海量、低成本历史日志分析实践

左手的ㄟ右手 2022-02-14 16:45 331阅读 0赞

# 背景信息    #

日志作为一种特殊的数据，对处理历史数据、诊断问题以及了解系统活动等有着非常重要的作用。对数据分析人员、开发人员或者运维人员而言，日志都是其工作过程中必不可缺的数据来源。

通常情况下，为节约成本，我们会将日志设定一定的保存时间，只分析该时间段内的日志，此类日志称之为“热”日志。这种做法，短期内可以满足使用需求，但从长期来看，大量的历史日志被搁置，无法发挥其价值。

对于许多企业而言，对日志分析的需求特征通常为低时效和低频率。并且在一个企业中，为偶发性的日志分析去构建一套完整的日志分析系统，无论在经济成本还是运维成本上都是不划算的。如何在降低存储成本的同时满足大批量日志的分析需求，是摆在企业面前的一道难题。

## 实施方案 ##

阿里云从用户角度出发，研发了一整套小而精的历史日志数据分析方案。利用阿里云[日志服务 LOG][LOG]（Log Service，简称LOG/原SLS）来投递日志，[阿里云对象存储服务][Link 1]（Object Storage Service，简称OSS）来存储日志，[Data Lake Analytics][]（DLA）来分析日志。该方案有以下三个优势：

*  LOG是针对实时数据一站式服务，在阿里集团经历大量大数据场景锤炼而成。提供日志类数据采集、智能查询分析、消费与投递等功能，全面提升海量日志处理/分析能力。LOG强大的日志投递能力，能够从源头对接各种类型的日志格式，并且稳定地将日志投递到指定的位置。
 *  OSS低廉的存储成本，能够让您的日志文件存储任意长的时间。
 *  DLA强大的分析能力，Serverless的架构，按扫描量收费。DLA可以对投递到OSS上的日志按年、按月、按日进行多维度的分区，提高日志的命中率，降低扫描量，从而以极低的成本、极高的性能来完成大数据量历史日志分析。

[![架构图][l1.png]][l1.png]

例如，服务部署在[云服务器ECS][ECS]（Elastic Compute Service，简称ECS）集群上，该集群的每台机器上都有一个记录访问情况的日志access.log。希望能够对access.log进行信息抽取，并将过滤后的信息存储至OSS上。本文档将以此为例，详细为您介绍实施步骤。

## 前提条件 ##

在开始实施步骤之前，需要先完成以下准备工作。

*  参考文档[LOG快速入门][LOG 1]，开通日志服务、创建项目、创建日志库。
 *  [开通OSS服务][OSS]、在日志服务项目所在的地域[创建存储空间][Link 2]。
 *  [开通并初始化DLA服务][DLA]。

## 实施步骤 ##

### 步骤一：通过Logtail采集ECS日志。 ###

详细操作请参见[通过Logtail采集ECS日志][Logtail_ECS]。

根据本示例中的日志文件特点，Logtail配置如下所示。

[![配置][l2.png]][l2.png]

模式选择完整正则模式，需要提供完整正则表达式。

[![配置][l7.png]][l7.png]

### 步骤二：投递日志到OSS ###

详细操作请参见[投递日志到OSS][OSS 1]，并且[日志服务投递OSS使用Parquet存储的相关配置][OSS_Parquet]。

在OSS投递功能页面，配置各项参数：

[![配置][l8.png]][l8.png][![配置][l9.png]][l9.png]

参数说明：

*  OSS Bucket和OSS Prefix设置日志投递到OSS的哪个目录。
 *  修改分区格式，将分区列的名字填入到目录中，格式为分区列名=分区列值。
    
    如图所示，修改分区格式默认值，即一级分区列的列名为year，列值为%Y； 二级分区列的列名为month，列值为%m；三级分区列的列名为day，列值为%d。
 *  存储格式设置为parquet。
 *  压缩方式设置为snappy，使用snappy算法对数据做压缩，可以减少OSS Bucket存储空间使用量。

日志数据投递到OSS中以后，就可以通过DLA读取并分析OSS中的日志。

### 步骤三：在DLA中创建OSS连接 ###

[试用][Link 3]

