管理 Pipeline
在 GreptimeDB 中，每个 pipeline 是一个数据处理单元集合，用于解析和转换写入的日志内容。本文档旨在指导您如何创建和删除 Pipeline，以便高效地管理日志数据的处理流程。
有关 Pipeline 的具体配置，请阅读 Pipeline 配置。
内置 Pipeline
GreptimeDB 提供了常见日志格式的内置 Pipeline，允许您直接使用而无需创建新的 Pipeline。
请注意，内置 Pipeline 的名称以 "greptime_" 为前缀，不可编辑。
greptime_identity
greptime_identity Pipeline 适用于写入 JSON 日志，并自动为 JSON 日志中的每个字段创建列。
- JSON 日志中的第一层级的 key 是表中的列名。
- 如果相同字段包含不同类型的数据，则会返回错误。
- 值为
null的字段将被忽略。 - 作为时间索引的额外列
greptime_timestamp将被添加到表中，以指示日志写入的时间。
类型转换规则
string->stringnumber->int64或float64boolean->boolnull-> 忽略array->jsonobject->json
例如，如果我们有以下 JSON 数据：
[
{"name": "Alice", "age": 20, "is_student": true, "score": 90.5,"object": {"a":1,"b":2}},
{"age": 21, "is_student": false, "score": 85.5, "company": "A" ,"whatever": null},
{"name": "Charlie", "age": 22, "is_student": true, "score": 95.5,"array":[1,2,3]}
]
我们将合并每个批次的行结构以获得最终 schema。表 schema 如下所示：
mysql> desc pipeline_logs;
+--------------------+---------------------+------+------+---------+---------------+
| Column | Type | Key | Null | Default | Semantic Type |
+--------------------+---------------------+------+------+---------+---------------+
| age | Int64 | | YES | | FIELD |
| is_student | Boolean | | YES | | FIELD |
| name | String | | YES | | FIELD |
| object | Json | | YES | | FIELD |
| score | Float64 | | YES | | FIELD |
| company | String | | YES | | FIELD |
| array | Json | | YES | | FIELD |
| greptime_timestamp | TimestampNanosecond | PRI | NO | | TIMESTAMP |
+--------------------+---------------------+------+------+---------+---------------+
8 rows in set (0.00 sec)
数据将存储在表中，如下所示：
mysql> select * from pipeline_logs;
+------+------------+---------+---------------+-------+---------+---------+----------------------------+
| age | is_student | name | object | score | company | array | greptime_timestamp |
+------+------------+---------+---------------+-------+---------+---------+----------------------------+
| 22 | 1 | Charlie | NULL | 95.5 | NULL | [1,2,3] | 2024-10-18 09:35:48.333020 |
| 21 | 0 | NULL | NULL | 85.5 | A | NULL | 2024-10-18 09:35:48.333020 |
| 20 | 1 | Alice | {"a":1,"b":2} | 90.5 | NULL | NULL | 2024-10-18 09:35:48.333020 |
+------+------------+---------+---------------+-------+---------+---------+----------------------------+
3 rows in set (0.01 sec)
创建 Pipeline
GreptimeDB 提供了专用的 HTTP 接口用于创建 Pipeline。
假设你已经准备好了一个 Pipeline 配置文件 pipeline.yaml，使用以下命令上传配置文件，其中 test 是你指定的 Pipeline 的名称：
## 上传 pipeline 文件。test 为 Pipeline 的名称
curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/events/pipelines/test?db=public" -F "[email protected]"
创建的 Pipeline 会关联到一个 database，可通过 URL 参数 db 来指定，默认为 public。
在将日志写入到数据库中时，所使用的 Pipeline 必须和写入的表在同一个 database 下。
删除 Pipeline
可以使用以下 HTTP 接口删除 Pipeline：
## test 为 Pipeline 的名称
curl -X "DELETE" "http://localhost:4000/v1/events/pipelines/test?db=public&version=2024-06-27%2012%3A02%3A34.257312110Z"
上面的例子中，我们删除了一个在 public database 下名为 test 的 Pipeline。version 参数是必须的，用于指定要删除的 Pipeline 的版本号。
查询 Pipeline
目前可以使用 SQL 来查询 Pipeline 的信息。
SELECT * FROM greptime_private.pipelines;
请注意，如果您使用 MySQL 或者 PostgreSQL 协议作为连接 GreptimeDB 的方式，查询出来的 Pipeline 时间信息精度可能有所不同，可能会丢失纳秒级别的精度。
为了解决这个问题，可以将 created_at 字段强制转换为 timestamp 来查看 Pipeline 的创建时间。例如，下面的查询将 created_at 以 bigint 的格式展示:
SELECT name, pipeline, created_at::bigint FROM greptime_private.pipelines;
查询结果如下：
name | pipeline | greptime_private.pipelines.created_at
