如何快速地把 HDFS 中的数据导入 ClickHouse

2021年12月30日 · 阅读需 8 分钟

ClickHouse 是面向 OLAP 的分布式列式 DBMS。我们部门目前已经把所有数据分析相关的日志数据存储至 ClickHouse 这个优秀的数据仓库之中，当前日数据量达到了 300 亿。

之前介绍的有关数据处理入库的经验都是基于实时数据流，数据存储在 Kafka 中，我们使用 Java 或者 Golang 将数据从 Kafka 中读取、解析、清洗之后写入 ClickHouse 中，这样可以实现数据的快速接入。然而在很多同学的使用场景中，数据都不是实时的，可能需要将 HDFS 或者是 Hive 中的数据导入 ClickHouse。有的同学通过编写 Spark 程序来实现数据的导入，那么是否有更简单、高效的方法呢。

目前开源社区上有一款工具 Seatunnel，项目地址 https://github.com/apache/incubator-seatunnel，可以快速地将 HDFS 中的数据导入 ClickHouse。

HDFS To ClickHouse

假设我们的日志存储在 HDFS 中，我们需要将日志进行解析并筛选出我们关心的字段，将对应的字段写入 ClickHouse 的表中。

Log Sample

我们在 HDFS 中存储的日志格式如下，是很常见的 Nginx 日志

10.41.1.28 github.com 114.250.140.241 0.001s "127.0.0.1:80" [26/Oct/2018:03:09:32 +0800] "GET /Apache/Seatunnel HTTP/1.1" 200 0 "-" - "Dalvik/2.1.0 (Linux; U; Android 7.1.1; OPPO R11 Build/NMF26X)" "196" "-" "mainpage" "443" "-" "172.16.181.129"

ClickHouse Schema

我们的 ClickHouse 建表语句如下，我们的表按日进行分区

CREATE TABLE cms.cms_msg
(
    date Date, 
    datetime DateTime, 
    url String, 
    request_time Float32, 
    status String, 
    hostname String, 
    domain String, 
    remote_addr String, 
    data_size Int32, 
    pool String
) ENGINE = MergeTree PARTITION BY date ORDER BY date SETTINGS index_granularity = 16384

Seatunnel with ClickHouse

接下来会给大家详细介绍，我们如何通过 Seatunnel 满足上述需求，将 HDFS 中的数据写入 ClickHouse 中。

Seatunnel

Seatunnel 是一个非常易用，高性能，能够应对海量数据的实时数据处理产品，它构建在Spark之上。Seatunnel 拥有着非常丰富的插件，支持从 Kafka、HDFS、Kudu 中读取数据，进行各种各样的数据处理，并将结果写入 ClickHouse、Elasticsearch 或者 Kafka 中。

Prerequisites

首先我们需要安装 Seatunnel，安装十分简单，无需配置系统环境变量

准备 Spark 环境
安装 Seatunnel
配置 Seatunnel

以下是简易步骤，具体安装可以参照 Quick Start

cd /usr/local

wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz
tar -xvf https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz

wget https://github.com/InterestingLab/seatunnel/releases/download/v1.1.1/seatunnel-1.1.1.zip

unzip seatunnel-1.1.1.zip

cd seatunnel-1.1.1
vim config/seatunnel-env.sh

# 指定Spark安装路径
SPARK_HOME=${SPARK_HOME:-/usr/local/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7}

seatunnel Pipeline

我们仅需要编写一个 seatunnel Pipeline 的配置文件即可完成数据的导入。

配置文件包括四个部分，分别是 Spark、Input、filter 和 Output。

Spark

这一部分是 Spark 的相关配置，主要配置 Spark 执行时所需的资源大小。

spark {
  spark.app.name = "seatunnel"
  spark.executor.instances = 2
  spark.executor.cores = 1
  spark.executor.memory = "1g"
}

Input

这一部分定义数据源，如下是从 HDFS 文件中读取 text 格式数据的配置案例。

input {
    hdfs {
        path = "hdfs://nomanode:8020/rowlog/accesslog"
        table_name = "access_log"
        format = "text"
    }
}

Filter

在 Filter 部分，这里我们配置一系列的转化，包括正则解析将日志进行拆分、时间转换将 HTTPDATE 转化为 ClickHouse 支持的日期格式、对 Number 类型的字段进行类型转换以及通过 SQL 进行字段筛减等

filter {
    # 使用正则解析原始日志
    grok {
        source_field = "raw_message"
        pattern = '%{IP:ha_ip}\\s%{NOTSPACE:domain}\\s%{IP:remote_addr}\\s%{NUMBER:request_time}s\\s\"%{DATA:upstream_ip}\"\\s\\[%{HTTPDATE:timestamp}\\]\\s\"%{NOTSPACE:method}\\s%{DATA:url}\\s%{NOTSPACE:http_ver}\"\\s%{NUMBER:status}\\s%{NUMBER:body_bytes_send}\\s%{DATA:referer}\\s%{NOTSPACE:cookie_info}\\s\"%{DATA:user_agent}\"\\s%{DATA:uid}\\s%{DATA:session_id}\\s\"%{DATA:pool}\"\\s\"%{DATA:tag2}\"\\s%{DATA:tag3}\\s%{DATA:tag4}'
    }

