":"/* Artificial web-shooters */",
  "cityName":"New York",
  "regionName":"New York",
  "regionIsoCode":"NY",
  "countryName":"United States",
  "countryIsoCode":"US",
  "isAnonymous":false,
  "isNew":false,
  "isMinor":false,
  "isRobot":false,
  "isUnpatrolled":false,
  "added":99,
  "delta":99,
  "deleted":0,
}

    Druid加载数据分为以下几种：

    • 加载文件
    • 从kafka中加载数据
    • 从hadoop中加载数据
    • 自定义加载方式

    我们这样演示一下加载示例文件数据

    1.1.1、进入localhost:8888 点击load data

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    1.1.2、选择local disk

    file

    1.1.3、选择Connect data

    file

    1.1.4、预览数据

    Base directory输入quickstart/tutorial/

    File filter输入 wikiticker-2015-09-12-sampled.json.gz

    然后点击apply预览 就可以看见数据了 点击Next：parse data解析数据

    file

    1.1.5、解析数据

    可以看到json数据已经被解析了 继续解析时间

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    1.1.6、解析时间

    解析时间成功 之后两步是transform和filter 这里不做演示了 直接next

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    1.1.7、确认Schema

    这一步会让我们确认Schema 可以做一些修改

    由于数据量较小 我们直接关掉Rollup 直接下一步

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    1.1.8、设置分段

    这里可以设置数据分段 我们选择hour next

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    1.1.9、确认发布

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    1.1.10、发布成功 开始解析数据

    file

    等待任务成功

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    1.1.11、查看数据

    选择datasources 可以看到我们加载的数据

    可以看到数据源名称 Fully是完全可用 还有大小等各种信息

    file

    1.1.12、查询数据

    点击query按钮

    我们可以写sql查询数据了 还可以将数据下载

    file

    1.2 控制台

    在任务视图中，单击Submit JSON task

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    这将打开规格提交对话框,粘贴规范

    {
  "type" : "index_parallel",
  "spec" : {
    "dataSchema" : {
      "dataSource" : "wikipedia",
      "dimensionsSpec" : {
        "dimensions" : [
          "channel",
          "cityName",
          "comment",
          "countryIsoCode",
          "countryName",
          "isAnonymous",
          "isMinor",
          "isNew",
          "isRobot",
          "isUnpatrolled",
          "metroCode",
          "namespace",
          "page",
          "regionIsoCode",
          "regionName",
          "user",
          { "name": "added", "type": "long" },
          { "name": "deleted", "type": "long" },
          { "name": "delta", "type": "long" }
        ]
      },
      "timestampSpec": {
        "column": "time",
        "format": "iso"
      },
      "metricsSpec" : [],
      "granularitySpec" : {
        "type" : "uniform",
        "segmentGranularity" : "day",
        "queryGranularity" : "none",
        "intervals" : ["2015-09-12/2015-09-13"],
        "rollup" : false
      }
    },
    "ioConfig" : {
      "type" : "index_parallel",
      "inputSource" : {
        "type" : "local",
        "baseDir" : "quickstart/tutorial/",
        "filter" : "wikiticker-2015-09-12-sampled.json.gz"
      },
      "inputFormat" :  {
        "type": "json"
      },
      "appendToExisting" : false
    },
    "tuningConfig" : {
      "type" : "index_parallel",
      "maxRowsPerSegment" : 5000000,
      "maxRowsInMemory" : 25000
    }
  }
}

    file

    查看加载任务即可。

    1.3 命令行

    为了方便起见，Druid提供了一个加载数据的脚本

    bin/post-index-task

    我们可以运行命令

    bin/post-index-task --file quickstart/tutorial/wikipedia-index.json --url http://localhost:8081

    看到如下输出：

    Beginning indexing data for wikipedia
Task started: index_wikipedia_2018-07-27T06:37:44.323Z
Task log:     http://localhost:8081/druid/indexer/v1/task/index_wikipedia_2018-07-27T06:37:44.323Z/log
Task status:  http://localhost:8081/druid/indexer/v1/task/index_wikipedia_2018-07-27T06:37:44.323Z/status
Task index_wikipedia_2018-07-27T06:37:44.323Z still running...
Task index_wikipedia_2018-07-27T06:37:44.323Z still running...
Task finished with status: SUCCESS
Completed indexing data for wikipedia. Now loading indexed data onto the cluster...
wikipedia loading complete! You may now query your data