------+-----------------------------------+---------------------------------------
test | processors: +| 1719489754257312110
| - date: +|
| field: time +|
| formats: +|
| - "%Y-%m-%d %H:%M:%S%.3f"+|
| ignore_missing: true +|
| +|
| transform: +|
| - fields: +|
| - id1 +|
| - id2 +|
| type: int32 +|
| - fields: +|
| - type +|
| - logger +|
| type: string +|
| index: tag +|
| - fields: +|
| - log +|
| type: string +|
| index: fulltext +|
| - field: time +|
| type: time +|
| index: timestamp +|
| |
(1 row)
然后可以使用程序将 SQL 结果中的 bigint 类型的时间戳转换为时间字符串。
timestamp_ns="1719489754257312110"; readable_timestamp=$(TZ=UTC date -d @$((${timestamp_ns:0:10}+0)) +"%Y-%m-%d %H:%M:%S").${timestamp_ns:10}Z; echo "Readable timestamp (UTC): $readable_timestamp"
输出：
Readable timestamp (UTC): 2024-06-27 12:02:34.257312110Z
输出的 Readable timestamp (UTC) 即为 Pipeline 的创建时间同时也是版本号。
问题调试
首先，请参考 快速入门示例来查看 Pipeline 正确的执行情况。
调试创建 Pipeline
在创建 Pipeline 的时候你可能会遇到错误，例如使用如下配置创建 Pipeline：
curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/events/pipelines/test" \
-H 'Content-Type: application/x-yaml' \
-d $'processors:
- date:
field: time
formats:
- "%Y-%m-%d %H:%M:%S%.3f"
ignore_missing: true
- gsub:
fields:
- message
pattern: "\\\."
replacement:
- "-"
ignore_missing: true
transform:
- fields:
- message
type: string
- field: time
type: time
index: timestamp'
Pipeline 配置存在错误。gsub processor 期望 replacement 字段为字符串，但当前配置提供了一个数组。因此，该 Pipeline 创建失败，并显示以下错误消息：
{"error":"Failed to parse pipeline: 'replacement' must be a string"}
因此，你需要修改 gsub processor 的配置，将 replacement 字段的值更改为字符串类型。
curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/events/pipelines/test" \
-H 'Content-Type: application/x-yaml' \
-d $'processors:
- date:
field: time
formats:
- "%Y-%m-%d %H:%M:%S%.3f"
ignore_missing: true
- gsub:
fields:
- message
pattern: "\\\."
replacement: "-"
ignore_missing: true
transform:
- fields:
- message
type: string
- field: time
type: time
index: timestamp'
此时 Pipeline 创建成功，可以使用 dryrun 接口测试该 Pipeline。
调试日志写入
我们可以使用 dryrun 接口测试 Pipeline。我们将使用错误的日志数据对其进行测试，其中消息字段的值为数字格式，会导致 Pipeline 在处理过程中失败。
此接口仅仅用于测试 Pipeline 的处理结果，不会将日志写入到 GreptimeDB 中。
curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/events/pipelines/dryrun?pipeline_name=test" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d $'{"message": 1998.08,"time":"2024-05-25 20:16:37.217"}'
{"error":"Failed to execute pipeline, reason: gsub processor: expect string or array string, but got Float64(1998.08)"}
输出显示 Pipeline 处理失败，因为 gsub Processor 期望的是字符串类型，而不是浮点数类型。我们需要修改日志数据的格式，确保 Pipeline 能够正确处理。
我们再将 message 字段的值修改为字符串类型，然后再次测试该 Pipeline。
curl -X "POST" "http://localhost:4000/v1/events/pipelines/dryrun?pipeline_name=test" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d $'{"message": "1998.08","time":"2024-05-25 20:16:37.217"}'
此时 Pipeline 处理成功，输出如下：
{
"rows": [
[
{
"data_type": "STRING",
"key": "message",
"semantic_type": "FIELD",
"value": "1998-08"
},
{
"data_type": "TIMESTAMP_NANOSECOND",
"key": "time",
"semantic_type": "TIMESTAMP",
"value": "2024-05-25 20:16:37.217+0000"
}
]
],
"schema": [
{
"colume_type": "FIELD",
"data_type": "STRING",
"fulltext": false,
"name": "message"
},
{
"colume_type": "TIMESTAMP",
"data_type": "TIMESTAMP_NANOSECOND",
"fulltext": false,
"name": "time"
}
]
}
可以看到，1998.08 字符串中的 . 已经被替换为 -，Pipeline 处理成功。