初识OpenTSDB

1. 什么是 OpenTSDB

OpenTSDB ,可以认为是一个时系列数据(库),它基于HBase存储数据,充分发挥了HBase的分布式列存储特性,支持数百万每秒的读写。

2. 架构简介

这里我们简单看一下它的架构,如下图所示。

其最主要的部件就是TSD了,这是接收数据并存储到HBase处理的核心所在。而带有C(collector)标志的Server,则是数据采集源,将数据发给 TSD服务。

3. 安装 OpenTSDB + elasticsearch plugin

为了安装 OpenTSDB ,都需要以下条件和软件:

  • Linux操作系统
  • JRE 1.6 or later
  • HBase 0.92 or later

3.1. 安装GnuPlot

如果你还想使用自带的界面,则需要安装GnuPlot 4.2及以后版本,以及gd和gd-devel等。这里我们选择了GnuPlot 5.0.1的版本。

根据情况执行(没有就装),安装所需软件

$ sudo yum install -y gd gd-devel libpng libpng-devel

之后安装GnuPlot:

$ tar zxvf gnuplot-5.0.1.tar.gz
$ cd gnuplot-5.0.1
$ ./configure
$ make
$ sudo make install

3.2. 安装HBase

首先,确保设置了JAVA_HOME:

$ echo $JAVA_HOME
/usr

这个不多说了,非常简单,只需要按照https://hbase.apache.org/book.html#quickstart这里所说,下载、解压、修改配置文件、启动即可。

这时候,再设置HBASE_HOME:

$ echo $HBASE_HOME
/opt/hbase-1.0.1.1

之后便可启动hbase:

$ /opt/hbase-1.0.1.1/bin/start-hbase.sh
starting master, logging to /opt/hbase-1.0.1.1/logs/hbase-vagrant-master-localhost.localdomain.out

3.3. 安装 OpenTSDB

这个也很简单,如果build失败,那肯定是缺少Make或者Autotools等东西,用包管理器安装即可。

$ git clone git://github.com/OpenTSDB/opentsdb.git
$ cd opentsdb
$ ./build.sh

创建表OpenTSDB所需要的表结构:

$ env COMPRESSION=NONE ./src/create_table.sh
2015-07-08 06:17:58,045 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable
HBase Shell; enter ‘help‘ for list of supported commands.
Type “exit” to leave the HBase Shell
Version 1.0.1.1, re1dbf4df30d214fca14908df71d038081577ea46, Sun May 17 12:34:26 PDT 2015

create ‘tsdb-uid’,
{NAME => ‘id’, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’},
{NAME => ‘name’, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}
0 row(s) in 1.3180 seconds

Hbase::Table – tsdb-uid

create ‘tsdb’,
{NAME => ‘t’, VERSIONS => 1, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}
0 row(s) in 0.2400 seconds

Hbase::Table – tsdb

create ‘tsdb-tree’,
{NAME => ‘t’, VERSIONS => 1, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}
0 row(s) in 0.2160 seconds

Hbase::Table – tsdb-tree

create ‘tsdb-meta’,
{NAME => ‘name’, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}
0 row(s) in 0.4480 seconds

Hbase::Table – tsdb-meta

在habse shell里,可以看到表已经创建成功。

> list
TABLE
tsdb
tsdb-meta
tsdb-tree
tsdb-uid
4 row(s) in 0.0160 seconds

表创建之后,即可启动tsd服务,只需要运行如下命令:

$ build/tsdb tsd

如果看到输出:

2015-07-09 05:51:10,875 INFO [main] TSDMain: Ready to serve on /0.0.0.0:4242

即可认为启动成功。

3.4. 安装opentsdb-search

注意,这不是一个必须的组件,如果你不想试试elasticsearch,也可以跳过此步骤。

这是一个Elasticsearch实现的 OpenTSDB plugin,当TSD收到数据的时候,也会传一份到search plugin,这个search plugin是为了丰富查询功能而提供的第三方插件。不过该plugin已经很久不维护了,不能直接用于 OpenTSDB 2.1上,这里有一个可用版本:https://github.com/liubin/opentsdb-elasticsearch/tree/version-up ,可以直接导入Eclipse开发。

