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Logstash Doris output plugin

概要​

Logstashは、ログのETLフレームワーク（収集、前処理、ストレージシステムへの送信）であり、ストレージシステムにデータを書き込むためのカスタムoutputプラグインをサポートしています。Logstash Doris output pluginは、Dorisにデータを出力するためのプラグインです。

Logstash Doris output pluginはDoris Stream Load HTTPインターフェースを呼び出してDorisにリアルタイムでデータを書き込み、マルチスレッド並行処理、失敗時のリトライ、カスタムStream Load形式とパラメータ、出力書き込み速度などの機能を提供します。

Logstash Doris output pluginの使用には、主に3つのステップが含まれます：

  1. プラグインをLogstashにインストールする
  2. Doris出力アドレスとその他のパラメータを設定する
  3. LogstashをスタートしてDorisにリアルタイムでデータを書き込む

インストール​

プラグインの取得​

公式ウェブサイトからプラグインをダウンロードするか、ソースコードから自分でコンパイルできます。

  • 公式ウェブサイトからダウンロード
# Installation package with dependencies
wget https://apache-doris-releases.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/extension/logstash-output-doris-1.2.0-java.gem
  • ソースコードからコンパイルする
cd extension/logstash/

gem build logstash-output-doris.gemspec

プラグインのインストール​

  • 標準インストール

${LOGSTASH_HOME}はLogstashのインストールディレクトリです。その配下のbin/logstash-pluginコマンドを実行してプラグインをインストールします。

${LOGSTASH_HOME}/bin/logstash-plugin install logstash-output-doris-1.2.0.gem

Validating logstash-output-doris-1.2.0.gem
Installing logstash-output-doris
Installation successful

標準インストールモードでは、プラグインが依存するrubyモジュールを自動的にインストールします。ネットワークが利用できない場合、処理が停止して完了できません。このような場合は、完全にオフラインでインストールするために依存関係を含むzipインストールパッケージをダウンロードできます。ローカルファイルシステムを指定するにはfile://を使用する必要があることに注意してください。

  • オフラインインストール

export JARS_SKIP="true"

${LOGSTASH_HOME}/bin/logstash-plugin install logstash-output-doris-1.2.0.gem

設定​

Logstash Doris出力プラグインの設定は以下の通りです：

設定説明
http_hostsStream Load HTTPアドレス、文字列配列として形式化され、1つまたは複数の要素を持つことができ、各要素はhost:portです。例：["http://fe1:8030", "http://fe2:8030"]
userDorisユーザー名、このユーザーは対応するDorisデータベースとテーブルに対するインポート権限を持つ必要があります
passwordDorisユーザーのパスワード
db書き込み先のDorisデータベース名
table書き込み先のDorisテーブル名
label_prefixDoris Stream Loadラベルプレフィックス、最終的に生成されるラベルは*{label_prefix}{db}{table}{yyyymmdd_hhmmss}{uuid}*、デフォルト値はlogstash
headersDoris Stream Loadヘッダーパラメータ、構文形式はrubyマップです。例：headers => { "format" => "json", "read_json_by_line" => "true" }
mappingLogstashフィールドからDorisテーブルフィールドへのマッピング、後続セクションの使用例を参照してください
message_onlyマッピングの特別な形式、Logstashの@messageフィールドのみをDorisに出力します、デフォルトはfalse
max_retries失敗時のDoris Stream Load要求のリトライ回数、デフォルトは-1で無限リトライによりデータ信頼性を確保します
log_requestトラブルシューティングのためにログでDoris Stream Load要求とレスポンスのメタデータを出力するかどうか、デフォルトはfalse
log_speed_intervalログで速度を出力する時間間隔、単位は秒、デフォルトは10、0に設定するとこのタイプのログを無効化できます

使用例​

TEXTログ収集例​

この例では、DorisのFEログを例としてTEXTログ収集を実演します。

1. データ

FEログファイルは通常、Dorisインストールディレクトリのfe/log/fe.logファイルに配置されています。これらは典型的なJavaプログラムログで、タイムスタンプ、ログレベル、スレッド名、コードの場所、ログ内容などのフィールドを含みます。通常のログだけでなく、スタックトレースを含む例外ログも含まれており、これらは複数行にわたります。ログの収集と保存では、メインログとスタックトレースを単一のログエントリに結合する必要があります。

