Сборка и развертывание
Содержание раздела
- Предустановленные программные средства
- Сборка Prostore
- Настройка СУБД Postgres
- Сборка и установка коннектора Kafka-Postgres
- Запуск сервисов Apache Zookeeper и Apache Kafka
- Запуск коннектора Kafka-Postgres
- Запуск службы dtm-status-monitor
- Запуск Prostore
- Подключение к Prostore с помощью SQL-клиента
- Демонстрационный сценарий
- Создание необходимых логических сущностей
- Создание топика Kafka для последующей загрузки данных
- Создание бинарного avro-файла kafka_upload_sales.avro из avro-схемы и данных
- Загрузка avro-файла kafka_upload_sales.avro
- Загрузка данных
- Вставка данных
- Выборка данных
- Выгрузка в топик Kafka
- Удаление логических сущностей
В этом разделе описаны шаги по развертыванию среды в конфигурации, предполагающей единственный датасорс типа ADP. Дополнительная информация приведена в разделе Схемы развертывания.
Предустановленные программные средства
- OC Centos 7;
- yum-utils;
- curl;
- git;
- wget;
- OpenJDK 8;
- Apache Maven 3.6.3;
- СУБД PostgreSQL 13;
- Apache Zookeeper;
- Apache Kafka (например, в каталоге /opt/kafka);
- SQL-клиент, например DBeaver;
- docker;
- Браузер топиков Kafka с возможностью загрузки бинарных данных, например kafkacat.
Сборка Prostore
# клонирование репозитория Prostore
git clone https://repository.datamart.ru/datamarts/prostore ~/prostore
# запуск сборки Prostore средствами Apache Maven
cd ~/prostore
mvn clean install -DskipTests=true
# создание символической ссылки на файл конфигурации
sudo ln -s ~/prostore/dtm-query-execution-core/config/application.yml ~/prostore/dtm-query-execution-core/target/application.yml
# приведение конфигурационного файла к виду, показанному ниже
sudo nano ~/prostore/dtm-query-execution-core/config/application.yml
конфигурационный файл Prostore `application.yml`
#
# Copyright © 2021 ProStore
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
#
logging:
level:
ru.datamart.prostore.query.execution: ${DTM_LOGGING_LEVEL:TRACE}
server:
port: ${DTM_METRICS_PORT:8080}
management:
endpoints:
enabled-by-default: ${DTM_METRICS_ENABLED:true}
web:
exposure:
include: ${DTM_METRICS_SCOPE:info, health}
core:
plugins:
active: ${CORE_PLUGINS_ACTIVE:ADP}
http:
port: ${DTM_CORE_HTTP_PORT:9090}
tcpNoDelay: ${DTM_CORE_HTTP_TCP_NO_DELAY:true}
tcpFastOpen: ${DTM_CORE_HTTP_TCP_FAST_OPEN:true}
tcpQuickAck: ${DTM_CORE_HTTP_TCP_QUICK_ACK:true}
env:
name: ${DTM_NAME:test}
restoration:
autoRestoreState: ${AUTO_RESTORE_STATE:true}
matviewsync:
periodMs: ${MATERIALIZED_VIEWS_SYNC_PERIOD_MS:5000}
retryCount: ${MATERIALIZED_VIEWS_RETRY_COUNT:10}
maxConcurrent: ${MATERIALIZED_VIEWS_CONCURRENT:2}
ddlqueue:
enabled: ${CORE_DDL_QUEUE_ENABLED:true}
datasource:
edml:
defaultChunkSize: ${EDML_DEFAULT_CHUNK_SIZE:1000}
pluginStatusCheckPeriodMs: ${EDML_STATUS_CHECK_PERIOD_MS:1000}
