优秀的数据工程师，怎么用 Spark 在 TiDB 上做 OLAP 分析

isLishude 发布于2019-06-25 19:05 / 3337人阅读

摘要：作者本文转载自公众号大道至简原文链接优秀的数据工程师，怎么用在上做分析是一款定位于在线事务处理在线分析处理的融合型数据库产品，实现了一键水平伸缩，强一致性的多副本数据安全，分布式事务，实时等重要特性。配置文件由四个部分组成，分别是和。

作者：RickyHuo
本文转载自公众号「大道至简bigdata」
原文链接：优秀的数据工程师，怎么用 Spark 在 TiDB 上做 OLAP 分析

TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理的融合型数据库产品，实现了一键水平伸缩，强一致性的多副本数据安全，分布式事务，实时 OLAP 等重要特性。
TiSpark 是 PingCAP 为解决用户复杂 OLAP 需求而推出的产品。它借助 Spark 平台，同时融合 TiKV 分布式集群的优势。直接使用 TiSpark 完成 OLAP 操作需要了解 Spark，还需要一些开发工作。那么，有没有一些开箱即用的工具能帮我们更快速地使用 TiSpark 在 TiDB 上完成 OLAP 分析呢？
目前开源社区上有一款工具 Waterdrop，可以基于 Spark，在 TiSpark 的基础上快速实现 TiDB 数据读取和 OLAP 分析。项目地址：
https://github.com/InterestingLab/waterdrop

使用 Waterdrop 操作 TiDB

在我们线上有这么一个需求，从 TiDB 中读取某一天的网站访问数据，统计每个域名以及服务返回状态码的访问次数，最后将统计结果写入 TiDB 另外一个表中。我们来看看 Waterdrop 是如何实现这么一个功能的。

Waterdrop

Waterdrop 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。Waterdrop 拥有着非常丰富的插件，支持从 TiDB、Kafka、HDFS、Kudu 中读取数据，进行各种各样的数据处理，然后将结果写入 TiDB、ClickHouse、Elasticsearch 或者 Kafka 中。

准备工作 1. TiDB 表结构介绍

Input（存储访问日志的表）

CREATE TABLE access_log (
    domain VARCHAR(255),
    datetime VARCHAR(63),
    remote_addr VARCHAR(63),
    http_ver VARCHAR(15),
    body_bytes_send INT,
    status INT,
    request_time FLOAT,
    url TEXT
)
+-----------------+--------------+------+------+---------+-------+
| Field           | Type         | Null | Key  | Default | Extra |
+-----------------+--------------+------+------+---------+-------+
| domain          | varchar(255) | YES  |      | NULL    |       |
| datetime        | varchar(63)  | YES  |      | NULL    |       |
| remote_addr     | varchar(63)  | YES  |      | NULL    |       |
| http_ver        | varchar(15)  | YES  |      | NULL    |       |
| body_bytes_send | int(11)      | YES  |      | NULL    |       |
| status          | int(11)      | YES  |      | NULL    |       |
| request_time    | float        | YES  |      | NULL    |       |
| url             | text         | YES  |      | NULL    |       |
+-----------------+--------------+------+------+---------+-------+

Output（存储结果数据的表）

CREATE TABLE access_collect (
    date VARCHAR(23),
    domain VARCHAR(63),
    status INT,
    hit INT
)
+--------+-------------+------+------+---------+-------+
| Field  | Type        | Null | Key  | Default | Extra |
+--------+-------------+------+------+---------+-------+
| date   | varchar(23) | YES  |      | NULL    |       |
| domain | varchar(63) | YES  |      | NULL    |       |
| status | int(11)     | YES  |      | NULL    |       |
| hit    | int(11)     | YES  |      | NULL    |       |
+--------+-------------+------+------+---------+-------+

2. 安装 Waterdrop

有了 TiDB 输入和输出表之后，我们需要安装 Waterdrop，安装十分简单，无需配置系统环境变量

1) 准备 Spark 环境

2) 安装 Waterdrop

3) 配置 Waterdrop

以下是简易步骤，具体安装可以参照 Quick Start。

# 下载安装Spark
cd /usr/local
wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.1.0/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz
tar -xvf https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.1.0/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz
wget
# 下载安装Waterdrop
https://github.com/InterestingLab/waterdrop/releases/download/v1.2.0/waterdrop-1.2.0.zip
unzip waterdrop-1.2.0.zip
cd waterdrop-1.2.0

vim config/waterdrop-env.sh
# 指定Spark安装路径
SPARK_HOME=${SPARK_HOME:-/usr/local/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7}

实现 Waterdrop 处理流程

我们仅需要编写一个 Waterdrop 配置文件即可完成数据的读取、处理、写入。

Waterdrop 配置文件由四个部分组成，分别是 Spark、Input、Filter 和 Output。Input 部分用于指定数据的输入源，Filter 部分用于定义各种各样的数据处理、聚合，Output 部分负责将处理之后的数据写入指定的数据库或者消息队列。

