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日志服务SLS

更新时间:

本文为您介绍如何使用日志服务SLS连接器。

背景信息

日志服务是针对日志类数据的一站式服务。日志服务可以帮助您快捷地完成数据采集、消费、投递以及查询分析,提升运维和运营效率,建立海量日志处理能力。

SLS连接器支持的信息如下。

类别

详情

支持类型

源表和结果表

运行模式

仅支持流模式

特有监控指标

暂不适用

数据格式

暂无

API种类

SQL

是否支持更新或删除结果表数据

不支持更新和删除结果表数据,只支持插入数据。

特色功能

SLS连接器源表支持直接读取消息的属性字段,支持的属性字段如下。

字段名

字段类型

字段说明

__source__

STRING METADATA VIRTUAL

消息源。

__topic__

STRING METADATA VIRTUAL

消息主题。

__timestamp__

BIGINT METADATA VIRTUAL

日志时间。

__tag__

MAP<VARCHAR, VARCHAR> METADATA VIRTUAL

消息TAG。

对于属性"__tag__:__receive_time__":"1616742274"'__receive_time__'和'1616742274'会被作为KV对,记录在Map中,在SQL中通过__tag__['__receive_time__']的方式访问。

前提条件

已创建日志服务Project和Logstore,详情请参见创建Project和Logstore

使用限制

  • 仅实时计算引擎VVR 2.0.0及以上版本支持日志服务SLS连接器。

  • SLS连接器仅保证At-Least-Once语义。

  • 仅实时计算引擎VVR 4.0.13及以上版本支持Shard数目变化触发自动Failover功能。

  • 强烈建议不要设置Source并发度大于Shard个数,不仅会造成资源浪费,且在8.0.5及更低版本中,如果后续Shard数目发生变化,自动Failover功能可能会失效,造成部分Shard不被消费。

语法结构

CREATE TABLE sls_table(
  a INT,
  b INT,
  c VARCHAR
) WITH (
  'connector' = 'sls',
  'endPoint' = '<yourEndPoint>',
  'project' = '<yourProjectName>',
  'logStore' = '<yourLogStoreName>',
  'accessId' = '${secret_values.ak_id}',
  'accessKey' = '${secret_values.ak_secret}'
);

WITH参数

  • 通用

    参数

    说明

    数据类型

    是否必填

    默认值

    备注

    connector

    表类型。

    String

    固定值sls。

    endPoint

    EndPoint地址。

    String

    请填写SLS的私网服务地址,详情请参见私网服务入口

    说明

    实时计算Flink版默认不具备访问公网的能力,但阿里云提供的NAT网关可以实现VPC网络与公网网络互通,详情请参见Flink全托管如何访问公网?

    project

    SLS项目名称。

    String

    无。

    logStore

    SLS LogStore或metricstore名称。

    String

    logStore和metricstore是相同的消费方式。

    accessId

    阿里云账号的AccessKey ID。

    String

    详情请参见如何查看AccessKey ID和AccessKey Secret信息?

    重要

    为了避免您的AK信息泄露,建议您通过密钥管理的方式填写AccessKey ID取值,详情请参见密钥管理

    accessKey

    阿里云账号的AccessKey Secret。

    String

    详情请参见如何查看AccessKey ID和AccessKey Secret信息?

    重要

    为了避免您的AK信息泄露,建议您通过密钥管理的方式填写AccessKey Secret取值,详情请参见密钥管理

  • 源表独有

    参数

    说明

    数据类型

    是否必填

    默认值

    备注

    startTime

    消费日志的开始时间。

    String

    当前时间

    格式为yyyy-MM-dd hh:mm:ss。

    说明

    startTime和stopTime基于SLS中的__receive_time__属性,而非__timestamp__属性。

    stopTime

    消费日志的结束时间。

    String

    格式为yyyy-MM-dd hh:mm:ss。

    说明

    如期望日志消费到结尾时退出Flink程序,需要同时设置exitAfterFinish=true.

    consumerGroup

    消费组名称。

    String

    消费组用于记录消费进度。您可以自定义消费组名,无固定格式。

    说明

    不支持通过相同的消费组进行多作业的协同消费。不同的Flink作业应该设置不同的消费组。如果不同的Flink作业使用相同的消费组,它们将会消费全部数据。这是因为在Flink消费SLS的数据时,并不会经过SLS消费组进行分区分配,因此导致各个消费者独立消费各自的消息,即使消费组是相同的。

    consumeFromCheckpoint

    是否从指定的消费组中保存的Checkpoint开始消费日志。

    String

    false

    参数取值如下:

    • true:必须同时指定消费组,Flink程序会从消费组中保存的Checkpoint开始消费日志,如果该消费组没有对应的Checkpoint,则从startTime配置值开始消费。

    • false(默认值):不从指定的消费组中保存的Checkpoint开始消费日志。

    说明

    仅实时计算引擎VVR 6.0.5及以上版本支持该参数。

    directMode

    是否使用SLS的直连模式。

    String

    false

    参数取值如下:

    • true:使用该功能。

    • false(默认):禁用该功能。

    maxRetries

    读取SLS失败后重试次数。

    String

    3

    无。

    batchGetSize

    单次请求读取logGroup的个数。

    String

    100

    batchGetSize设置不能超过1000,否则会报错。

    exitAfterFinish

    在数据消费完成后,Flink程序是否退出。

    String

    false

    参数取值如下:

    • true:数据消费完后,Flink程序退出。

    • false(默认):数据消费完后,Flink程序不退出。

    说明

    仅实时计算引擎VVR 4.0.13及以上版本支持该参数。

    query

    SLS消费预处理语句。

    String

    通过使用query参数,您可以在消费SLS数据之前对其进行过滤,以避免将所有数据都消费到Flink中,从而实现节约成本和提高处理速度的目的。

    例如 'query' = '*| where request_method = ''GET'''表示在Flink读取SLS数据前,先匹配出request_method字段值等于get的数据。

    重要
    • 仅实时计算引擎VVR 8.0.1及以上版本支持该参数。

    • 日志服务SLS支持该功能的地域请参见基于规则消费日志

    • 公测阶段免费,后续可能会在产生日志服务SLS费用,详情请参见费用说明

  • 结果表独有

    参数

    说明

    数据类型

    是否必填

    默认值

    备注

    topicField

    指定字段名,该字段的值会覆盖__topic__属性字段的值,表示日志的主题。

    String

    该参数值是表中已存在的字段之一。

    timeField

    指定字段名,该字段的值会覆盖__timestamp__属性字段的值,表示日志写入时间。

    String

    当前时间

    该参数值是表中已存在的字段之一,且字段类型必须为INT。如果未指定,则默认填充当前时间。

    sourceField

    指定字段名,该字段的值会覆盖__source__属性字段的值,表示日志的来源地,例如产生该日志机器的IP地址。

    String

    该参数值是表中已存在的字段之一。

    partitionField

    指定字段名,数据写入时会根据该列值计算Hash值,Hash值相同的数据会写入同一个shard。

    String

    如果未指定,则每条数据会随机写入当前可用的Shard中。

    buckets

    当指定partitionField时,根据Hash值重新分组的个数。

    String

    64

    该参数的取值范围是[1, 256],且必须是2的整数次幂。同时,buckets个数应当大于等于Shard个数,否则会出现部分Shard没有数据写入的情况。

    说明

    仅实时计算引擎VVR 6.0.5及以上版本支持该参数。

    flushIntervalMs

    触发数据写入的时间周期。

    String

    2000

    单位为毫秒。

类型映射

Flink字段类型

SLS字段类型

BOOLEAN

STRING

VARBINARY

VARCHAR

TINYINT

INTEGER

BIGINT

FLOAT

DOUBLE

DECIMAL

代码示例

CREATE TEMPORARY TABLE sls_input(
  `time` BIGINT,
  url STRING,
  dt STRING,
  float_field FLOAT,
  double_field DOUBLE,
  boolean_field BOOLEAN,
  `__topic__` STRING METADATA VIRTUAL,
  `__source__` STRING METADATA VIRTUAL,
  `__timestamp__` STRING METADATA VIRTUAL,
   __tag__ MAP<VARCHAR, VARCHAR> METADATA VIRTUAL,
  proctime as PROCTIME()
) WITH (
  'connector' = 'sls',
  'endpoint' ='cn-hangzhou.log.aliyuncs.com',
  'accessId' = '${secret_values.ak_id}',
  'accessKey' = '${secret_values.ak_secret}',
  'starttime' = '2023-08-30 00:00:00',
  'project' ='sls-test',
  'logstore' ='sls-input'
);