firstOffsetTimeoutMs: ${EDML_FIRST_OFFSET_TIMEOUT_MS:15000}
changeOffsetTimeoutMs: ${EDML_CHANGE_OFFSET_TIMEOUT_MS:10000}
zookeeper:
connection-string: ${ZOOKEEPER_DS_ADDRESS:localhost}
connection-timeout-ms: ${ZOOKEEPER_DS_CONNECTION_TIMEOUT_MS:30000}
session-timeout-ms: ${ZOOKEEPER_DS_SESSION_TIMEOUT_MS:86400000}
chroot: ${ZOOKEEPER_DS_CHROOT:/adtm}
kafka:
producer:
property:
key.serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value.serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
cluster:
zookeeper:
connection-string: ${ZOOKEEPER_KAFKA_ADDRESS:localhost}
connection-timeout-ms: ${ZOOKEEPER_KAFKA_CONNECTION_TIMEOUT_MS:30000}
session-timeout-ms: ${ZOOKEEPER_KAFKA_SESSION_TIMEOUT_MS:86400000}
chroot: ${ZOOKEEPER_KAFKA_CHROOT:}
admin:
inputStreamTimeoutMs: ${KAFKA_INPUT_STREAM_TIMEOUT_MS:2000}
status.event.publish:
topic: ${KAFKA_STATUS_EVENT_TOPIC:status.event.topic}
enabled: ${KAFKA_STATUS_EVENT_ENABLED:false}
statusMonitor:
statusUrl: ${STATUS_MONITOR_URL:http://localhost:9095/status}
versionUrl: ${STATUS_MONITOR_VERSION_URL:http://localhost:9095/versions}
vertx:
blocking-stacktrace-time: ${DTM_VERTX_BLOCKING_STACKTRACE_TIME:1}
pool:
worker-pool: ${DTM_CORE_WORKER_POOL_SIZE:20}
event-loop-pool: ${DTM_CORE_EVENT_LOOP_POOL_SIZE:20}
task-pool: ${DTM_CORE_TASK_POOL_SIZE:20}
task-timeout: ${DTM_CORE_TASK_TIMEOUT:86400000}
delta-watcher-pool: ${DTM_DELTA_WATCHER_POOL_SIZE:10}
cache:
initialCapacity: ${CACHE_INITIAL_CAPACITY:100000}
maximumSize: ${CACHE_MAXIMUM_SIZE:100000}
expireAfterAccessMinutes: ${CACHE_EXPIRE_AFTER_ACCESS_MINUTES:99960}
delta:
rollback-status-calls-ms: ${DELTA_ROLLBACK_STATUS_CALLS_MS:2000}
statistics:
enabled: ${CORE_STATISTICS_ENABLED:true}
threadsCount: ${CORE_STATISTICS_THREADS_COUNT:2}
dataCountEnabled: ${CORE_STATISTICS_DATA_COUNT_ENABLED:true}
adp:
datasource:
- name: ADP
env: ${ADP_ENV_NAME:${DTM_NAME:test}}
user: ${ADP_USERNAME:dtm}
password: ${ADP_PASS:}
host: ${ADP_HOST:localhost}
port: ${ADP_PORT:5432}
poolSize: ${ADP_MAX_POOL_SIZE:3}
executorsCount: ${ADP_EXECUTORS_COUNT:3}
fetchSize: ${ADP_FETCH_SIZE:1000}
poolRequestTimeout: ${ADP_POOL_REQUEST_TIMEOUT:0}
preparedStatementsCacheMaxSize: ${ADP_PREPARED_CACHE_MAX_SIZE:256}
preparedStatementsCacheSqlLimit: ${ADP_PREPARED_CACHE_SQL_LIMIT:2048}
preparedStatementsCache: ${ADP_PREPARED_CACHE:true}
mppw:
restStartLoadUrl: ${ADP_REST_START_LOAD_URL:http://localhost:8096/newdata/start}
restStopLoadUrl: ${ADP_REST_STOP_LOAD_URL:http://localhost:8096/newdata/stop}
restVersionUrl: ${ADP_MPPW_CONNECTOR_VERSION_URL:http://localhost:8096/versions}
kafkaConsumerGroup: ${ADP_KAFKA_CONSUMER_GROUP:adp-load}
mppr:
restLoadUrl: ${ADP_MPPR_QUERY_URL:http://localhost:8094/query}
restVersionUrl: ${ADP_MPPR_CONNECTOR_VERSION_URL:http://localhost:8094/versions}
Далее конфигурационный файл application.yml
обозначается термином «конфигурация Prostore».