    查看加载任务即可。

    1.4 CURL

    我们可以通过直接调用CURL来加载数据

    curl -X 'POST' -H 'Content-Type:application/json' -d @quickstart/tutorial/wikipedia-index.json http://localhost:8081/druid/indexer/v1/task

    提交成功

    {"task":"index_wikipedia_2018-06-09T21:30:32.802Z"}

    2、Load from Apache Kafka——从Apache Kafka加载流数据

    Apache Kafka是一个高性能的消息系统，由Scala 写成。是由Apache 软件基金会开发的一个开源消息系统项目。

    Kafka 最初是由LinkedIn 开发，并于2011 年初开源。2012 年10 月从Apache Incubator 毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待（低延时）的平台。

    更多kafka相关请查看Kafka入门宝典（详细截图版）

    2.1 安装kafka

    我们安装一个最新的kafka

    curl -O https://archive.apache.org/dist/kafka/2.1.0/kafka_2.12-2.1.0.tgz
tar -xzf kafka_2.12-2.1.0.tgz
cd kafka_2.12-2.1.0

    启动kafka

    ./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

    创建一个topic

    ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic wikipedia

    2.2 将数据写入Kafka

    向kafka的topic为wikipedia写入数据

    cd quickstart/tutorial
gunzip -c wikiticker-2015-09-12-sampled.json.gz > wikiticker-2015-09-12-sampled.json

    在kafka目录中运行命令 {PATH_TO_DRUID}替换为druid目录

    export KAFKA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8"
./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic wikipedia < {PATH_TO_DRUID}/quickstart/tutorial/wikiticker-2015-09-12-sampled.json

    2.3 加载kafka数据到Druid

    druid加载kafka的数据也有多种方式

    • 数据加载器
    • 控制台
    • CURL

    2.3.1 数据加载器

    2.3.1.1 进入localhost:8888 点击load data

    选择Apache Kafka并单击Connect data

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    2.3.1.2 输入kafka服务器localhost:9092
    输入topic wikipedia 可以预览数据 然后下一步

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    2.3.1.3 解析数据

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    2.3.1.4 解析时间戳 设置转换 设置过滤

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    2.3.1.4 这步比较重要 确定统计的范围

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    2.3.1.5 发布

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    2.3.1.6 等待任务完成

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    2.3.1.7 去查询页面查看

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    2.3.2 控制台

    在任务视图中，单击Submit JSON supervisor以打开对话框。

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    粘贴进去如下指令

    {
  "type": "kafka",
  "spec" : {
    "dataSchema": {
      "dataSource": "wikipedia",
      "timestampSpec": {
        "column": "time",
        "format": "auto"
      },
      "dimensionsSpec": {
        "dimensions": [
          "channel",
          "cityName",
          "comment",
          "countryIsoCode",
          "countryName",
          "isAnonymous",
          "isMinor",
          "isNew",
          "isRobot",
          "isUnpatrolled",
          "metroCode",
          "namespace",
          "page",
          "regionIsoCode",
          "regionName",
          "user",
          { "name": "added", "type": "long" },
          { "name": "deleted", "type": "long" },
          { "name": "delta", "type": "long" }
        ]
      },
      "metricsSpec" : [],
      "granularitySpec": {
        "type": "uniform",
        "segmentGranularity": "DAY",
        "queryGranularity": "NONE",
        "rollup": false
      }
    },
    "tuningConfig": {
      "type": "kafka",
      "reportParseExceptions": false
    },
    "ioConfig": {
      "topic": "wikipedia",
      "inputFormat": {
        "type": "json"
      },
      "replicas": 2,
      "taskDuration": "PT10M",
      "completionTimeout": "PT20M",
      "consumerProperties": {
        "bootstrap.servers": "localhost:9092"
      }
    }
  }
}

    2.3.3 CURL

    我们也可以通过直接调用CURL来加载kafka数据

    curl -XPOST -H'Content-Type: application/json' -d @quickstart/tutorial/wikipedia-kafka-supervisor.json http://localhost:8081/druid/indexer/v1/supervisor

    静下心来，努力的提升自己，永远都没有错。更多实时计算相关博文，欢迎关注实时流式计算

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