Hangout with ClickHouse

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当我们部门发现了ClickHouse这么一个优秀数据存储仓库后，经过了一段时间的摸索测试，就把线上大部分与数据分析相关的业务迁移到了ClickHouse上。这篇文章将会介绍我们如何通过Kafka接入Nginx日志到ClickHouse中。当然，其他的应用日志也可以参照以下逻辑将数据接入ClickHouse。

我们最初使用Python脚本清洗日志写入ClickHouse，但是这样开发和维护都有一定的成本。后来我们使用Hangout作为我们的数据清洗工具，Hangout是一个通用的日志分析工具，功能类同Logstash，可以把不同种类的日志处理后写入其他的地方，比如Kafka、Elasticsearch、ClickHouse。

Prerequisites

我们假设Nginx日志已经推送到了Kafka。

Hangout已经提供了大量的插件支持我们的日志处理，下面是为了完成一个完整的配置需要另外下载的插件：

• Hangout-output-clickhouse： 专门为ClickHouse开发的Hangout输出插件https://github.com/RickyHuo/hangout-output-clickhouse

下面是我们安装Hangout以及Hangout-output-clickhouse插件的具体步骤：

mkdir hangout
cd hangout
wget https://github.com/childe/hangout/releases/download/0.3.0/hangout-dist-0.3.0-release-bin.zip
unzip hangout-dist-0.3.0-release-bin.zip
cd modules
wget https://github.com/RickyHuo/hangout-output-clickhouse/releases/download/0.0.2/hangout-output-plugins-clickhouse-0.0.2-jar-with-dependencies.jar

Configuration Example: Nginx Logs

Log Sample

001.cms.msina..sinanode.com`[27/Dec/2017:16:01:03 +0800]`-`”GET /n/front/w636h3606893220.jpg/w720q75apl.webp HTTP/1.1”`”SinaNews/201706071542.1 CFNetwork/758.1.6 Darwin/15.0.0”`200`[127.0.0.1]`-`”-“`0.021`10640`-`127.0.0.1`l.sinaimg.cn`-

Hangout配置包括三个部分：inputs、filters和outputs

Input

如下所示，是一个从Kafka读取数据流的配置

inputs:
    - Kafka:
        codec: plain
        encoding: UTF8 # defaut UTF8
        topic:
            comos-proxy: 10
        consumer_settings:
            group.id: hangout_bip_cms
            zookeeper.connect: localhost:2181 
            auto.commit.interval.ms: "60000"
            socket.receive.buffer.bytes: "1048576"
            fetch.message.max.bytes: "1048576"

Filters

在Filters部分，这里有一系列转化的步骤，包括正则解析、时间转换、类型转换等

filters:
    - Grok:
        match:
            - '%{NOTSPACE:_hostname}`\[%{HTTPDATE:timestamp}\]`%{NOTSPACE:upstream}`"%{NOTSPACE:_method}\s%{NOTSPACE:_uri}\s%{NOTSPACE:httpversion}"`%{QS:_ua}`%{NUMBER:_http_code}`\[%{IP:_remote_addr}\]`%{NOTSPACE:unknow1}`%{QS:_reference}`%{NUMBER:_request_time}`%{NUMBER:_data_size}`%{NOTSPACE:unknow3}`%{IP:_http_x_forwarded_for}`%{NOTSPACE:_domain}`%{DATA:unknow4}$'
        remove_fields: ['message']

    - Date:
        src: timestamp
        formats:
            - 'dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z'
        remove_fields: ['timestamp']
        target: utc_date

    - Convert:
        fields:
            _request_time:
                to: float

    - Add:
        fields:
            date: "${(utc_date)?substring(0, 10)}"
            datetime: "${(utc_date)?substring(0, 10) + ' ' + (utc_date)?substring(11, 19)}"
            hour: "${(utc_date)?substring(11, 13)}"

    - Convert:
        fields:
            hour:
                to: integer
            minute:
                to: integer
            _data_size:
                to: integer

Outputs

最后我们将处理好的结构化数据写入ClickHouse

outputs:
   - com.sina.bip.hangout.outputs.Clickhouse:
        host: localhost:8123
        database: cms
        table: cms_msg_all
        fields: ['date', 'datetime','hour', '_hostname', '_domain', '_data_size', '_uri', '_request_time', '_ua', '_http_code', '_remote_addr', '_method', '_reference', '_url']
        replace_include_fields: ['_uri', '_url']
        bulk_size: 300

ClickHouse Schema

当然， ClickHouse存储这些数据的前提是我们已经建立好了这些数据表。具体建表操作如下：

CREATE TABLE cms.cms_msg
(
    date Date, 
    datetime DateTime, 
    hour Int8, 
    _uri String, 
    _url String, 
    _request_time Float32, 
    _http_code String, 
    _hostname String, 
    _domain String, 
    _http_x_forwarded_for String, 
    _remote_addr String, 
    _reference String, 
    _data_size Int32, 
    _method String, 
    _rs String, 
    _rs_time Float32, 
    _ua String
) ENGINE = MergeTree(date, (hour, date), 8192)


CREATE TABLE cms.cms_msg_all
(
    date Date, 
    datetime DateTime, 
    hour Int8, 
    _uri String, 
    _url String, 
    _request_time Float32, 
    _http_code String, 
    _hostname String, 
    _domain String, 
    _http_x_forwarded_for String, 
    _remote_addr String, 
    _reference String, 
    _data_size Int32, 
    _method String, 
    _ua String
) ENGINE = Distributed(bip_ck_cluster, 'cms', 'cms_msg', rand())

Conclusion

在这篇文章中，我们介绍了如何使用Hangout将Nginx日志文件写入ClickHouse中。Hangout从Kafka中读取原始日志，将其转换成为结构化的数据，因此能被我们的Hangout-output-clickhouse插件读取写入ClickHouse中。整个流程还有很多可以自定义和提升的地方，Hangout使用请参照Hangout README，Hangout-output-clickhouse的更多功能请参照README。此外，我们在ClickHouse数据的基础上使用了SuperSet和Grafana作为我们的数据展示和监控工具。