编译之后,需要将插件拷贝到 OpenTSDB 的插件目录(该目录可以自定义。)
比如在我们下载的 OpenTSDB 代码下,创建plugins目录( OpenTSDB 会自动扫描该目录下的所有.jar文件。),这是我的测试环境下的目录结构。

$ pwd
/opt/opentsdb/plugins/elasticsearch

$ ls -l
total 32
-rw-r–r–. 1 vagrant vagrant 7158 Jul 7 05:17 httpclient-failover-1.0.jar
drwxr-xr-x. 5 vagrant vagrant 4096 May 31 11:24 httpcomponents-client-4.5
-rw-r–r–. 1 vagrant vagrant 17173 Jul 7 12:09 otsdb-elasticsearch-1.0.jar

.jar文件拷贝完之后,需要修改配置文件(当前文件夹下,不在build文件夹下。),添加如下内容:

tsd.core.plugin_path = ./plugins
tsd.search.enable = true
tsd.search.plugin = net.opentsdb.search.ElasticSearch
tsd.search.elasticsearch.hosts = localhost

之后重启 OpenTSDB 服务即可。

3.5. 安装elasticsearch和kibana

这两个也是下载解压即可使用,不再多说。这两个软件也装在/opt下。

启动elasticsearch和kibana后,即可创建索引。

$ curl -XPUT ‘localhost:9200/opentsdb?pretty’
{
“acknowledged” : true
}

创建类型映射(其实不创建也可以,这个映射也不是特别全。)

$ curl -X PUT -d @scripts/tsmeta_map.json http://localhost:9200/opentsdb/tsmeta/_mapping
{“acknowledged”:true}

$ curl -X PUT -d @scripts/uidmeta_map.json http://localhoeta/_mappingtsdb/uidm
{“acknowledged”:true}

$ curl -X PUT -d @scripts/annotation_map.json http://locannotation/_mappingb/a
{“acknowledged”:true}

4. 保存数据

在安装并启动所有服务之后,我们就来尝试发送1条数据吧。

最简单的保存数据方式就是使用telnet。

$ telnet localhost 4242

put sys.cpu.user 1436333416 23 host=web01 user=10001

这时,从kibana的界面和 OpenTSDB 自带界面都可以看到这些数据。
由于sys.cpu.sys的数据只有一条,所以 OpenTSDB 只能看到一个点。而elasticsearch则看到了多条数据,这时因为它还索引了meta数据等信息(除了metric,还有tagk和tagv)。

下图为 OpenTSDB 自带的查询界面,访问http://localhost:4242即可。

下图为数据同步到elasticsearch后,在kibana控制面板看到的样子,注意选择创建索引的适合,去掉时间序列的那个勾,否则创建按钮是灰色的。

我们来看看 OpenTSDB 的重要概念uid,先从HBase中存储的数据开始吧,我们来看一下它都有哪些表,以及这些表都是干什么的。

● tsdb:存储数据点

hbase(main):003:0> scan 'tsdb'
ROW                           COLUMN+CELL                                                                         
 \x00\x00\x01U\x9C\xAEP\x00\x column=t:q\x80, timestamp=1436350142588, value=\x17                                 
 00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x                                                                                     
 02\x00\x00\x02                                                                                                   
1 row(s) in 0.2800 seconds

可以看出,该表只有一条数据,我们先不管rowid,只来看看列,只有一列,值为0x17,即十进制23,即该metric的值。

左面的row key则是 OpenTSDB 的特点之一,其规则为:

metric + timestamp + tagk1 + tagv1… + tagkN + tagvN

以上属性值均为对应名称的uid。

我们上面添加的metric为:

sys.cpu.user 1436333416 23 host=web01 user=10001

一共涉及到5个uid,即名为sys.cpu.user的metric,以及host和user两个tagk及其值web01和10001。

上面数据的row key为:

\x00\x00\x01U\x9C\xAEP\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x02\x00\x00\x02