CREATE TEMPORARY TABLE sls_sink(
  `time` BIGINT,
  url STRING,
  dt STRING,
  float_field FLOAT,
  double_field DOUBLE,
  boolean_field BOOLEAN,
  `__topic__` STRING,
  `__source__` STRING,
  `__timestamp__` BIGINT ,
  receive_time BIGINT
) WITH (
  'connector' = 'sls',
  'endpoint' ='cn-hangzhou.log.aliyuncs.com',
  'accessId' = '${ak_id}',
  'accessKey' = '${ak_secret}',
  'project' ='sls-test',
  'logstore' ='sls-output'
);

INSERT INTO sls_sink
SELECT 
 `time`,
  url,
  dt,
  float_field,
  double_field,
  boolean_field,
  `__topic__` ,
  `__source__` ,
  `__timestamp__` ,
  cast(__tag__['__receive_time__'] as bigint) as receive_time
FROM sls_input; 

DataStream API

重要

通过DataStream的方式读写数据时,则需要使用对应的DataStream连接器连接Flink,DataStream连接器设置方法请参见DataStream连接器使用方法。Maven中央库中已经放置了SLS DataStream连接器

  • 读取SLS

    实时计算引擎VVR提供SourceFunction的实现类SlsSourceFunction,用于读取SLS,读取SLS的示例如下。

    public class SlsDataStreamSource {
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            // Sets up the streaming execution environment
            final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    
            // Creates and adds SLS source and sink.
            env.addSource(createSlsSource())
                    .map(SlsDataStreamSource::convertMessages)
                    .print();
            env.execute("SLS Stream Source");
        }
    
        private static SlsSourceFunction createSlsSource() {
            SLSAccessInfo accessInfo = new SLSAccessInfo();
            accessInfo.setEndpoint("yourEndpoint");
            accessInfo.setProjectName("yourProject");
            accessInfo.setLogstore("yourLogStore");
            accessInfo.setAccessId("yourAccessId");
            accessInfo.setAccessKey("yourAccessKey");
    
            // The batch get size must be given.
            accessInfo.setBatchGetSize(10);
    
            // Optional parameters
            accessInfo.setConsumerGroup("yourConsumerGroup");
            accessInfo.setMaxRetries(3);
    
            // time to start consuming, set to current time.
            int startInSec = (int) (new Date().getTime() / 1000);
    
            // time to stop consuming, -1 means never stop.
            int stopInSec = -1;
    
            return new SlsSourceFunction(accessInfo, startInSec, stopInSec);
        }
    
        private static List<String> convertMessages(SourceRecord input) {
            List<String> res = new ArrayList<>();
            for (FastLogGroup logGroup : input.getLogGroups()) {
                int logsCount = logGroup.getLogsCount();
                for (int i = 0; i < logsCount; i++) {
                    FastLog log = logGroup.getLogs(i);
                    int fieldCount = log.getContentsCount();
                    for (int idx = 0; idx < fieldCount; idx++) {
                        FastLogContent f = log.getContents(idx);
                        res.add(String.format("key: %s, value: %s", f.getKey(), f.getValue()));
                    }
                }
            }
            return res;
        }
    }
  • 写入SLS

    提供OutputFormat的实现类SLSOutputFormat,用于写入SLS。写入SLS的示例如下。

    public class SlsDataStreamSink {
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            env.fromSequence(0, 100)
                    .map((MapFunction<Long, SinkRecord>) aLong -> getSinkRecord(aLong))
                    .addSink(createSlsSink())
                    .name(SlsDataStreamSink.class.getSimpleName());
            env.execute("SLS Stream Sink");
        }
    
        private static OutputFormatSinkFunction createSlsSink() {
            Configuration conf = new Configuration();
            conf.setString(SLSOptions.ENDPOINT, "yourEndpoint");
            conf.setString(SLSOptions.PROJECT, "yourProject");
            conf.setString(SLSOptions.LOGSTORE, "yourLogStore");
            conf.setString(SLSOptions.ACCESS_ID, "yourAccessId");
            conf.setString(SLSOptions.ACCESS_KEY, "yourAccessKey");
            SLSOutputFormat outputFormat = new SLSOutputFormat(conf);
            return new OutputFormatSinkFunction<>(outputFormat);
        }
    
        private static SinkRecord getSinkRecord(Long seed) {
            SinkRecord record = new SinkRecord();
            LogItem logItem = new LogItem((int) (System.currentTimeMillis() / 1000));
            logItem.PushBack("level", "info");
            logItem.PushBack("name", String.valueOf(seed));
            logItem.PushBack("message", "it's a test message for " + seed.toString());
            record.setContent(logItem);
            return record;
        }
    
    }

常见问题

恢复失败的Flink程序时,TaskManager发生OOM,源表报错java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

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