Настройка СУБД Postgres
# создание в СУБД Postgres SUPERUSER-пользователя c именем и паролем,
# указанными в конфигурации Prostore
# (значения параметров (adp:datasource:user) и (adp:datasource:password) соответственно)
cd /
sudo -u postgres psql -c 'CREATE ROLE dtm WITH LOGIN SUPERUSER'
sudo -u postgres psql -c "ALTER ROLE dtm WITH PASSWORD 'dtm'"
# создание базы данных с именем test, указанным в конфигурации Prostore (env: name)
sudo -u postgres psql -c 'CREATE DATABASE test'
# перезапуск сервиса Postgresql
sudo systemctl reload postgresql-13
Сборка и установка коннектора Kafka-Postgres
# клонирование репозитория kafka-postgres-connector
git clone https://repository.datamart.ru/datamarts/kafka-postgres-connector ~/kafka-postgres-connector
# запуск сборки коннектора kafka-postgres средствами Apache Maven
cd ~/kafka-postgres-connector
mvn clean install -DskipTests=true
# приведение конфигурационных файлов kafka-postgres-writer и kafka-postgres-reader к виду,
# показанному ниже, чтобы значения параметров совпадали со значениями соответствующих параметров конфигурации Prostore
# datasource: postgres: database ~ env: name,
# datasource: postgres: user ~ adp: datasource: user,
# datasource: postgres: password ~ adp: datasource: password,
# datasource: postgres: hosts ~ adp: datasource: host, adp: datasource: port
sudo nano ~/kafka-postgres-connector/kafka-postgres-writer/src/main/resources/application.yml
sudo nano ~/kafka-postgres-connector/kafka-postgres-reader/src/main/resources/application.yml
# создание символических ссылок на файлы конфигурации
sudo ln -s ~/kafka-postgres-connector/kafka-postrges-writer/src/main/resources/application.yml ~/kafka-postgres-connector/kafka-postrges-writer/target/application.yml
sudo ln -s ~/kafka-postgres-connector/kafka-postrges-reader/src/main/resources/application.yml ~/kafka-postgres-connector/kafka-postrges-reader/target/application.yml
конфигурационный файл kafka-postgres-writer `application.yml`
logging:
level:
ru.datamart.kafka: ${LOG_LEVEL:DEBUG}
org.apache.kafka: ${KAFKA_LOG_LEVEL:INFO}
http:
port: ${SERVER_PORT:8096}
vertx:
pools:
eventLoopPoolSize: ${VERTX_EVENT_LOOP_SIZE:12}
workersPoolSize: ${VERTX_WORKERS_POOL_SIZE:32}
verticle:
query:
instances: ${QUERY_VERTICLE_INSTANCES:12}
insert:
poolSize: ${INSERT_WORKER_POOL_SIZE:32}
insertPeriodMs: ${INSERT_PERIOD_MS:1000}
batchSize: ${INSERT_BATCH_SIZE:500}
consumer:
poolSize: ${KAFKA_CONSUMER_WORKER_POOL_SIZE:32}
maxFetchSize: ${KAFKA_CONSUMER_MAX_FETCH_SIZE:10000}
commit:
poolSize: ${KAFKA_COMMIT_WORKER_POOL_SIZE:1}
commitPeriodMs: ${KAFKA_COMMIT_WORKER_COMMIT_PERIOD_MS:1000}
client:
kafka:
consumer:
checkingTimeoutMs: ${KAFKA_CHECKING_TIMEOUT_MS:10000}
responseTimeoutMs: ${KAFKA_RESPONSE_TIMEOUT_MS:10000}
consumerSize: ${KAFKA_CONSUMER_SIZE:10}
closeConsumersTimeout: ${KAFKA_CLOSE_CONSUMER_TIMEOUT:15000}
property:
bootstrap.servers: ${KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS:kafka.host:9092}
auto.offset.reset: ${KAFKA_AUTO_OFFSET_RESET:earliest}
enable.auto.commit: ${KAFKA_AUTO_COMMIT:false}
auto.commit.interval.ms: ${KAFKA_AUTO_INTERVAL_MS:1000}
datasource:
postgres:
database: ${POSTGRES_DB_NAME:test}
user: ${POSTGRES_USERNAME:dtm}
password: ${POSTGRES_PASS:dtm}
hosts: ${POSTGRES_HOSTS:localhost:5432}
poolSize: ${POSTGRES_POOLSIZE:10}
preparedStatementsCacheMaxSize: ${POSTGRES_CACHE_MAX_SIZE:256}
preparedStatementsCacheSqlLimit: ${POSTGRES_CACHE_SQL_LIMIT:2048}
preparedStatementsCache: ${POSTGRES_CACHE:true}
конфигурационный файл kafka-postgres-reader `application.yml`
logging:
level:
ru.datamart.kafka: ${LOG_LEVEL:DEBUG}
org.apache.kafka: ${KAFKA_LOG_LEVEL:INFO}
http:
port: ${SERVER_PORT:8094}
vertx:
pools:
eventLoopPoolSize: ${VERTX_EVENT_LOOP_SIZE:12}
workersPoolSize: ${VERTX_WORKERS_POOL_SIZE:32}
verticle:
query:
