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FluentdとRedshiftの素敵な関係
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FluentdとRedshiftの素敵な関係
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FluentdとRedshiftの 素敵な関係 第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 @just_do_neet
2.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 Redshiftは便利 •他の登壇者の方々が熱く語られていると想います ので割愛...... •とはいえ不満点もある •データをいかにS3/Redshiftまで運ぶか •大量のデータを一括登録すると時間がかかる •かといって細切れだと面倒 •自前でコントロールしようとすると手間 2
3.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 Fluentd 3
4.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 Fluentd •OSSのlog collector •導入のし易さ、性能、信頼性、拡張性++ •豊富なplugin •fluent-plugin-s3 •fluent-plugin-redshift 4
5.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 fluent-plugin-redshift 5 •https://github.com/hapyrus/fluent-plugin-redshift/ •Redshiftにデータを登録できるFluentd plugin •CSV/TSV/JSONなどに対応 •Redshiftへのデータ反映のタイミングを調整可能 (buffer_chunk_limit / flush_interval) •chunk単位でS3にデータ保存→copyコマンドでRedshift に反映
6.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 fluent-plugin-redshift 6 •https://github.com/hapyrus/fluent-plugin-redshift/ •Fluentdを介してRedshiftにデータを登録できる plugin •CSV/TSV/JSONなどに対応 •Redshiftへのデータ反映のタイミングを調整可能 (buffer_chunk_limit / flush_interval) •chunk単位でS3にデータ保存→copyコマンドで Redshiftに反映 <match my.tag> type redshift # s3 (for copying data to redshift) aws_key_id YOUR_AWS_KEY_ID aws_sec_key YOUR_AWS_SECRET_KEY s3_bucket YOUR_S3_BUCKET s3_endpoint YOUR_S3_BUCKET_END_POINT path YOUR_S3_PATH timestamp_key_format year=%Y/month=%m/day=%d/hour=%H/%Y%m%d-‐%H%M # redshift redshift_host YOUR_AMAZON_REDSHIFT_CLUSTER_END_POINT redshift_port YOUR_AMAZON_REDSHIFT_CLUSTER_PORT redshift_dbname YOUR_AMAZON_REDSHIFT_CLUSTER_DATABASE_NAME redshift_user YOUR_AMAZON_REDSHIFT_CLUSTER_USER_NAME redshift_password YOUR_AMAZON_REDSHIFT_CLUSTER_PASSWORD redshift_schemaname YOUR_AMAZON_REDSHIFT_CLUSTER_TARGET_SCHEMA_NAME redshift_tablename YOUR_AMAZON_REDSHIFT_CLUSTER_TARGET_TABLE_NAME file_type [tsv|csv|json|msgpack] # buffer buffer_type file buffer_path /var/log/fluent/redshift flush_interval 15m buffer_chunk_limit 1g </match> redshift plugin 設定例
7.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 例1:nginxのログ •nginxのアクセスログをFluentdを介してRedshift に保存 •in_tail(ファイル読み込み) → out_redshift 7
8.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 例1:nginxのログ •nginxのアクセスログをFluentdを介してRedshift に保存 •in_tail(ファイル読み込み) → out_redshift 8 log_format ltsv 'time:$time_localt' 'host:$remote_addrt' 'req:$requestt' 'status:$statust' 'size:$body_bytes_sentt' 'referer:$http_referert' 'ua:$http_user_agentt'; time:02/Oct/2013:20:32:31 +0900 host:xxx.xxx.xxx.xxx req:GET /musicians/ famous/ HTTP/1.1 status:200 size:2172 referer:http://www.sada.co.jp/ index.html ua:Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 7_0_2 like Mac OS X) AppleWebKit/537.51.1 (KHTML, like Gecko) Version/7.0 Mobile/11A501 Safari/ 9537.53 nginxのログフォー マット
9.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 例1:nginxのログ •nginxのアクセスログをFluentdを介してRedshift に保存 •in_tail(ファイル読み込み) → out_redshift 9 # Redshift DDL create table access_log( time varchar(255), host varchar(255), req varchar(255), status integer, size integer, referer varchar(255), ua varchar(255) ); Redshift上の テーブル定義
10.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 例1:nginxのログ •nginxのアクセスログをFluentdを介してRedshift に保存 •in_tail(ファイル読み込み) → out_redshift 10 # from access_log <source> type tail tag nginx.access format ltsv path /var/log/nginx/access.log pos_file /var/log/fluentd/nginx_access.log.pos </source> # to Redshift <match nginx.access> type jsonbucket out_tag redshift.nginx.access json_key log </match> <match redshift.nginx.access> type redshift # s3 (for copying data to redshift) (snip.) # redshift (snip.) redshift_tablename access_log file_type json # buffer (snip.) </match> Fluentdの設定 in_tail out_redshift
11.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 例1:nginxのログ •nginxのアクセスログをFluentdを介してRedshift に保存 •in_tail(ファイル読み込み) → out_redshift 11 #Fluentd log_file 2013-‐10-‐04 20:33:16 +0900 [info]: completed copying to redshift. s3_uri=s3:// xxxxxx/redshift/access_log/year=2013/month=10/day=04/ hour=20/20131004-‐2033_01.gz Fluentdのlog Redshiftへの書き込 み成功時に出力
