管理 Pipeline
在 GreptimeDB 中,每个 pipeline 是一个数据处理单元集合,用于解析和转换写入的日志内容。本文档旨在指导您如何创建和删除 Pipeline,以便高效地管理日志数据的处理流程。
有关 Pipeline 的具体配置,请阅读 Pipeline 配置。
内置 Pipeline
GreptimeDB 提供了常见日志格式的内置 Pipeline,允许您直接使用而无需创建新的 Pipeline。
请注意,内置 Pipeline 的名称以 “greptime_“ 为前缀,不可编辑。
greptime_identity
greptime_identity Pipeline 适用于写入 JSON 日志,并自动为 JSON 日志中的每个字段创建列。
- JSON 日志中的第一层级的 key 是表中的列名。
- 如果相同字段包含不同类型的数据,则会返回错误。
- 值为
null的字段将被忽略。 - 作为时间索引的额外列
greptime_timestamp将被添加到表中,以指示日志写入的时间。
类型转换规则
string->stringnumber->int64或float64boolean->boolnull-> 忽略array->jsonobject->json
例如,如果我们有以下 JSON 数据:
1. [
2. {"name": "Alice", "age": 20, "is_student": true, "score": 90.5,"object": {"a":1,"b":2}},
3. {"age": 21, "is_student": false, "score": 85.5, "company": "A" ,"whatever": null},
4. {"name": "Charlie", "age": 22, "is_student": true, "score": 95.5,"array":[1,2,3]}
5. ]
我们将合并每个批次的行结构以获得最终 schema。表 schema 如下所示:
1. mysql> desc pipeline_logs;
2. +--------------------+---------------------+------+------+---------+---------------+
3. | Column | Type | Key | Null | Default | Semantic Type |
4. +--------------------+---------------------+------+------+---------+---------------+
5. | age | Int64 | | YES | | FIELD |
6. | is_student | Boolean | | YES | | FIELD |
7. | name | String | | YES | | FIELD |
8. | object | Json | | YES | | FIELD |
9. | score | Float64 | | YES | | FIELD |
10. | company | String | | YES | | FIELD |
11. | array | Json | | YES | | FIELD |
12. | greptime_timestamp | TimestampNanosecond | PRI | NO | | TIMESTAMP |
13. +--------------------+---------------------+------+------+---------+---------------+
14. 8 rows in set (0.00 sec)
数据将存储在表中,如下所示:
1. mysql> select * from pipeline_logs;
2. +------+------------+---------+---------------+-------+---------+---------+----------------------------+
3. | age | is_student | name | object | score | company | array | greptime_timestamp |
4. +------+------------+---------+---------------+-------+---------+---------+----------------------------+
5. | 22 | 1 | Charlie | NULL | 95.5 | NULL | [1,2,3] | 2024-10-18 09:35:48.333020 |
6. | 21 | 0 | NULL | NULL | 85.5 | A | NULL | 2024-10-18 09:35:48.333020 |
7. | 20 | 1 | Alice | {"a":1,"b":2} | 90.5 | NULL | NULL | 2024-10-18 09:35:48.333020 |
8. +------+------------+---------+---------------+-------+---------+---------+----------------------------+
9. 3 rows in set (0.01 sec)
创建 Pipeline
GreptimeDB 提供了专用的 HTTP 接口用于创建 Pipeline。 假设你已经准备好了一个 Pipeline 配置文件 pipeline.yaml,使用以下命令上传配置文件,其中 test 是你指定的 Pipeline 的名称:
1. ## 上传 pipeline 文件。test 为 Pipeline 的名称
2. curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/events/pipelines/test?db=public" -F "[email protected]"
创建的 Pipeline 会关联到一个 database,可通过 URL 参数 db 来指定,默认为 public。 在将日志写入到数据库中时,所使用的 Pipeline 必须和写入的表在同一个 database 下。
删除 Pipeline
可以使用以下 HTTP 接口删除 Pipeline:
1. ## test 为 Pipeline 的名称
2. curl -X "DELETE" "http://localhost:4000/v1/events/pipelines/test?db=public&version=2024-06-27%2012%3A02%3A34.257312110Z"
上面的例子中,我们删除了一个在 public database 下名为 test 的 Pipeline。version 参数是必须的,用于指定要删除的 Pipeline 的版本号。
查询 Pipeline
目前可以使用 SQL 来查询 Pipeline 的信息。
1. SELECT * FROM greptime_private.pipelines;
请注意,如果您使用 MySQL 或者 PostgreSQL 协议作为连接 GreptimeDB 的方式,查询出来的 Pipeline 时间信息精度可能有所不同,可能会丢失纳秒级别的精度。
为了解决这个问题,可以将 created_at 字段强制转换为 timestamp 来查看 Pipeline 的创建时间。例如,下面的查询将 created_at 以 bigint 的格式展示:
1. SELECT name, pipeline, created_at::bigint FROM greptime_private.pipelines;
查询结果如下:
1. name | pipeline | greptime_private.pipelines.created_at
2. ------+-----------------------------------+---------------------------------------
3. test | processors: +| 1719489754257312110
