seatunnel可以基于Spark,在 TiSpark 的基础上快速实现 TiDB 数据读取和 OLAP 分析

---使用seatunnel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seatunnel是如何实现这么一个功能的。

-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    |       |
+--------+-------------+------+------+---------+-------+

---运行 seatunnel

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 = "seatunnel-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 seatunnel ，即可实现我们的数据处理逻辑。

• Local

• yarn-client

• yarn-cluster

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

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

./bin/start-seatunnel.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)