12.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 例1:nginxのログ •nginxのアクセスログをFluentdを介してRedshift に保存 •in_tail(ファイル読み込み) → out_redshift 12 redshift=# select * from access_log limit 1; time | host | req | status | size | referer | ua | -‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐+-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐+-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐+-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐ +-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐+-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐+-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐+ 04/Oct/2013:20:32:31 +0900 | xxx.xxx.xxx.xxx | GET /musicians/famous/ HTTP/ 1.1 | 200 | 2172 | http://www.sada.co.jp/index.html | Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 7_0_2 like Mac OS X) AppleWebKit/537.51.1 (KHTML, like Gecko) Version/7.0 Mobile/11A501 Safari/9537.53 Redshiftのテーブルの 中身
13.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 例2:地域情報の付与 •元のデータはそのまま、Fluentd内でデータを加 工してRedshiftに保存したい •fluent-plugin-record-modifier •fluent-plugin-time_parser •fluent-plugin-reassemble •fluent-plugin-geoip 13
14.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 例2:地域情報の付与 •https://github.com/y-ken/fluent-plugin-geoip •MaxMind社提供のgeoipデータベースを用いて、 IPアドレスから地域情報(緯度・経度・都市名) を取得しデータに付与 •データベースは有償・無償ともに使用可 14
15.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 例2:地域情報の付与 •https://github.com/y-ken/fluent-plugin-geoip •MaxMind社提供のgeoipデータベースを用いて、 IPアドレスから地域情報(緯度・経度・都市名) を取得しデータに付与 •データベースは有償・無償ともに使用可 15 # Redshift DDL create table access_log( time varchar(255), host varchar(255), req varchar(255), status integer, size integer, referer varchar(255), ua varchar(255), city varchar(100), latitude real, longitude real ); Redshift上の テーブル定義 (地域情報を拡張)
16.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 例2:地域情報の付与 •https://github.com/y-ken/fluent-plugin-geoip •MaxMind社提供のgeoipデータベースを用いて、 IPアドレスから地域情報(緯度・経度・都市名) を取得しデータに付与 •データベースは有償・無償ともに使用可 16 # add location info <match nginx.access> type geoip geoip_lookup_key host enable_key_city city enable_key_latitude latitude enable_key_longitude longitude add_tag_prefix geoip. </match> Fluentdの設定 out_geoip
17.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 例2:地域情報の付与 •https://github.com/y-ken/fluent-plugin-geoip •MaxMind社提供のgeoipデータベースを用いて、 IPアドレスから地域情報(緯度・経度・都市名) を取得しデータに付与 •データベースは有償・無償ともに使用可 17 redshift=# select * from get_background_links limit 1; time | host | req | status | size | referer | ua | city | latitude | longitude | -‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐+-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐+-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐+-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐ +-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐+-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐+-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐+-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐ +-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐+-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐+ 04/Oct/2013:20:32:31 +0900 | xxx.xxx.xxx.xxx | GET /musicians/famous/ HTTP/ 1.1 | 200 | 2172 | http://www.sada.co.jp/index.html | Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 7_0_2 like Mac OS X) AppleWebKit/537.51.1 (KHTML, like Gecko) Version/7.0 Mobile/11A501 Safari/9537.53 | Osaki | 38.5887 | 140.973 Redshiftのテーブルの 中身(地域情報を拡張)
18.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 例2:地域情報の付与 •https://github.com/y-ken/fluent-plugin-geoip •MaxMind社提供のgeoipデータベースを用いて、 IPアドレスから地域情報(緯度・経度・都市名) を取得しデータに付与 •データベースは有償・無償ともに使用可 18 tableau で可視化
19.
まとめ
20.
第18回 AWS User
Group - Japan 東京勉強会 •Fluentd x Redshiftについて。 •Fluentdを使うとデータの登録や加工が思いのまま です。 •便利なので使いましょう。 •環境構築が面倒な方向けには「flydata」という便 利なサービスがあるらしいですよ まとめ 20
21.
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