海量、低成本历史日志分析实践

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如图所示,修改分区格式默认值,即一级分区列的列名为year,列值为%Y; 二级分区列的列名为month,列值为%m;三级分区列的列名为day,列值为%d。

同类,服务部署在云服务器ECS(Elastic Compute Service,简称ECS)集群上,该集群的每台机器上一定会一5个 多 记录访问情况汇报的日志access.log。希望也能对access.log进行信息抽取,并将过滤后的信息存储至OSS上。本文档将以此为例,完整版为您介绍实施步骤。

新建表中的列名要和阳成的parquet文件中设置的列名一致。

通常情况汇报下,为节约成本,朋友 会将日志设定一定的保存时间,只分析该时间段内的日志,此类日志称之为“热”日志。某些做法,短期内还也能 满足使用需求,但从长期来看,几滴 的历史日志被搁置,无法发挥其价值。

开通并初始化DLA服务。

location:日志文件所在的OSS Bucket的目录,需以/结尾表示目录。myappbucket是OSS Bucket名字。

对于某些企业而言,对日志分析的需求特性通常为低时效和低频率。有后后在一5个 多 企业中,为偶发性的日志分析去构建一套完整版的日志分析系统,无论在经济成本还是运维成本上一定会不划算的。何如在降低存储成本的共同满足大批量日志的分析需求,是摆在企业肩上的一道问题。

存储格式设置为parquet

在后后刚结速实施步骤以前,也能 先完成以下准备工作。

模式确定完整版正则模式,也能 提供完整版正则表达式。

根据本示例中的日志文件特点,Logtail配置如下所示。

日志数据投递到OSS中以前,就还也能 通过DLA读取并分析OSS中的日志。

登录DLA控制台,登录DMS,在DLA中创建一5个 多 到OSS的连接。语法如下:

开通OSS服务、在日志服务项目所在的地域创建存储空间。

OSS低廉的存储成本,也能让您的日志文件存储任意长的时间。

当投递文件的格式设置为CSV,不蕴含header,使用标准Snappy压缩时,建表一段话为:

完整版操作请参见通过Logtail埋点ECS日志。

注意:

参数说明:

压缩最好的方法设置为snappy,使用snappy算法对数据做压缩,还也能 减少OSS Bucket存储空间使用量。

当投递文件的格式设置为JSON且无压缩时,建表一段话为:

参考文档LOG快速入门,开通日志服务、创建项目、创建日志库。

OSS BucketOSS Prefix设置日志投递到OSS的哪个目录。

外表创建成功后,执行MSCK REPAIR TABLE将分区信息同步到DLA中。MSCK命令不也能识别符合DLA分区列命名规则的目录,即分区列的目录名为分区列名=分区列值

DLA强大的分析能力,Serverless的架构,按扫描量收费。DLA还也能 对投递到OSS上的日志按年、按月、按日进行多维度的分区,提高日志的命中率,降低扫描量,从而以极低的成本、极高的性能来完成大数据量历史日志分析。

阿里云从用户深层出发,研发了一整套小而精的历史日志数据分析方案。利用阿里云日志服务 LOG(Log Service,简称LOG/原SLS)来投递日志,阿里云对象存储服务(Object Storage Service,简称OSS)来存储日志,Data Lake Analytics(DLA)来分析日志。该方案有以下5个 多 优势:

上述示例中,日志数据投递OSS的存储格式为Parquet格式,除了Parquet格式,LOG还还也能 将投递文件的格式设置为JSON和CSV。完整版的配置,请参见JSON格式和CSV格式。

当投递文件的格式设置为JSON且使用标准Snappy压缩时,建表一段话为:

当投递文件的格式设置为CSV无压缩,且蕴含header时,建表一段话为:

LOG是针对实时数据一站式服务,在阿里集团经历几滴 大数据场景锤炼而成。提供日志类数据埋点、智能查询分析、消费与投递等功能,全面提升海量日志避免/分析能力。LOG强大的日志投递能力,也能从源头对接各种类型的日志格式,有后后稳定地将日志投递到指定的位置。

日志作为三种特殊的数据,对避免历史数据、诊断问题以及了解系统活动等有着非常重要的作用。对数据分析人员、开发人员肯能运维人员而言,日志一定会其工作过程中必不可缺的数据来源。

分区列的名称、顺序也能 和步骤二:投递日志到OSS中的分区列一致。更多创建分区表信息,请参见通过DLA创建OSS分区表。

分区信息同步完成后,使用SELECT一段话对日志进行查询分析。同类,得到某一天查询最慢的5条一段话。

完整版操作请参见投递日志到OSS,有后后日志服务投递OSS使用Parquet存储的相关配置。

OSS投递功能页面,配置各项参数:

修改分区格式,将分区列的名字填入到目录中,格式为分区列名=分区列值