【图文教程】五分钟内搞一个双十一数据大屏_实时看到自己的业务访问情况

摘要：简介日志服务从5月份开始提供了SQL查询功能，可以在1秒内快速分析1亿条日志。强大的统计分析能力，加上一些可视化手段，可以帮助开发者快速分析自己的日志。在双十一这一个关键的节点，我们需要实时的关注自己的业务量，这时候配置一个可视化大屏就很关键，在一个大屏里展示所有的指标。

提到双十一人人都会想到天猫霸气的实时大屏。说起实时大屏，都会想到最典型的流式计算架构：

数据采集：将来自各源头数据实时采集
中间存储：利用类Kafka Queue进行生产系统和消费系统解耦
实时计算：环节中最重要环节，订阅实时数据，通过计算规则对窗口中数据进行运算
结果存储：计算结果数据存入SQL和NoSQL
可视化：通过API调用结果数据进行展示
在阿里集团内，有大量成熟的产品可以完成此类工作，一般可供选型的产品如下：

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除这种方案外，今天给大家介绍一种新的方法：通过日志服务（LOG，原SLS）查询分析LogSearch/Analytics API 直接对接DataV进行大屏展示。

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2017年9月日志服务(原SLS)加强日志实时分析功能(LogSearch/Analytics)，可以使用查询+SQL92语法对日志进行实时分析。在结果分析可视化上，除了使用自带Dashboard外，还支持Grafana、Tableua（JDBC）等对接方式
两种方式差别
计算一般根据数据量、实时性和业务需求会分为两种方式：实时计算（流计算）、离线计算（数据仓库+离线计算），日志服务（原SLS）对实时采集数据提供两种方式对接。

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除此之外，对于数据量偏大，对实时性有要求的日志分析场景，我们提供实时索引LogHub中数据机制，之后可通过LogSearch/Anlaytics直接进行查询分析。这种方法好处是什么：

快速：API传入Query立马拿到结果，无需等待和预计算结果
实时：日志产生到反馈大屏99.9%情况下1秒内
动态：无论修改统计方法、补数据能立马刷新结果，不需要等待重新计算
当然没有一个计算系统是万能的，这种方式限制如下：

数据量：单次计算数据量在百亿以下，超过需要限定时间段
计算灵活度：目前计算限于SQL92语法，不支持自定义UDF
实际案例：不断调整统计口径下实时大屏
云栖大会期间有个临时需求，统计线上（网站）在全国各地访问量。由于之前采集全量日志数据并且在日志服务中打开了查询分析，所以只要写一个查询分析Query即可。以统计UV为例子：我们对所有访问日志中nginx下forward字段获取10月11日到目前唯一计数：

* | select approx_distinct(forward) as uv
线上已跑了1天需求变更了，只需要统计yunqi这个域名下的数据。我们增加了一个过滤条件（host），立马拿到结果：

host:yunqi.aliyun.com | select approx_distinct(forward) as uv
后来发现Nginx访问日志中有多个IP情况，默认情况下只要第一个ip即可，在查询中对Query进行处理

host:yunqi.aliyun.com | select approx_distinct(split_part(forward,',',1)) as uv
到第三天接到需求，针对访问计算中需要把uc中广告访问去掉，于是我们加上一个过滤条件（not …）既马上算到最新结果：

host:yunqi.aliyun.com not url:uc-iflow | select approx_distinct(split_part(forward,',',1)) as uv
Nov-16-2017 14-10-49.gif

最后大屏效果如下：

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使用说明：SLS对接DataV
主要分3个步骤：

数据采集，参考文档
索引设置与控制台查询，参考索引设置与可视化，或最佳实践中网站日志分析案例
对接DataV插件，将实时查询SQL转化为视图
我们主要演示步骤3，在做完1、2步骤后，在查询页面可以看到原始日志：

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创建dataV数据源
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类型指定『简单日志服务-SLS』

名称自定义

AK ID和AK Secret填写主账号，或者有权限读取日志服务的子帐号的AK。

Endpoint填写日志服务的project所在region的地址。图中为杭州的region地址。

创建一个折线图
创建一个折线图，在折线图的数据配置中，数据源类型选择『简单日志服务-SLS』，然后选择刚刚创建的数据源『log_service_api』在查询中输入参数。

image.png

查询参数样例如下：

{
    "projectName": "dashboard-demo",
    "logStoreName": "access-log",
    "topic": "",
    "from": ":from",
    "to": ":to",
    "query": "*| select approx_distinct(remote_addr) as uv ,count(1) as pv , date_format(from_unixtime(date_trunc('hour',__time__) ) ,'%Y/%m/%d %H:%i:%s')   as time group by date_trunc('hour',__time__) order by time limit 1000" ,
    "line": 100,
    "offset": 0
}
projectName填写自己的project。

logstoreName填写日志的logstore。

from和to分别是日志的起始和结束时间。

注意,上文的我们填写的是:from和:to。在测试时，可以先填写unix time,例如1509897600。等发布之后，换成:from和:to这种形式，然后我们可以在url参数里控制这两个数值的具体时间范围。例如，预览是的url是http://datav.aliyun.com/screen/86312, 打开http://datav.aliyun.com/screen/86312?from=1510796077&to=1510798877后，会按照指定的时间进行计算。
query填写查询的条件，query的语法参考分析语法文档。样例中是展示每分钟的pv数。 query中的时间格式，一定要是2017/07/11 12:00:00这种，所以采用date_format(from_unixtime(date_trunc('hour',__time__) ) ,'%Y/%m/%d %H:%i:%s') 把时间对齐到整点，再转化成目标格式。

其他参数采用默认值。

配置完成后，点击『查看数据响应结果』：

image.png

点击上方『使用过滤器』，然后新建一个过滤器:

image.png

过滤器内容填写：

return Object.keys(data).map((key) => {
let d= data[key];
d["pv"] = parseInt(d["pv"]);
return d;
}
)
在过滤器中，要把y轴用到的结果变成int类型，上述样例中，y轴是pv，所以需要转换pv列。

能看到在结果中有t和pv两列，那么我们在x轴配置为t，y轴配置成pv。

配置一个饼状图
image.png

查询填写：

{
    "projectName": "dashboard-demo",
    "logStoreName": "access-log",
    "topic": "",
    "from": 1509897600,
    "to": 1509984000,
    "query": "*| select count(1) as pv ,method group by method" ,
    "line": 100,
    "offset": 0
}
在查询中，我们计算不同method的占比。

添加一个过滤器，过滤器填写：

return Object.keys(data).map((key) => {
let d= data[key];
d["pv"] = parseInt(d["pv"]);
return d;
}
)
饼图的type填写method, value填写pv。

预览和发布
点击预览和发布，一个大屏就创建成功了。开发者和业务同学可以在双十一当天实时看到自己的业务访问情况！

附上：Demo地址。url中的参数from和to，大家可以随意切换成任意时间。

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操作演示：

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