    # 将"dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"格式的数据转换为
    # "yyyy/MM/dd HH:mm:ss"格式的数据
    date {
        source_field = "timestamp"
        target_field = "datetime"
        source_time_format = "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"
        target_time_format = "yyyy/MM/dd HH:mm:ss"
    }

    # 使用SQL筛选关注的字段，并对字段进行处理
    # 甚至可以通过过滤条件过滤掉不关心的数据
    sql {
        table_name = "access"
        sql = "select substring(date, 1, 10) as date, datetime, hostname, url, http_code, float(request_time), int(data_size), domain from access"
    }
}

Output

最后我们将处理好的结构化数据写入 ClickHouse

output {
    clickhouse {
        host = "your.clickhouse.host:8123"
        database = "seatunnel"
        table = "access_log"
        fields = ["date", "datetime", "hostname", "uri", "http_code", "request_time", "data_size", "domain"]
        username = "username"
        password = "password"
    }
}

Running seatunnel

我们将上述四部分配置组合成为我们的配置文件 config/batch.conf。

vim config/batch.conf

spark {
  spark.app.name = "seatunnel"
  spark.executor.instances = 2
  spark.executor.cores = 1
  spark.executor.memory = "1g"
}

input {
    hdfs {
        path = "hdfs://nomanode:8020/rowlog/accesslog"
        table_name = "access_log"
        format = "text"
    }
}

filter {
    # 使用正则解析原始日志
    grok {
        source_field = "raw_message"
        pattern = '%{IP:ha_ip}\\s%{NOTSPACE:domain}\\s%{IP:remote_addr}\\s%{NUMBER:request_time}s\\s\"%{DATA:upstream_ip}\"\\s\\[%{HTTPDATE:timestamp}\\]\\s\"%{NOTSPACE:method}\\s%{DATA:url}\\s%{NOTSPACE:http_ver}\"\\s%{NUMBER:status}\\s%{NUMBER:body_bytes_send}\\s%{DATA:referer}\\s%{NOTSPACE:cookie_info}\\s\"%{DATA:user_agent}\"\\s%{DATA:uid}\\s%{DATA:session_id}\\s\"%{DATA:pool}\"\\s\"%{DATA:tag2}\"\\s%{DATA:tag3}\\s%{DATA:tag4}'
    }

    # 将"dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"格式的数据转换为
    # "yyyy/MM/dd HH:mm:ss"格式的数据
    date {
        source_field = "timestamp"
        target_field = "datetime"
        source_time_format = "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"
        target_time_format = "yyyy/MM/dd HH:mm:ss"
    }

    # 使用SQL筛选关注的字段，并对字段进行处理
    # 甚至可以通过过滤条件过滤掉不关心的数据
    sql {
        table_name = "access"
        sql = "select substring(date, 1, 10) as date, datetime, hostname, url, http_code, float(request_time), int(data_size), domain from access"
    }
}

output {
    clickhouse {
        host = "your.clickhouse.host:8123"
        database = "seatunnel"
        table = "access_log"
        fields = ["date", "datetime", "hostname", "uri", "http_code", "request_time", "data_size", "domain"]
        username = "username"
        password = "password"
    }
}

执行命令，指定配置文件，运行 Seatunnel，即可将数据写入 ClickHouse。这里我们以本地模式为例。

./bin/start-seatunnel.sh --config config/batch.conf -e client -m 'local[2]'

Conclusion

在这篇文章中，我们介绍了如何使用 Seatunnel 将 HDFS 中的 Nginx 日志文件导入 ClickHouse 中。仅通过一个配置文件便可快速完成数据的导入，无需编写任何代码。除了支持 HDFS 数据源之外，Seatunnel 同样支持将数据从 Kafka 中实时读取处理写入 ClickHouse 中。我们的下一篇文章将会介绍，如何将 Hive 中的数据快速导入 ClickHouse 中。

当然，Seatunnel 不仅仅是 ClickHouse 数据写入的工具，在 Elasticsearch 以及 Kafka等数据源的写入上同样可以扮演相当重要的角色。

希望了解 Seatunnel 和 ClickHouse、Elasticsearch、Kafka 结合使用的更多功能和案例，可以直接进入官网 https://seatunnel.apache.org/

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HDFS To ClickHouse​

Log Sample​

ClickHouse Schema​

Seatunnel with ClickHouse​

Seatunnel​

Prerequisites​

seatunnel Pipeline​

Spark​

Input​

Filter​

Output​

Running seatunnel​

Conclusion​