2024-07-08 21:18:01,432 INFO (Statistics Job Appender|61) [StatisticsJobAppender.runAfterCatalogReady():70] Stats table not available, skip
2024-07-08 21:18:53,710 WARN (STATS_FETCH-0|208) [StmtExecutor.executeInternalQuery():3332] Failed to run internal SQL: OriginStatement{originStmt='SELECT * FROM __internal_schema.column_statistics WHERE part_id is NULL  ORDER BY update_time DESC LIMIT 500000', idx=0}
org.apache.doris.common.UserException: errCode = 2, detailMessage = tablet 10031 has no queryable replicas. err: replica 10032's backend 10008 does not exist or not alive
        at org.apache.doris.planner.OlapScanNode.addScanRangeLocations(OlapScanNode.java:931) ~[doris-fe.jar:1.2-SNAPSHOT]
        at org.apache.doris.planner.OlapScanNode.computeTabletInfo(OlapScanNode.java:1197) ~[doris-fe.jar:1.2-SNAPSHOT]

2. テーブル作成

テーブル構造には、ログの作成時刻、収集時刻、ホスト名、ログファイルパス、ログタイプ、ログレベル、スレッド名、コードの場所、およびログ内容などのフィールドが含まれます。

CREATE TABLE `doris_log` (
  `log_time` datetime NULL COMMENT 'log content time',
  `collect_time` datetime NULL COMMENT 'log agent collect time',
  `host` text NULL COMMENT 'hostname or ip',
  `path` text NULL COMMENT 'log file path',
  `type` text NULL COMMENT 'log type',
  `level` text NULL COMMENT 'log level',
  `thread` text NULL COMMENT 'log thread',
  `position` text NULL COMMENT 'log code position',
  `message` text NULL COMMENT 'log message',
  INDEX idx_host (`host`) USING INVERTED COMMENT '',
  INDEX idx_path (`path`) USING INVERTED COMMENT '',
  INDEX idx_type (`type`) USING INVERTED COMMENT '',
  INDEX idx_level (`level`) USING INVERTED COMMENT '',
  INDEX idx_thread (`thread`) USING INVERTED COMMENT '',
  INDEX idx_position (`position`) USING INVERTED COMMENT '',
  INDEX idx_message (`message`) USING INVERTED PROPERTIES("parser" = "unicode", "support_phrase" = "true") COMMENT ''
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`log_time`)
COMMENT 'OLAP'
PARTITION BY RANGE(`log_time`) ()
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 10
PROPERTIES (
"replication_num" = "1",
"dynamic_partition.enable" = "true",
"dynamic_partition.time_unit" = "DAY",
"dynamic_partition.start" = "-7",
"dynamic_partition.end" = "1",
"dynamic_partition.prefix" = "p",
"dynamic_partition.buckets" = "10",
"dynamic_partition.create_history_partition" = "true",
"compaction_policy" = "time_series"
);

3. Logstash設定

Logstashには主に2種類の設定ファイルがあります：Logstashシステム全体用のものと、特定のログ収集用のものです。

Logstashシステム全体の設定ファイルは通常config/logstash.ymlに配置されています。Dorisへの書き込み時のパフォーマンスを向上させるために、バッチサイズとバッチ遅延を変更する必要があります。1行あたり数百バイトの平均サイズのログの場合、バッチサイズ1,000,000行、バッチ遅延10秒が推奨されます。

pipeline.batch.size: 1000000
pipeline.batch.delay: 10000

特定のログ収集用の設定ファイル（logstash_doris_log.confなど）は、主にETLの各段階に対応する3つの部分で構成されています：

  1. Inputは生データの読み込みを担当します。
  2. Filterはデータ変換を担当します。
  3. Outputは出力先へのデータ送信を担当します。
# 1. input is responsible for reading raw data
# File input is an input plugin that can be configured to read the log file of the configured path. It uses the multiline codec to concatenate lines that do not start with a timestamp to the end of the previous line, achieving the effect of merging stacktraces with the main log. File input saves the log content in the @message field, and there are also some metadata fields such as host, log.file.path. Here, we manually add a field named type through add_field, with its value set to fe.log.
input {
    file {
        path => "/mnt/disk2/xiaokang/opt/doris_master/fe/log/fe.log"
        add_field => {"type" => "fe.log"}
        codec => multiline {
            # valid line starts with timestamp
            pattern => "^%{TIMESTAMP_ISO8601} "
            # any line not starting with a timestamp should be merged with the previous line
            negate => true
            what => "previous"
        }
    }
}