具体这个row key是怎么算出来的,我们来看看tsdb-uid表。

tsdb-uid:存储name和uid的映射关系

下面tsdb-uid表的数据,各行之间人为加了空行,为方便显示。

tsdb-uid用来保存名字和UID(metric,tagk,tagv)之间互相映射的关系,都是成组出现的,即给定一个name和uid,会保存(name,uid)和(uid,name)两条记录。


hbase(main):004:0> scan 'tsdb-uid'
ROW                           COLUMN+CELL                                                                         
 \x00                         column=id:metrics, timestamp=1436350140242, value=\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01  
 \x00                         column=id:tagk, timestamp=1436350141423, value=\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x02     
 \x00                         column=id:tagv, timestamp=1436350141475, value=\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x02     

 \x00\x00\x01                 column=name:metric_meta, timestamp=1436350142592, value={"type":"METRIC","displayNam
                              e":"","description":"","notes":"","created":1436350140,"custom":null}               
 \x00\x00\x01                 column=name:metrics, timestamp=1436350140348, value=sys.cpu.user                    
 \x00\x00\x01                 column=name:tagk, timestamp=1436350141357, value=host                               
 \x00\x00\x01                 column=name:tagk_meta, timestamp=1436350142592, value={"type":"TAGK","displayName":"
                              ","description":"","notes":"","created":1436350141,"custom":null}                   
 \x00\x00\x01                 column=name:tagv, timestamp=1436350141385, value=web01                              
 \x00\x00\x01                 column=name:tagv_meta, timestamp=1436350142592, value={"type":"TAGV","displayName":"
                              ","description":"","notes":"","created":1436350141,"custom":null}                   

 \x00\x00\x02                 column=name:tagk, timestamp=1436350141462, value=user                               
 \x00\x00\x02                 column=name:tagk_meta, timestamp=1436350142592, value={"type":"TAGK","displayName":"
                              ","description":"","notes":"","created":1436350141,"custom":null}                   
 \x00\x00\x02                 column=name:tagv, timestamp=1436350141480, value=10001                              
 \x00\x00\x02                 column=name:tagv_meta, timestamp=1436350142592, value={"type":"TAGV","displayName":"
                              ","description":"","notes":"","created":1436350141,"custom":null}                   

 10001                        column=id:tagv, timestamp=1436350141495, value=\x00\x00\x02                         

 host                         column=id:tagk, timestamp=1436350141363, value=\x00\x00\x01                         

 sys.cpu.user                 column=id:metrics, timestamp=1436350140408, value=\x00\x00\x01                      

 user                         column=id:tagk, timestamp=1436350141466, value=\x00\x00\x02                         

 web01                        column=id:tagv, timestamp=1436350141396, value=\x00\x00\x01                         

8 row(s) in 0.7280 seconds

我们一共看到了8行数据。

前面我们在tsdb表中已经看到,metric数据的row key为\x00\x00\x01U\x9C\xAEP\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x02\x00\x00\x02
,我们将其分解下,用+号连起来(从name到uid的映射为最后5行):

 \x00\x00\x01 + U + \x9C\xAE + P + \x00\x00\x01 + \x00\x00\x01 + \x00\x00\x02  + \x00\x00\x02
sys.cpu.user       1436333416           host    =      web01          user     =    10001

可以看出,这和我们前面说到的row key的构成方式是吻合的。

需要着重说明的是时间戳的存储方式。

虽然我们指定的时间是以秒为单位的,但是,row key中用到的却是以一小时为单位的,即:1436333416 – 1436333416 % 3600 = 1436331600 。

1436331600转换为16进制,即0x55 0x9c 0xae 0x50,而0x55即大写字母U,0x50为大写字母P,这就是4个字节的时间戳存储方式。相信下面这张图能帮助各位更好理解这个意思,即一小时只有一个row key,每秒钟的数据都会存为一列,大大提高查询的速度。

反过来,从uid到name也一样,比如找uid为\x00\x00\x02的tagk,我们从上面结果可以看到,该row key(\x00\x00\x02)有4列,而column=name:tagk的value就是user,非常简单直观。

