iSharkFly-Docs
/
druid-docs-cn
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Packages Projects Releases Wiki Activity
druid-docs-cn/Tutorials/chapter-5.md

9.3 KiB
Raw Blame History

Roll-up

Apache Druid可以通过roll-up在数据摄取阶段对原始数据进行汇总。 Roll-up是对选定列集的一级聚合操作，它可以减小存储数据的大小。

本教程中将讨论在一个示例数据集上进行roll-up的结果。

本教程我们假设您已经按照单服务器部署中描述下载了Druid，并运行在本地机器上。

完成加载本地文件和数据查询两部分内容也是非常有帮助的。

示例数据

对于本教程，我们将使用一个网络流事件数据的小样本，表示在特定时间内从源到目标IP地址的流量的数据包和字节计数。

{"timestamp":"2018-01-01T01:01:35Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":20,"bytes":9024}
{"timestamp":"2018-01-01T01:01:51Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":255,"bytes":21133}
{"timestamp":"2018-01-01T01:01:59Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":11,"bytes":5780}
{"timestamp":"2018-01-01T01:02:14Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":38,"bytes":6289}
{"timestamp":"2018-01-01T01:02:29Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":377,"bytes":359971}
{"timestamp":"2018-01-01T01:03:29Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":49,"bytes":10204}
{"timestamp":"2018-01-02T21:33:14Z","srcIP":"7.7.7.7", "dstIP":"8.8.8.8","packets":38,"bytes":6289}
{"timestamp":"2018-01-02T21:33:45Z","srcIP":"7.7.7.7", "dstIP":"8.8.8.8","packets":123,"bytes":93999}
{"timestamp":"2018-01-02T21:35:45Z","srcIP":"7.7.7.7", "dstIP":"8.8.8.8","packets":12,"bytes":2818}

位于 quickstart/tutorial/rollup-data.json 的文件包含了样例输入数据

我们将使用 quickstart/tutorial/rollup-index.json 的摄入数据规范来摄取数据

{
  "type" : "index_parallel",
  "spec" : {
    "dataSchema" : {
      "dataSource" : "rollup-tutorial",
      "dimensionsSpec" : {
        "dimensions" : [
          "srcIP",
          "dstIP"
        ]
      },
      "timestampSpec": {
        "column": "timestamp",
        "format": "iso"
      },
      "metricsSpec" : [
        { "type" : "count", "name" : "count" },
        { "type" : "longSum", "name" : "packets", "fieldName" : "packets" },
        { "type" : "longSum", "name" : "bytes", "fieldName" : "bytes" }
      ],
      "granularitySpec" : {
        "type" : "uniform",
        "segmentGranularity" : "week",
        "queryGranularity" : "minute",
        "intervals" : ["2018-01-01/2018-01-03"],
        "rollup" : true
      }
    },
    "ioConfig" : {
      "type" : "index_parallel",
      "inputSource" : {
        "type" : "local",
        "baseDir" : "quickstart/tutorial",
        "filter" : "rollup-data.json"
      },
      "inputFormat" : {
        "type" : "json"
      },
      "appendToExisting" : false
    },
    "tuningConfig" : {
      "type" : "index_parallel",
      "maxRowsPerSegment" : 5000000,
      "maxRowsInMemory" : 25000
    }
  }
}

通过在 granularitySpec 选项中设置 rollup : true 来启用Roll-up

注意，我们将srcIP和dstIP定义为维度，将packets和bytes列定义为了longSum类型的指标，并将 queryGranularity 配置定义为 minute。