# 2. filter section is responsible for data transformation
# grok is a commonly used data transformation plugin that has some built-in patterns, such as TIMESTAMP_ISO8601 for parsing timestamps, and also supports writing regular expressions to extract fields.
filter {
    grok {
        match => {
            # parse log_time, level, thread, position fields from message
            "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:log_time} (?<level>[A-Z]+) \((?<thread>[^\[]*)\) \[(?<position>[^\]]*)\]"
        }
    }
}

# 3. output section is responsible for data output
# Doris output sends data to Doris using the Stream Load HTTP interface. The data format for Stream Load is specified as JSON through the headers parameter, and the mapping parameter specifies the mapping from Logstash fields to JSON fields. Since headers specify "format" => "json", Stream Load will automatically parse the JSON fields and write them into the corresponding fields of the Doris table.
output {
    doris {
        http_hosts => ["http://localhost:8630"]
        user => "root"
        password => ""
        db => "log_db"
        table => "doris_log"
        headers => {
          "format" => "json"
          "read_json_by_line" => "true"
          "load_to_single_tablet" => "true"
        }
        mapping => {
          "log_time" => "%{log_time}"
          "collect_time" => "%{@timestamp}"
          "host" => "%{[host][name]}"
          "path" => "%{[log][file][path]}"
          "type" => "%{type}"
          "level" => "%{level}"
          "thread" => "%{thread}"
          "position" => "%{position}"
          "message" => "%{message}"
        }
        log_request => true
    }
}

4. Logstashの実行


${LOGSTASH_HOME}/bin/logstash -f config/logstash_doris_log.conf

# When log_request is set to true, the log will output the request parameters and response results of each Stream Load.
[2024-07-08T22:35:34,772][INFO ][logstash.outputs.doris   ][main][e44d2a24f17d764647ce56f5fed24b9bbf08d3020c7fddcc3298800daface80a] doris stream load response:
{
    "TxnId": 45464,
    "Label": "logstash_log_db_doris_log_20240708_223532_539_6c20a0d1-dcab-4b8e-9bc0-76b46a929bd1",
    "Comment": "",
    "TwoPhaseCommit": "false",
    "Status": "Success",
    "Message": "OK",
    "NumberTotalRows": 452,
    "NumberLoadedRows": 452,
    "NumberFilteredRows": 0,
    "NumberUnselectedRows": 0,
    "LoadBytes": 277230,
    "LoadTimeMs": 1797,
    "BeginTxnTimeMs": 0,
    "StreamLoadPutTimeMs": 18,
    "ReadDataTimeMs": 9,
    "WriteDataTimeMs": 1758,
    "CommitAndPublishTimeMs": 18
}

# By default, speed information is logged every 10 seconds, including the amount of data since startup (in MB and ROWS), the total speed (in MB/s and R/s), and the speed in the last 10 seconds.

[2024-07-08T22:35:38,285][INFO ][logstash.outputs.doris   ][main] total 11 MB 18978 ROWS, total speed 0 MB/s 632 R/s, last 10 seconds speed 1 MB/s 1897 R/s

JSON ログ収集の例​

この例では、GitHub イベントアーカイブのデータを使用して JSON ログ収集を実演します。

1. データ

GitHub イベントアーカイブには、JSON として書式化された GitHub ユーザーアクションのアーカイブされたデータが含まれています。これはここからダウンロードできます。例えば、2024年1月1日午後3時のデータです。

wget https://data.gharchive.org/2024-01-01-15.json.gz

以下はデータのサンプルです。通常、各データは1行に記載されますが、表示を見やすくするため、ここではフォーマットしています。

{
  "id": "37066529221",
  "type": "PushEvent",
  "actor": {
    "id": 46139131,
    "login": "Bard89",
    "display_login": "Bard89",
    "gravatar_id": "",
    "url": "https://api.github.com/users/Bard89",
    "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/46139131?"
  },
  "repo": {
    "id": 780125623,
    "name": "Bard89/talk-to-me",
    "url": "https://api.github.com/repos/Bard89/talk-to-me"
  },
  "payload": {
    "repository_id": 780125623,
    "push_id": 17799451992,
    "size": 1,
    "distinct_size": 1,
    "ref": "refs/heads/add_mvcs",
    "head": "f03baa2de66f88f5f1754ce3fa30972667f87e81",
    "before": "85e6544ede4ae3f132fe2f5f1ce0ce35a3169d21"
  },
  "public": true,
  "created_at": "2024-04-01T23:00:00Z"
}