instances: ${QUERY_VERTICLE_INSTANCES:12}
datasource:
postgres:
database: ${POSTGRES_DB_NAME:test}
user: ${POSTGRES_USERNAME:dtm}
password: ${POSTGRES_PASS:dtm}
hosts: ${POSTGRES_HOSTS:localhost:5432}
poolSize: ${POSTGRES_POOLSIZE:10}
preparedStatementsCacheMaxSize: ${POSTGRES_CACHE_MAX_SIZE:256}
preparedStatementsCacheSqlLimit: ${POSTGRES_CACHE_SQL_LIMIT:2048}
preparedStatementsCache: ${POSTGRES_CACHE:true}
fetchSize: ${POSTGRES_FETCH_SIZE:1000}
kafka:
client:
property:
key.serializer: org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
value.serializer: org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
Запуск сервисов Apache Zookeeper и Apache Kafka
# запуск одного экземпляра сервера ZooKeeper, если он еще не запущен
sudo systemctl start zookeeper
# запуск сервера Kafka и проверка его состояния
sudo systemctl start kafka
sudo systemctl status kafka
Запуск коннектора Kafka-Postgres
# запуск kafka-postgres-writer в отдельном окне терминала
cd ~/kafka-postgres-connector/kafka-postgres-writer/target
java -jar kafka-postgres-writer-<version>.jar
# запуск kafka-postgres-reader в отдельном окне терминала
cd ~/kafka-postgres-connector/kafka-postgres-reader/target
java -jar kafka-postgres-reader-<version>.jar
Запуск службы dtm-status-monitor
# создание символической ссылки на файл конфигурации dtm-status-monitor
sudo ln -s ~/prostore/dtm-status-monitor/src/main/resources/application.yml ~/prostore/dtm-status-monitor/target/application.yml
# запуск dtm-status-monitor в отдельном окне терминала с указанием порта, заданного в конфигурации Prostore (core:kafka:statusMonitor)
cd ~/prostore/dtm-status-monitor/target
java -Dserver.port=9095 -jar dtm-status-monitor-<version>.jar
Запуск службы dtm-status-monitor без указания порта -Dserver.port
приведёт к конкуренции с сервисом Prostore за порт 8080
, используемый по умолчанию.
Запуск Prostore
Запуск со значением номера порта, указанным в конфигурации Prostore (по умолчанию — 8080):
# запуск файла dtm-query-execution-core-<version>.jar (например, dtm-query-execution-core-5.1.0.jar)
cd ~/prostore/dtm-query-execution-core/target
java -jar dtm-query-execution-core-<version>.jar
Чтобы запустить Prostore с другим номером порта, задайте нужное значение с помощью параметра конфигурации server:port
или переменной окружения DTM_METRICS_PORT
. Подробнее о параметрах конфигурации и способах их переопределения см. в разделе Конфигурация системы.
Подключение к Prostore с помощью SQL-клиента
Чтобы подключиться к системе, следуйте инструкциям в разделе Подключение с помощью SQL-клиента.
Демонстрационный сценарий
Создание необходимых логических сущностей
-- создание логической базы данных
CREATE DATABASE marketing;
-- выбор логической БД по умолчанию
USE marketing;
-- создание логической таблицы в БД marketing
CREATE TABLE sales (
id BIGINT NOT NULL,
transaction_date TIMESTAMP NOT NULL,
product_code VARCHAR(256) NOT NULL,
product_units BIGINT NOT NULL,
store_id BIGINT NOT NULL,
description VARCHAR(256),
PRIMARY KEY (id)
)
DISTRIBUTED BY (id);
-- создание внешней таблицы загрузки
CREATE UPLOAD EXTERNAL TABLE sales_ext_upload (
id BIGINT,
transaction_date TIMESTAMP,
product_code VARCHAR(256),
product_units BIGINT,
store_id BIGINT,
description VARCHAR(256)
)
LOCATION 'kafka://localhost:2181/salesTopic'
FORMAT 'AVRO'
MESSAGE_LIMIT 1000;
-- создание логического представления stores_by_sold_products
CREATE VIEW stores_by_sold_products AS
SELECT store_id, SUM(product_units) AS product_amount
FROM sales
GROUP BY store_id
ORDER BY product_amount DESC
LIMIT 30;
-- создание внешней таблицы выгрузки в топик Kafka "salesTopicOut"
CREATE DOWNLOAD EXTERNAL TABLE sales_ext_download (
id BIGINT,
transaction_date TIMESTAMP,
product_code VARCHAR(256),
product_units BIGINT,
store_id BIGINT,
description VARCHAR(256)
)