1.  `CREATE SCHEMA oss_log_schema with DBPROPERTIES(`
2.  `catalog='oss',`
3.  `location = 'oss://myappbucket/sls_parquet/'`
4.  `);`

location：日志文件所在的OSS Bucket的目录，需以`/`结尾表示目录。myappbucket是OSS Bucket名字。

### 步骤四：在DLA中创建指向OSS日志文件的外表（分区表） ###

[试用][Link 3]

1.  `CREATE EXTERNAL TABLE sls_parquet (`
2.  `content STRING,`
3.  `client STRING,`
4.  `process_id STRING,`
5.  `start_time STRING,`
6.  `total_time STRING,`
7.  `status STRING,`
8.  `original_sql STRING,`
9.  `rewritten_sql STRING`
10. `) PARTITIONED BY (year STRING, month STRING, day STRING)`
11. `STORED AS PARQUET`
12. `LOCATION 'oss://myappbucket/sls_parquet/';`

> 注意：
> 
>  *  新建表中的列名要和生成的parquet文件中设置的列名一致。
>  *  分区列的名称、顺序需要和[步骤二：投递日志到OSS][OSS 2]中的分区列一致。更多创建分区表信息，请参见[通过DLA创建OSS分区表][DLA_OSS]。

### 步骤五：使用MSCK命令更新分区信息 ###

外表创建成功后，执行`MSCK REPAIR TABLE`将分区信息同步到DLA中。MSCK命令只能识别符合DLA分区列命名规则的目录，即分区列的目录名为分区列名=分区列值。

[试用][Link 3]

1.  `MSCK REPAIR TABLE sls_parquet;`

### 步骤六：查询分区表数据 ###

分区信息同步完成后，使用`SELECT`语句对日志进行查询分析。例如，得到某一天查询最慢的5条语句。

[试用][Link 3]

1.  `SELECT original_sql, total_time`
2.  `FROM sls_parquet`
3.  `WHERE client!=''`
4.  `ORDER BY total_time DESC`
5.  `LIMIT 5;`

## 后续操作 ##

上述示例中，日志数据投递OSS的存储格式为Parquet格式，除了Parquet格式，LOG还可以将投递文件的格式设置为JSON和CSV。详细的配置，请参见[JSON格式][JSON]和[CSV格式][CSV]。

### JSON格式 ###

*  当投递文件的格式设置为JSON且无压缩时，建表语句为：
    
    [试用][Link 3]
    
     
    
    1.  `CREATE EXTERNAL TABLE sls_json (`
    2.  `content STRING,`
    3.  `client STRING,`
    4.  `process_id STRING,`
    5.  `start_time STRING,`
    6.  `total_time STRING,`
    7.  `status STRING,`
    8.  `original_sql STRING,`
    9.  `rewritten_sql STRING`
    10. `) PARTITIONED BY (year STRING, month STRING, day STRING)`
    11. `STORED AS JSON`
    12. `LOCATION 'oss://myappbucket/sls_json/';`
 *  当投递文件的格式设置为JSON且使用标准Snappy压缩时，建表语句为：
    
    [试用][Link 3]
    
     
    
    1.  `CREATE EXTERNAL TABLE sls_json_snappy (`
    2.  `content STRING,`
    3.  `client STRING,`
    4.  `process_id STRING,`
    5.  `start_time STRING,`
    6.  `total_time STRING,`
    7.  `status STRING,`
    8.  `original_sql STRING,`
    9.  `rewritten_sql STRING`
    10. `) PARTITIONED BY (year STRING, month STRING, day STRING)`
    11. `STORED AS JSON`
    12. `LOCATION 'oss://myappbucket/sls_json_snappy/'`
    13. `TBLPROPERTIES(`
    14. `'text.compression'='snappy',`
    15. `'io.compression.snappy.native'='true'`
    16. `);`

### CSV格式 ###

*  当投递文件的格式设置为CSV，不包含header，使用标准Snappy压缩时，建表语句为：
    
    [试用][Link 3]
    
     
    
