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日志服务:Parquet格式

更新时间:Nov 14, 2023

日志服务将日志投递到OSS后,支持存储为不同的文件格式,本文介绍Parquet格式。

参数配置

配置投递规则时,如果选择存储格式Parquet,对应的参数配置如下所示。Parquet字段配置

相关参数说明如下表所示。

参数

说明

Key名称

您可以在日志服务的原始日志页签中查看日志字段的Key,将您需要投递到OSS的字段名(Key)有序填入,在投递时将按照此顺序组织Parquet数据,并使用该key作为Parquet数据列名。除了日志内容的Key外,日志服务还提供保留字段__time____topic____source__,保留字段详情请参见保留字段。如果遇到如下两种情况时,Parquet数据列的值为null。

  • 此处配置的key在日志服务的日志中不存在。

  • 将string类型字段设置为非string类型(如double、int64等),导致投递时,转换数据类型失败。

说明
  • 同一个Key在Parquet字段中只能配置一次,不支持多次使用。

  • 如果您的日志中存在同名字段(例如都为request_time),则日志服务会将其中一个字段名显示为request_time_0,底层存储的字段名仍为request_time。因此您在投递时,只能使用原始字段名request_time

    存在同名字段时,系统只随机投递其中一个字段的值。请尽量避免日志中使用同名字段。

类型

Parquet格式支持存储string、boolean、int32、int64、float、double这6种类型的数据。其中, 日志投递后,string类型会以Parquet中的byte_array类型进行存储,且系统不会设置Parquet数据中logical_type字段的值。

OSS文件地址

投递到OSS后,OSS文件地址示例如下表所示。

压缩类型

文件后缀

OSS文件地址示例

说明

不压缩

.parquet

oss://oss-shipper-shenzhen/ecs_test/2016/01/26/20/54_1453812893059571256_937.parquet

下载到本地,使用数据消费方式打开 。具体操作,请参见数据消费

压缩(snappy)

.snappy.parquet

oss://oss-shipper-shenzhen/ecs_test/2016/01/26/20/54_1453812893059571256_937.snappy.parquet

数据消费

  • 通过E-MapReduce、Spark 、Hive消费数据。更多信息,请参见社区文档

  • 通过单机校验工具消费数据。

    Python的parquet-tools可以用于验证Parquet格式的文件、查看详细信息、读取数据内容。您可以自行安装或者使用如下命令安装。

    pip3 install parquet-tools
    • 查看Parquet文件指定列的内容。

      • 命令

        例如查看remote_addr、body_bytes_sent列。

        parquet-tools show -n 2 -c remote_addr,body_bytes_sent 44_1693464263000000000_2288ff590970d092.parquet
      • 返回结果

        +----------------+-------------------+
        | remote_addr    |   body_bytes_sent |
        |----------------+-------------------|
        | 61.243.1.63    |           b'1904' |
        | 112.235.74.182 |           b'4996' |
        +----------------+-------------------+
    • 查看Parquet文件内容,也可以使用转成CSV格式的命令。

      • 命令

        parquet-tools csv -n 2 44_1693464263000000000_2288ff590970d092.parquet
      • 返回结果

        remote_addr,body_bytes_sent,time_local,request_method,request_uri,http_user_agent,remote_user,request_time,request_length,http_referer,host,http_x_forwarded_for,upstream_response_time,status
        b'61.**.**.63',b'1904',b'31/Aug/2023:06:44:01',b'GET',b'/request/path-0/file-7',"b'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_5_8) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.801.0 Safari/535.1'",b'uh2z',b'49',b'4082',b'www.kwm.mock.com',b'www.ap.mock.com',b'222.**.**.161',b'2.63',b'200'
        b'112.**.**.182',b'4996',b'31/Aug/2023:06:44:01',b'GET',b'/request/path-1/file-5',b'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; de;rv:12.0) Gecko/20120403211507 Firefox/12.0',b'tix',b'71',b'1862',b'www.gx.mock.com',b'www.da.mock.com',b'36.**.**.237',b'2.43',b'200'
    • 查看Parquet文件的详细信息的命令。

      • 命令

        parquet-tools inspect 44_1693464263000000000_2288ff590970d092.parquet
      • 返回结果

        ############ file meta data ############
        created_by: SLS version 1
        num_columns: 14
        num_rows: 4661
        num_row_groups: 1
        format_version: 1.0
        serialized_size: 2345
        
        
        ############ Columns ############
        remote_addr
        body_bytes_sent
        time_local
        request_method
        request_uri
        http_user_agent
        remote_user
        request_time
        request_length
        http_referer
        host
        http_x_forwarded_for
        upstream_response_time
        status
        
        ############ Column(remote_addr) ############
        name: remote_addr
        path: remote_addr
        max_definition_level: 1
        max_repetition_level: 0
        physical_type: BYTE_ARRAY
        logical_type: None
        converted_type (legacy): NONE
        compression: UNCOMPRESSED (space_saved: 0%)
        ......