加载这些数据后，我们将看到如何使用这些定义。

加载示例数据

在Druid的根目录下运行以下命令：

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

脚本运行完成以后，我们将查询数据。

查询示例数据

现在运行 bin/dsql 然后执行查询 select * from "rollup-tutorial"; 来查看已经被摄入的数据。

$ bin/dsql
Welcome to dsql, the command-line client for Druid SQL.
Type "\h" for help.
dsql> select * from "rollup-tutorial";
┌──────────────────────────┬────────┬───────┬─────────┬─────────┬─────────┐
│ __time                   │ bytes  │ count │ dstIP   │ packets │ srcIP   │
├──────────────────────────┼────────┼───────┼─────────┼─────────┼─────────┤
│ 2018-01-01T01:01:00.000Z │  35937 │     3 │ 2.2.2.2 │     286 │ 1.1.1.1 │
│ 2018-01-01T01:02:00.000Z │ 366260 │     2 │ 2.2.2.2 │     415 │ 1.1.1.1 │
│ 2018-01-01T01:03:00.000Z │  10204 │     1 │ 2.2.2.2 │      49 │ 1.1.1.1 │
│ 2018-01-02T21:33:00.000Z │ 100288 │     2 │ 8.8.8.8 │     161 │ 7.7.7.7 │
│ 2018-01-02T21:35:00.000Z │   2818 │     1 │ 8.8.8.8 │      12 │ 7.7.7.7 │
└──────────────────────────┴────────┴───────┴─────────┴─────────┴─────────┘
Retrieved 5 rows in 1.18s.

dsql>

我们来看发生在 2018-01-01T01:01 的三条原始数据：

{"timestamp":"2018-01-01T01:01:35Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":20,"bytes":9024}
{"timestamp":"2018-01-01T01:01:51Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":255,"bytes":21133}
{"timestamp":"2018-01-01T01:01:59Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":11,"bytes":5780}

这三条数据已经被roll up为以下一行数据：

┌──────────────────────────┬────────┬───────┬─────────┬─────────┬─────────┐
│ __time                   │ bytes  │ count │ dstIP   │ packets │ srcIP   │
├──────────────────────────┼────────┼───────┼─────────┼─────────┼─────────┤
│ 2018-01-01T01:01:00.000Z │  35937 │     3 │ 2.2.2.2 │     286 │ 1.1.1.1 │
└──────────────────────────┴────────┴───────┴─────────┴─────────┴─────────┘

这输入的数据行已经被按照时间列和维度列 {timestamp, srcIP, dstIP} 在指标列 {packages, bytes} 上做求和聚合

在进行分组之前，原始输入数据的时间戳按分钟进行标记/布局，这是由于摄取规范中的 "queryGranularity"："minute" 设置造成的。 同样，2018-01-01T01:02 期间发生的这两起事件也已经汇总。

{"timestamp":"2018-01-01T01:02:14Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":38,"bytes":6289}
{"timestamp":"2018-01-01T01:02:29Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":377,"bytes":359971}

┌──────────────────────────┬────────┬───────┬─────────┬─────────┬─────────┐
│ __time                   │ bytes  │ count │ dstIP   │ packets │ srcIP   │
├──────────────────────────┼────────┼───────┼─────────┼─────────┼─────────┤
│ 2018-01-01T01:02:00.000Z │ 366260 │     2 │ 2.2.2.2 │     415 │ 1.1.1.1 │
└──────────────────────────┴────────┴───────┴─────────┴─────────┴─────────┘

对于记录1.1.1.1和2.2.2.2之间流量的最后一个事件没有发生汇总，因为这是 2018-01-01T01:03 期间发生的唯一事件

{"timestamp":"2018-01-01T01:03:29Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":49,"bytes":10204}

┌──────────────────────────┬────────┬───────┬─────────┬─────────┬─────────┐
│ __time                   │ bytes  │ count │ dstIP   │ packets │ srcIP   │
├──────────────────────────┼────────┼───────┼─────────┼─────────┼─────────┤
│ 2018-01-01T01:03:00.000Z │  10204 │     1 │ 2.2.2.2 │      49 │ 1.1.1.1 │
└──────────────────────────┴────────┴───────┴─────────┴─────────┴─────────┘

请注意，计数指标 count 显示原始输入数据中有多少行贡献给最终的"roll up"行。