2. テーブル作成

CREATE DATABASE log_db;
USE log_db;


CREATE TABLE github_events
(
  `created_at` DATETIME,
  `id` BIGINT,
  `type` TEXT,
  `public` BOOLEAN,
  `actor.id` BIGINT,
  `actor.login` TEXT,
  `actor.display_login` TEXT,
  `actor.gravatar_id` TEXT,
  `actor.url` TEXT,
  `actor.avatar_url` TEXT,
  `repo.id` BIGINT,
  `repo.name` TEXT,
  `repo.url` TEXT,
  `payload` TEXT,
  `host` TEXT,
  `path` TEXT,
  INDEX `idx_id` (`id`) USING INVERTED,
  INDEX `idx_type` (`type`) USING INVERTED,
  INDEX `idx_actor.id` (`actor.id`) USING INVERTED,
  INDEX `idx_actor.login` (`actor.login`) USING INVERTED,
  INDEX `idx_repo.id` (`repo.id`) USING INVERTED,
  INDEX `idx_repo.name` (`repo.name`) USING INVERTED,
  INDEX `idx_host` (`host`) USING INVERTED,
  INDEX `idx_path` (`path`) USING INVERTED,
  INDEX `idx_payload` (`payload`) USING INVERTED PROPERTIES("parser" = "unicode", "support_phrase" = "true")
)
ENGINE = OLAP
DUPLICATE KEY(`created_at`)
PARTITION BY RANGE(`created_at`) ()
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 10
PROPERTIES (
"replication_num" = "1",
"compaction_policy" = "time_series",
"enable_single_replica_compaction" = "true",
"dynamic_partition.enable" = "true",
"dynamic_partition.create_history_partition" = "true",
"dynamic_partition.time_unit" = "DAY",
"dynamic_partition.start" = "-30",
"dynamic_partition.end" = "1",
"dynamic_partition.prefix" = "p",
"dynamic_partition.buckets" = "10",
"dynamic_partition.replication_num" = "1"
);

3. Logstash設定

設定ファイルは、以前のTEXTログ収集と以下の点で異なります：

  1. fileインプットのcodecパラメータはjsonです。Logstashは各行のテキストをJSON形式として解析し、解析されたフィールドを後続の処理に使用します。
  2. 追加の処理や変換が不要なため、filterプラグインは使用されません。
input {
    file {
        path => "/tmp/github_events/2024-04-01-23.json"
        codec => json
    }
}

output {
    doris {
        http_hosts => ["http://fe1:8630", "http://fe2:8630", "http://fe3:8630"]
        user => "root"
        password => ""
        db => "log_db"
        table => "github_events"
        headers => {
          "format" => "json"
          "read_json_by_line" => "true"
          "load_to_single_tablet" => "true"
        }
        mapping => {
          "created_at" => "%{created_at}"
          "id" => "%{id}"
          "type" => "%{type}"
          "public" => "%{public}"
          "actor.id" => "%{[actor][id]}"
          "actor.login" => "%{[actor][login]}"
          "actor.display_login" => "%{[actor][display_login]}"
          "actor.gravatar_id" => "%{[actor][gravatar_id]}"
          "actor.url" => "%{[actor][url]}"
          "actor.avatar_url" => "%{[actor][avatar_url]}"
          "repo.id" => "%{[repo][id]}"
          "repo.name" => "%{[repo][name]}"
          "repo.url" => "%{[repo][url]}"
          "payload" => "%{[payload]}"
          "host" => "%{[host][name]}"
          "path" => "%{[log][file][path]}"
        }
        log_request => true
    }
}

4. Logstashの実行

${LOGSTASH_HOME}/bin/logstash -f logstash_github_events.conf
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