使用SeaTunnel从InfluxDB同步数据到Doris

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11/06 10:27
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AI总结

本文介绍了如何使用SeaTunnel将数据从InfluxDB同步到Doris。通过SeaTunnel强大的数据集成功能,用户可以高效地将存储于InfluxDB中的时间序列数据传输至Doris,便于数据的访问与分析。

版本信息: SeaTunnel 2.3.3 InfluxDB 2.7.6 Doris 2.1.3 rc09

准备事项

SeaTunnel2.3.3的安装过程这里就省略了,可以参考官网文档。

SeaTunnel2.3.3安装好以后需要删掉两个连接用的jar包,不然后面同步数据库会报错:connector-hudi-2.3.3.jarconnector-datahub-2.3.3.jar.

需要增加的jar包:seatunnel-api-2.3.3.jarseatunnel-transforms-v2-2.3.3.jarmysql-connector-java-8.0.28.jarjersey-client-1.19.4.jar,这四个jar包必须添加,不然无法同步数据运行同步脚本直接报错没有某个类。

InfluxDB 2.7.6 需要做的前提事项:下面这个步骤必须要做,不然查不到数据,

InfluxDB Studio-0.2.0(这个客户端工具有个好处,可以查看字段类型,方便同步文件中的字段类型的定义,其他的客户端好像没有,也有可能是我没发现),可下载这个客户端进行连接查询数据。

Linux安装influxDB 2.7.6版本后,正常使用ip:8086 可访问influxdb UI,填写用户名、密码、org、buckets。

同步过程及踩坑点

SeaTunnel 2.3中集成InfluxDB配置用户名、密码后,执行同步任务总是报获取字段异常信息。

于是乎跟踪SeaTunnel代码,发现内部一直401权限认证失败。于是使用InfluxDB Studio数据库管理工具连接,输入ui页面相同的用户名,密码后一直报401权限认证不通过。通过查资料发现ui页面的用户名密码仅供ui页面使用,不能作为数据库本身访问的用户名密码。

使用iInfluxDB client客户端,查询权限influx v1 auth list结果为空。

使用命令分配权限 influx v1 auth create -o orgName --read-bucket bucketId --username=username, 或者:influx v1 auth create -o "组织名称" --write-bucket bucketId(桶id,不需要引号) --read-bucket bucketId(桶id,不需要引号) --username=账号 --password=密码

删除命令:influx v1 auth delete --id 'id编码'

删除命令中的id编码为influx v1 auth list命令查出来的ID,下图所示:

file

命令执行完成后需输入两次密码。InfluxDB Studio数据库管理工具再次使用此用户名密码登录成功,SeaTunnel同步成功。

同步数据配置文件:v1.batch.config_tmp.template:

env {
  execution.parallelism = 1
  job.mode = "BATCH"
  checkpoint.interval = 10000
}
 
source {
  influxdb {
    url = "http://X.X.X.X:8086"
    token = "写自己的token" #可有可无
    org = "自己的组织名称"
    bucket = "自己的桶" #可有可无
    database = "自己的桶"
    username = "写在第四步自己新建的influxdb账号"
    password = "写在第四步自己新建的influxdb密码"
    epoch = "H" #这个有好几级,可以去官网查看
    query_timeout_sec = 600
    measurement = "prometheus_remote_write" #数据表
    fields = ["node_cpu_seconds_total", "node_memory_MemTotal_bytes"] #可有可无,配置自己的字段
    sql = """SELECT node_cpu_seconds_total as system_cpu_usage,cpu as process_occupy_physical_memory_size,job as create_dept,node_memory_MemTotal_bytes as process_read_written_file_system_total_bytes,node_memory_MemAvailable_bytes as process_open_file_describe_quantity,time as create_time FROM "prometheus_remote_write" where time > now() - 1h"""
    where = " where time > now() - 1h" 
     #经过本人测试。上面的sql查询的字段必须经过重命名,或者doris建表的字段必须和influxdb2的字段完全一致,不然transform 中进行转换的时候就会成为空值,这个我还没研究明白为什么,研究明白了在补上说明,doris的表字段类型也必须和influxdb2中查询的字段类型一致,不然数据存不到doris中。schema 重定义的事influxdb2查到的字段和类型
     schema {
      fields {
        #node_cpu_seconds_total = FLOAT
        system_cpu_usage = FLOAT
        process_occupy_physical_memory_size = INT
        create_dept = STRING
        process_read_written_file_system_total_bytes = FLOAT
        process_open_file_describe_quantity = FLOAT
        create_time = BIGINT
      }
    }
 
  }
}
 
sink {
  Doris {
    fenodes = "X.X.X.X:8030"
    username = "账号"
    password = "密码"
    table.identifier = "sbyw_data_acquisition.sbyw_application_process_type_tmp"
    sink.label-prefix = "test-cdc"
    sink.enable-2pc = "true"
    sink.enable-delete = "true"
    sink.max-retries = 3
    batch_size = 10000
    result_table_name = "sbyw_application_process_type_tmp"
    doris.config {
      format = "json"
      read_json_by_line = "true"
    }
  }
}
 
 
transform {
  FieldMapper {
    source_table_name = "prometheus_remote_write"
    result_table_name = "sbyw_application_process_type_tmp"
    field_mapper = {
        #node_cpu_seconds_total = system_cpu_usage
        system_cpu_usage = system_cpu_usage
        process_occupy_physical_memory_size = process_occupy_physical_memory_size
        process_read_written_file_system_total_bytes = process_read_written_file_system_total_bytes
        process_open_file_describe_quantity = process_open_file_describe_quantity
        create_time = create_time
        create_dept = create_dept
    }
  }
}

写好同步数据脚本文件运行同步命令:./bin/seatunnel.sh -c ./config/v1.batch.config_tmp.template

下面是我Doris的测试表:

file

下面是InfluxDB Studio-0.2.0客户端查到 InfluxDB 2.7.6的数据:

file

InfluxDB 2.7.6有个坑点,它支持sql查询,但不完全支持,它只支持常规的简单查询,例如下图中的查询就可以查询,但是如下图所示,可能会有人说我后面没加group by,经过测试是不行的,即使加上group by也是无法执行,那是因为官方压根不支持的这种查询。

file

但是下图这样是可以的,InfluxDB 2官方就是这样设计的,聚合查询无法和单字段进行同步查询。

file

最后是运行结果:

file

同步到Doris的数据:

file

原文链接:https://blog.csdn.net/2401_84562349/article/details/140919192

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