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將RRD數據庫中數據導入MYSQL中

一、RRD數據庫及RRDTOOL簡介
意為Round Robin Database。設計理念為按照round-robin的方式進行存儲，在一個周期之后（可自己定義），新的
數據會覆蓋掉原來的數據。所以RRD數據庫適合用來存儲動態數據，并且不需長期存儲。因為是周期性的覆蓋舊的數據
所以數據庫的大小基本上就會固定下來，并不會隨著時間而增大。

RRDTOOL是由Tobias Oetiker開發的自由軟件，使用RRD作為存儲格式。RRDTOOL提供了很多工具用來對RRD數據庫
進行操作，包括創建，更新，查詢，以及生成顯示圖等。RRDTOOL同時也提供了很多語言的API以方便操作。

Ganglia是一個分布式的監控系統，采用RRD數據庫進行數據存儲和可視化。Hadoop源碼包里即有一個與ganglia相關
的配置文件，修改一些參數和對ganglia進行一些設置即可對hadoop集群進行監控。每個不同的屬性的數據都存在一個
RRD數據庫里。

二、將數據導入MYSQL中
也會存在這樣的情況，可能想對rrdtool采集到的數據進行長期存儲，從而進行一些分析。而RRD數據庫的數據是不斷
更新的，雖然也可以保留長期的數據，但精度不夠。比如說一個RRD數據庫的步長為15秒，也就是說，每隔15秒，
就會有一個新的值存入（比如內存使用率），同時覆蓋一個舊的值。一個RRD數據庫存儲5761個這樣的數據（一天+15
秒).而且隨著時間的推移總是存儲最近一天的數據。然后在通過這些值不斷地計算步長更高的值，比如我們可以通過
這些15秒的數據算出360s的數據（平均值），然后以360s為步長將這些值再存進去，不過這時候可以存儲的時間區間就
更長了，同樣的行數可以存儲24天的數據。以此類推，也可以以一天為單位存儲一年的數據，不過這時候的精度就只有
一天了，那些舊的15s的數據都已經被覆蓋掉了。如果想要把這些數據都存儲起來，就需要通過腳本定時進行數據導入。
LINUX上做這些是很方便的，perl,python,lua,ruby都是不錯的選擇，shell也可以。然后用crond設置在一定時間
定時執行即可。以下是python的示例代碼：
（注：python學的一般，基本上是邊看書，邊寫的代碼，問題不少，請各位指正。）

首先是初始化，創建數據庫及相應的表：

import os
import MySQLdb
import string

root="/var/lib/ganglia/rrds/hap-clu"
dirs=os.listdir(root)

map1=string.maketrans('.','_')
map2=string.maketrans('-','_')

conn=MySQLdb.connect(host='localhost', user='root',passwd='123456')
cursor=conn.cursor()

for onedir in dirs:
    dbname=onedir.translate(map1).translate(map2)
    cursor.execute("create database if not exists "+dbname)
    conn.commit()
    conn.select_db(dbname)
    # print onedirname
    print "DB:"+dbname+"

."
    files=os.listdir(root+"/"+onedir)
    for onefile in files:
        tablename=onefile[:-4].translate(map1)
        if(dbname=="__SummaryInfo__"):
            cursor.execute("create table if not exists "+tablename+"(time_id int not null primary key,value varchar(30),num varchar(30))")
        else:
            cursor.execute("create table if not exists "+tablename+"(time_id int not null primary key,value varchar(30))")
        conn.commit()
       # print "CREATE TABLE "+tablename
    print "CREATE DATABASE "+dbname+"

"

cursor.close();

這里面有不少說明的地方：

1.存儲的目錄：ganglia里面默認是這個目錄，不過可以修改。其他不同應用也應該不同。最后的那個hap-clu是集群
的名字。在這個目錄下，每個節點占一個目錄，目錄名一般為IP地址，最后還有一個summary的目錄。對應著，為每個
目錄（節點）創建一個數據庫，每個屬性一個表。