4. | - date: +|
5. | field: time +|
6. | formats: +|
7. | - "%Y-%m-%d %H:%M:%S%.3f"+|
8. | ignore_missing: true +|
9. | +|
10. | transform: +|
11. | - fields: +|
12. | - id1 +|
13. | - id2 +|
14. | type: int32 +|
15. | - fields: +|
16. | - type +|
17. | - logger +|
18. | type: string +|
19. | index: tag +|
20. | - fields: +|
21. | - log +|
22. | type: string +|
23. | index: fulltext +|
24. | - field: time +|
25. | type: time +|
26. | index: timestamp +|
27. | |
28. (1 row)
然后可以使用程序将 SQL 结果中的 bigint 类型的时间戳转换为时间字符串。
1. timestamp_ns="1719489754257312110"; readable_timestamp=$(TZ=UTC date -d @$((${timestamp_ns:0:10}+0)) +"%Y-%m-%d %H:%M:%S").${timestamp_ns:10}Z; echo "Readable timestamp (UTC): $readable_timestamp"
输出:
1. Readable timestamp (UTC): 2024-06-27 12:02:34.257312110Z
输出的 Readable timestamp (UTC) 即为 Pipeline 的创建时间同时也是版本号。
问题调试
首先,请参考 快速入门示例来查看 Pipeline 正确的执行情况。
调试创建 Pipeline
在创建 Pipeline 的时候你可能会遇到错误,例如使用如下配置创建 Pipeline:
1. curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/events/pipelines/test" \
2. -H 'Content-Type: application/x-yaml' \
3. -d $'processors:
4. - date:
5. field: time
6. formats:
7. - "%Y-%m-%d %H:%M:%S%.3f"
8. ignore_missing: true
9. - gsub:
10. fields:
11. - message
12. pattern: "\\\."
13. replacement:
14. - "-"
15. ignore_missing: true
17. transform:
18. - fields:
19. - message
20. type: string
21. - field: time
22. type: time
23. index: timestamp'
Pipeline 配置存在错误。gsub processor 期望 replacement 字段为字符串,但当前配置提供了一个数组。因此,该 Pipeline 创建失败,并显示以下错误消息:
1. {"error":"Failed to parse pipeline: 'replacement' must be a string"}
因此,你需要修改 gsub processor 的配置,将 replacement 字段的值更改为字符串类型。
1. curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/events/pipelines/test" \
2. -H 'Content-Type: application/x-yaml' \
3. -d $'processors:
4. - date:
5. field: time
6. formats:
7. - "%Y-%m-%d %H:%M:%S%.3f"
8. ignore_missing: true
9. - gsub:
10. fields:
11. - message
12. pattern: "\\\."
13. replacement: "-"
14. ignore_missing: true
16. transform:
17. - fields:
18. - message
19. type: string
20. - field: time
21. type: time
22. index: timestamp'
此时 Pipeline 创建成功,可以使用 dryrun 接口测试该 Pipeline。
调试日志写入
我们可以使用 dryrun 接口测试 Pipeline。我们将使用错误的日志数据对其进行测试,其中消息字段的值为数字格式,会导致 Pipeline 在处理过程中失败。
此接口仅仅用于测试 Pipeline 的处理结果,不会将日志写入到 GreptimeDB 中。
1. curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/events/pipelines/dryrun?pipeline_name=test" \
2. -H 'Content-Type: application/json' \
3. -d $'{"message": 1998.08,"time":"2024-05-25 20:16:37.217"}'
5. {"error":"Failed to execute pipeline, reason: gsub processor: expect string or array string, but got Float64(1998.08)"}
输出显示 Pipeline 处理失败,因为 gsub Processor 期望的是字符串类型,而不是浮点数类型。我们需要修改日志数据的格式,确保 Pipeline 能够正确处理。 我们再将 message 字段的值修改为字符串类型,然后再次测试该 Pipeline。
1. curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/events/pipelines/dryrun?pipeline_name=test" \
2. -H 'Content-Type: application/json' \
3. -d $'{"message": "1998.08","time":"2024-05-25 20:16:37.217"}'
此时 Pipeline 处理成功,输出如下:
1. {
2. "rows": [
3. [
4. {
5. "data_type": "STRING",
6. "key": "message",
7. "semantic_type": "FIELD",
8. "value": "1998-08"
9. },
10. {
11. "data_type": "TIMESTAMP_NANOSECOND",
12. "key": "time",
13. "semantic_type": "TIMESTAMP",
14. "value": "2024-05-25 20:16:37.217+0000"
15. }
16. ]
17. ],
18. "schema": [
19. {
20. "colume_type": "FIELD",
21. "data_type": "STRING",
22. "fulltext": false,
23. "name": "message"
24. },
25. {
26. "colume_type": "TIMESTAMP",
27. "data_type": "TIMESTAMP_NANOSECOND",
28. "fulltext": false,
29. "name": "time"
30. }
31. ]
32. }
可以看到,1998.08 字符串中的 . 已经被替换为 -,Pipeline 处理成功。