LOCATION 'kafka://localhost:2181/salesTopicOut'
FORMAT 'AVRO'
CHUNK_SIZE 1000;
Создание топика Kafka для последующей загрузки данных
Создание топика Kafka salesTopic
в терминале:
cd /opt/kafka/bin
bash kafka-topics.sh --create --replication-factor 1 --partitions 1 --topic salesTopic --zookeeper localhost:2181
Создание бинарного avro-файла kafka_upload_sales.avro из avro-схемы и данных
JSON-файл avro-схемы `kafka_upload_sales.avsc`
{
"name": "sales",
"namespace": "sales",
"type": "record",
"fields": [
{
"name": "id",
"type": "long"
},
{
"name": "transaction_date",
"type": {
"type": "long",
"logicalType": "timestamp-micros"
}
},
{
"name": "product_code",
"type": "string"
},
{
"name": "product_units",
"type": "long"
},
{
"name": "store_id",
"type": "long"
},
{
"name": "description",
"type": "string"
},
{
"name": "sys_op",
"type": "int"
}
]
}
JSON-файл данных `kafka_upload_sales.json`
{
"id": 1000111,
"transaction_date": 1614269474000000,
"product_code": "ABC102101",
"product_units": 2,
"store_id": 1000012345,
"description": "Покупка по акции 1+1",
"sys_op": 0
}
{
"id": 1000112,
"transaction_date": 1614334214000000,
"product_code": "ABC102001",
"product_units": 1,
"store_id": 1000000123,
"description": "Покупка без акций",
"sys_op": 0
}
{
"id": 1000020,
"transaction_date": 1614636614000000,
"product_code": "ABC102010",
"product_units": 4,
"store_id": 1000000123,
"description": "Покупка по акции 1+1",
"sys_op": 0
}
бинарный AVRO-файл `kafka_upload_sales.avro`
Сохранить бинарный файл
Загрузка avro-файла kafka_upload_sales.avro
Загрузка avro-файла kafka_upload_sales.avro
в топик Kafka salesTopic
через терминал с помощью kafkacat:
# получение docker-образа kafkacat
sudo docker pull edenhill/kcat:1.7.0
# запуск docker-образа kafkacat для загрузки в топик salesTopic
# avro-файла /opt/kafka/sales/kafka_upload_sales.avro
sudo docker run -it --network host \
--volume /opt/kafka/sales/kafka_upload_sales.avro:/data/kafka_upload_sales.avro \
edenhill/kcat:1.7.0 -b localhost:9092 -t salesTopic -P /data/kafka_upload_sales.avro
Загрузка данных
-- открытие новой (горячей) дельты
BEGIN DELTA;
-- запуск загрузки данных в логическую таблицу sales
INSERT INTO sales SELECT * FROM sales_ext_upload;
-- закрытие дельты
COMMIT DELTA;
Вставка данных
-- открытие новой (горячей) дельты
BEGIN DELTA;
-- запуск вставки данных в логическую таблицу sales
INSERT INTO sales
(id, transaction_date, product_code, product_units, store_id, description)
VALUES
(2000111, '2020-05-01 13:14:16', 'ABC202010', 7, 1000000123, 'Покупка без акций'),
(2000112, '2020-05-02 16:13:17', 'ABC202011', 11, 1000000456, 'Покупка без акций'),
(2000113, '2020-05-03 21:15:17', 'ABC202012', 5, 1000000789, 'Покупка без акций'),
(2000114, '2020-05-04 23:03:13', 'ABC202013', 7, 1000000123, 'Покупка без акций'),
(2000115, '2020-05-05 14:10:21', 'ABC202014', 21, 1000000623, 'Покупка без акций'),
(2000116, '2020-06-12 08:43:56', 'ABC202015', 32, 1000000987, 'Покупка без акций');
-- закрытие дельты
COMMIT DELTA;
Выборка данных
-- запрос с неявным указанием столбцов и ключевым словом WHERE
SELECT * FROM sales
WHERE store_id = 1000000123;
-- запрос с агрегацией, группировкой и сортировкой данных, а также выбором первых 5 строк
SELECT s.store_id, SUM(s.product_units) AS product_amount
FROM sales AS s
GROUP BY (s.store_id)
ORDER BY product_amount DESC
LIMIT 5;
-- запрос к логическому представлению stores_by_sold_products
SELECT * FROM stores_by_sold_products;
Выгрузка в топик Kafka
-- запуск выгрузки данных из логической таблицы sales
INSERT INTO sales_ext_download
SELECT * FROM sales WHERE product_units > 2;
Удаление логических сущностей
-- удаление внешней таблицы загрузки
DROP UPLOAD EXTERNAL TABLE sales_ext_upload;
-- удаление внешней таблицы выгрузки
DROP DOWNLOAD EXTERNAL TABLE sales_ext_download;