    1.  `CREATE EXTERNAL TABLE sls_csv_snappy (`
    2.  `content STRING,`
    3.  `client STRING,`
    4.  `process_id STRING,`
    5.  `start_time STRING,`
    6.  `total_time STRING,`
    7.  `status STRING,`
    8.  `original_sql STRING,`
    9.  `rewritten_sql STRING`
    10. `) PARTITIONED BY (year STRING, month STRING, day STRING)`
    11. `ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'`
    12. `WITH SERDEPROPERTIES(`
    13. `'separatorChar'=',',`
    14. `'quoteChar'='"',`
    15. `'escapeChar'='\\'`
    16. `)`
    17. `STORED AS TEXTFILE`
    18. `LOCATION 'oss://myappbucket/sls_csv_snappy/'`
    19. `TBLPROPERTIES(`
    20. `'text.compression'='snappy',`
    21. `'io.compression.snappy.native'='true',`
    22. `'skip.header.line.count'='0'`
    23. `);`
    
    [![csv][]][csv]
 *  当投递文件的格式设置为CSV无压缩，且包含header时，建表语句为：
    
    [试用][Link 3]
    
     
    
    1.  `CREATE EXTERNAL TABLE sls_csv (`
    2.  `content STRING,`
    3.  `client STRING,`
    4.  `process_id STRING,`
    5.  `start_time STRING,`
    6.  `total_time STRING,`
    7.  `status STRING,`
    8.  `original_sql STRING,`
    9.  `rewritten_sql STRING`
    10. `) PARTITIONED BY (year STRING, month STRING, day STRING)`
    11. `ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'`
    12. `WITH SERDEPROPERTIES(`
    13. `'separatorChar'=',',`
    14. `'quoteChar'='"',`
    15. `'escapeChar'='\\'`
    16. `)`
    17. `STORED AS TEXTFILE`
    18. `LOCATION 'oss://myappbucket/sls_csv/'`
    19. `TBLPROPERTIES(`
    20. `'skip.header.line.count'='1'`
    21. `);`

[LOG]: https://www.aliyun.com/product/sls
[Link 1]: https://www.aliyun.com/product/oss
[Data Lake Analytics]: https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics
[l1.png]: /images/20220214/ba5185de2f9b41a0aa5fc64406148e3e.png
[ECS]: https://www.aliyun.com/product/ecs
[LOG 1]: https://help.aliyun.com/document_detail/54604.html
[OSS]: https://help.aliyun.com/document_detail/31884.html
[Link 2]: https://help.aliyun.com/document_detail/31885.html
[DLA]: https://help.aliyun.com/document_detail/92506.html
[Logtail_ECS]: https://help.aliyun.com/document_detail/72561.html
[l2.png]: /images/20220214/8d72440dc1454c9bb029ff643e778dcf.png
[l7.png]: /images/20220214/0a50d0a7ea2e4fa7a9ebdef0f191d574.png
[OSS 1]: https://help.aliyun.com/document_detail/29002.html
[OSS_Parquet]: https://help.aliyun.com/document_detail/52798.html
[l8.png]: http://docs-aliyun.cn-hangzhou.oss.aliyun-inc.com/assets/pic/107980/cn_zh/1550738325791/l8.png
[l9.png]: /images/20220214/afa7de19004e4f9e846ee0bfd19fe0e8.png
[DLA 1]: https://datalakeanalytics.console.aliyun.com/
[Link 3]: https://api.aliyun.com/new#/tutorial?id=107980
[OSS 2]: https://help.aliyun.com/document_detail/107980.html?spm=a2c4g.11186623.6.576.2f3d7d44oBvy13#%E6%AD%A5%E9%AA%A4%E4%BA%8C%EF%BC%9A%E6%8A%95%E9%80%92%E6%97%A5%E5%BF%97%E5%88%B0OSS
[DLA_OSS]: https://help.aliyun.com/document_detail/107716.html
[JSON]: https://help.aliyun.com/document_detail/52797.html
[CSV]: https://help.aliyun.com/document_detail/55404.html
[csv]: /images/20220214/5180086040c04898a8e2dd04603910d6.png