2.MYSQL數據庫和表的命名規則中不允許有"."和"-"，所以對應的數據庫名和表名要做相應的轉換。這里使用的是
translate函數。

3.原本以為這個腳本只需執行一次，不過在實際應用過程中，發現表的數量和數據庫的數量可能會增加。比如有新添加的
節點，就需要及時為它創建數據庫。對于一些已存在的節點，有可能有些屬性的數據是后來才檢測到的。比如我碰到的情況
就是運行了一段時間之后關于swap的統計信息才出來，RRD數據庫也才創建。我不知道這是配置的問題還是常態。但為了
順利運行，這個腳本也要每天和插入數據的腳本一樣定時運行，并且在后者之前。

插入數據的腳本：

import os
import commands
import MySQLdb
import string
import rrdtool
#from xml.etree.ElementTree import ElementTree

#working directory
root="/var/lib/ganglia/rrds/hap-clu"
dirs=os.listdir(root)

#mysql table name limit
map1=string.maketrans('.','_')
map2=string.maketrans('-','_')

conn=MySQLdb.connect(host='localhost', user='root',passwd='123456')
cursor=conn.cursor()

for onedir in dirs:
    dbname=onedir.translate(map1).translate(map2)
    conn.select_db(dbname)

    print "DB:"+dbname+"

."
    files=os.listdir(root+"/"+onedir)
    os.chdir(root+"/"+onedir)
    for onefile in files:
        # it seems that all is AVERAGE
        tablename=onefile[:-4].translate(map1)
        data=rrdtool.fetch(onefile,"AVERAGE")
        firsttime=data[0][0]
        count=0
        while count < 5761:
            time=firsttime+15*count
            value=data[2][count][0]
            if value==None:
                count+=1
                continue
            if dbname=="__SummaryInfo__":
                num=data[2][count][1]
                fvalue=[time,str(value),str(num)]
                try:
                    cursor.execute("insert into "+tablename+" values(%s,%s,%s)",fvalue)
                except MySQLdb.IntegrityError:
                    pass
            else:
                fvalue=[time,str(value)]
                try:
                    cursor.execute("insert into "+tablename+" values(%s,%s)",fvalue)
                   # print "OK"+str(count)
                except MySQLdb.IntegrityError:
                    pass

            count+=1
        conn.commit()
        print "UPDATING TABLE "+tablename
cursor.close();

說明：

1.python有RRDTOOL的模塊，相應的命令都已經可以通過模塊內的函數直接調用，并且結果是Python的列表或者元組
，很容易遍歷。另外有一種方法就是通過調用外部命令將rrd數據庫導出到XML中（RRDTOOL內置有此功能），好處是XML
里面的數據極其相近，缺點是太繁瑣，效率也不高，還要解析XML。

2.count是RRD里存儲的數據的行數，這里為了省事直接設置成了默認的值。嚴謹的話應該是先通過RRDTOOL INFO取得
想關的結構信息，得到這個值，然后再調用。rrdtool.fetch即可取得所存儲的所有值。

3.關于commit。剛開時對API不熟悉，沒有加這一句，結果數據都沒導進去。第一次加在每次insert 之后，結果插入
速度奇慢，更新一次要差不多一天，根本沒有用。放到后面之后就很快了。

4.因為插入的頻率和RRD更新的頻率不一樣，為了保證數據的連續性（不丟失），插入的頻率要比更新的頻率高。這樣會有
很多重復的數據，這里用主鍵（時間戳，為UNIX秒數）和IntegrityError來跳過那些已經插入的數據。當初這樣做的時候
已經考慮到一個問題，就是當表里原有行數很多時，到后面插入的速度有多慢？（單個表每天更新的數據為5700行左右，一個
月為17萬行左右，一年就會超過200萬行）。現在我運行的結果是表中已有5萬行數據，插入速度并沒有明顯的減慢，想接著再
運行一段時間觀察一下。如果太慢就得換一個方法。

posted on 2012-08-14 20:59 西城閱讀(2081) 評論(0) 編輯收藏引用所屬分類: Linux

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