整个处理流程为 Input -> Filter -> Output，整个流程组成了 Waterdrop 的处理流程（Pipeline）。

以下是一个具体配置，此配置来源于线上实际应用，但是为了演示有所简化。

Input (TiDB)

这里部分配置定义输入源，如下是从 TiDB 一张表中读取数据。

input {
    tidb {
        database = "nginx"
        pre_sql = "select * from nginx.access_log"
        table_name = "spark_nginx_input"
    }
}

Filter

在 Filter 部分，这里我们配置一系列的转化, 大部分数据分析的需求，都是在 Filter 完成的。Waterdrop 提供了丰富的插件，足以满足各种数据分析需求。这里我们通过 SQL 插件完成数据的聚合操作。

filter {
    sql {
        table_name = "spark_nginx_log"
        sql = "select count(*) as hit, domain, status, substring(datetime, 1, 10) as date from spark_nginx_log where substring(datetime, 1, 10)="2019-01-20" group by domain, status, substring(datetime, 1, 10)"
    }
}

Output (TiDB)

最后，我们将处理后的结果写入 TiDB 另外一张表中。TiDB Output 是通过 JDBC 实现的。

output {
    tidb {
        url = "jdbc:mysql://127.0.0.1:4000/nginx?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"
        table = "access_collect"
        user = "username"
        password = "password"
        save_mode = "append"
    }
}

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以及其他 Spark 配置。

我们的 TiDB Input 插件是基于 TiSpark 实现的，而 TiSpark 依赖于 TiKV 集群和 Placement Driver (PD)。因此我们需要指定 PD 节点信息以及 TiSpark 相关配置 spark.tispark.pd.addresses 和 spark.sql.extensions。

spark {
  spark.app.name = "Waterdrop-tidb"
  spark.executor.instances = 2
  spark.executor.cores = 1
  spark.executor.memory = "1g"
  # Set for TiSpark
  spark.tispark.pd.addresses = "localhost:2379"
  spark.sql.extensions = "org.apache.spark.sql.TiExtensions"
}

运行 Waterdrop

我们将上述四部分配置组合成我们最终的配置文件 conf/tidb.conf

spark {
    spark.app.name = "Waterdrop-tidb"
    spark.executor.instances = 2
    spark.executor.cores = 1
    spark.executor.memory = "1g"
    # Set for TiSpark
    spark.tispark.pd.addresses = "localhost:2379"
    spark.sql.extensions = "org.apache.spark.sql.TiExtensions"
}
input {
    tidb {
        database = "nginx"
        pre_sql = "select * from nginx.access_log"
        table_name = "spark_table"
    }
}
filter {
    sql {
        table_name = "spark_nginx_log"
        sql = "select count(*) as hit, domain, status, substring(datetime, 1, 10) as date from spark_nginx_log where substring(datetime, 1, 10)="2019-01-20" group by domain, status, substring(datetime, 1, 10)"
    }
}
output {
    tidb {
        url = "jdbc:mysql://127.0.0.1:4000/nginx?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"
        table = "access_collect"
        user = "username"
        password = "password"
        save_mode = "append"
    }
}

执行命令，指定配置文件，运行 Waterdrop ，即可实现我们的数据处理逻辑。

Local

./bin/start-waterdrop.sh --config config/tidb.conf --deploy-mode client --master "local[2]"

yarn-client

./bin/start-waterdrop.sh --config config/tidb.conf --deploy-mode client --master yarn

yarn-cluster

./bin/start-waterdrop.sh --config config/tidb.conf --deploy-mode cluster -master yarn

如果是本机测试验证逻辑，用本地模式（Local）就可以了，一般生产环境下，都是使用 yarn-client 或者 yarn-cluster 模式。

检查结果

mysql> select * from access_collect;
+------------+--------+--------+------+
| date       | domain | status | hit  |
+------------+--------+--------+------+
| 2019-01-20 | b.com  |    200 |   63 |
| 2019-01-20 | a.com  |    200 |   85 |
+------------+--------+--------+------+
2 rows in set (0.21 sec)

总结

在这篇文章中，我们介绍了如何使用 Waterdrop 从 TiDB 中读取数据，做简单的数据处理之后写入 TiDB 另外一个表中。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 TiDB 数据源之外，Waterdrop 同样支持 Elasticsearch，Kafka，Kudu， ClickHouse 等数据源。

与此同时，我们正在研发一个重要功能，就是在 Waterdrop 中，利用 TiDB 的事务特性，实现从 Kafka 到 TiDB 流式数据处理，并且支持端（Kafka）到端（TiDB）的 Exactly-Once 数据一致性。

希望了解 Waterdrop 和 TiDB，ClickHouse、Elasticsearch、Kafka 结合使用的更多功能和案例，可以直接进入项目主页：https://github.com/InterestingLab/waterdrop ，或者联系项目负责人： Garyelephan（微信: garyelephant）、RickyHuo （微信: chodomatte1994）。

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