重要:我们看到,上面的metric也好,tagk或者tagv也好,uid只有3个字节,这是 OpenTSDB 的默认配置,三个字节,应该能表示1600多万的不同数据,这对metric名或者tagk来说足够长了,对tagv来说就不一定了,比如tagv是ip地址的话,或者电话号码,那么这个字段就不够长了,这时可以通过修改源代码来重新编译 OpenTSDB 就可以了,同时要注意的是,重编以后,老数据就不能直接使用了,需要导出后重新导入。

tsdb-meta:元数据表

我们再看下第三个表tsdb-meta,这是用来存储时间序列索引和元数据的表。这也是一个可选特性,默认是不开启的,可以通过配置文件来启用该特性,这里不做特殊介绍了。

hbase(main):005:0> scan 'tsdb-meta'
ROW                           COLUMN+CELL                                                                         
 \x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00 column=name:ts_ctr, timestamp=1436350141578, value=\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01 
 \x00\x01\x00\x00\x02\x00\x00                                                                                     
 \x02                                                                                                             
 \x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00 column=name:ts_meta, timestamp=1436350142589, value={"tsuid":"0000010000010000010000
 \x00\x01\x00\x00\x02\x00\x00 02000002","displayName":"","description":"","notes":"","created":1436350141,"custom"
 \x02                         :null,"units":"","dataType":"","retention":0,"max":"NaN","min":"NaN"}               
1 row(s) in 0.1320 seconds

tsdb-tree:树形表

第4个表是tsdb-tree,用来以树状层次关系来表示metric的结构,只有在配置文件开启该特性后,才会使用此表,这里我们不介绍了,可以自己尝试。

保存数据除了我们前面用到的telnet方式,也可以选择HTTP API或者批量导入工具import(http://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/cli/import.html),这里我们再对HTTP API进行简单示例说明。

假设我们有如下数据,保存为文件mysql.json:

[
    {
        "metric": "mysql.innodb.row_lock_time",
        "timestamp": 1435716527,
        "value": 1234,
        "tags": {
           "host": "web01",
           "dc": "beijing"
        }
    },
    {
        "metric": "mysql.innodb.row_lock_time",
        "timestamp": 1435716529,
        "value": 2345,
        "tags": {
           "host": "web01",
           "dc": "beijing"
        }
    },
    {
        "metric": "mysql.innodb.row_lock_time",
        "timestamp": 1435716627,
        "value": 3456,
        "tags": {
           "host": "web02",
           "dc": "beijing"
        }
    },
    {
        "metric": "mysql.innodb.row_lock_time",
        "timestamp": 1435716727,
        "value": 6789,
        "tags": {
           "host": "web01",
           "dc": "tianjin"
        }
    }
]

之后执行如下命令:

$ curl -X POST -H “Content-Type: application/json” http://localhost:4242/api/put -d @mysql.json

即可将数据保存到 OpenTSDB 了。

5. 查询数据

看完了如何保存数据,我们再来看看如何查找。

查询数据可以使用query接口,它既可以使用get的query string方式,也可以使用post方式以JSON格式指定查询条件,这里我们以后者为例,对刚才保存的数据进行说明。

首先,保存如下内容为search.json:

{
    "start": 1435716527,
    "queries": [
        {
            "metric": "mysql.innodb.row_lock_time",
            "aggregator": "avg",
            "tags": {
                "host": "*",
                "dc": "beijing"
            }
        }
    ]
}

执行如下命令进行查询。

$ curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" http://localhost:4242/api/query -d @search.json | jq .
[
  {
    "metric": "mysql.innodb.row_lock_time",
    "tags": {
      "host": "web01",
      "dc": "beijing"
    },
    "aggregateTags": [],
    "dps": {
      "1435716527": 1234,
      "1435716529": 2345
    }
  },
  {
    "metric": "mysql.innodb.row_lock_time",
    "tags": {
      "host": "web02",
      "dc": "beijing"
    },
    "aggregateTags": [],
    "dps": {
      "1435716627": 3456
    }
  }
]

可以看出,我们保存了dc=tianjin的数据,但是并没有在此查询中返回,这是因为,我们指定了dc=beijign这一条件。

值得注意的是,tags参数在新版本2.2中,将不被推荐,取而代之的是filters参数。

6. 总结

可以看出来, OpenTSDB 还是非常容易上手的,尤其是单机版,安装也很简单。由HBase作为后盾,查询起来也非常快,很多大公司,类似雅虎等,也都在用此软件。

但是,大规模用起来,多个TDB以及多存储节点等,应该都需要专业、细心的运维工作了。



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