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Druid 0.17 入门（3）—— 数据接入指南

作者：互联网

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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。

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：

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：

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

file

1.1.2、选择local disk

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1.1.3、选择Connect data

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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

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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

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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

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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

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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
    }
  }
}

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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

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

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标签：入门,type,json,wikipedia,Druid,kafka,0.17,数据,加载
来源： https://www.cnblogs.com/tree1123/p/12508525.html