BatchImporter

在使用前，请先阅读数据模型和数据格式的介绍。

1. BatchImporter 概述

批量导入工具用于将历史数据或外部数据导入神策分析进行使用。实时数据导入请使用 LogAgent。

使用批量导入工具导入的数据需要符合数据格式，本文最后附录也有简单格式介绍。

2. 运行环境

批量导入工具只能在部署神策分析的单机或集群机器上使用。

3. 经典使用方法

本节介绍 BatchImporter 最常见的使用方法，其他功能请参考“4.使用方法详解”。

步骤如下：

  1. 将数据置于某个路径，比如需要导入的数据在 /home/work/data 下，有 part-001、part-002、part-003（命名可以随意）几个文件(每行一个符合数据格式的 Json )。

  2. 切换到 sa_cluster 账户。

    sudo su - sa_cluster

  3. 切换到批量导入工具目录下。

    cd /home/sa_cluster/sa/tools/batch_importer

  4. 运行批量导入工具，检查数据正确性，但不进行真的数据导入。 注意：path 指向的是数据所在文件夹而不是文件，该文件夹下的所有文件都会被批量导入工具读取。

    bin/sa-importer --path /home/work/data

    运行后会显示统计信息，

    Import session read 32 valid records, 0 lines can't be parsed, 0 records invalid.

    这里说明有32条有效数据，0条数据不可解析，0条可解析但数据无效。若有无效数据，将会在日志里体现。

  5. 经过步骤4检查数据都没问题以后，进行真正的数据导入。

    bin/sa-importer --path /home/work/data --import --session new

    当出现如下信息时说明导入结束。

    Send 32 records to kafka
Import /home/work/data completed.

注意：

  • sa_cluster 需要有数据目录和文件的访问权限，可以切换到 sa_cluster 后 tail 一下数据文件看是否能打开。

  • 导入后清理数据较复杂，请检查好再操作。对同一份数据多次运行导入会导致数据重复。

  • 批量导入工具的日志在神策分析的目录下，一般是在 /data/sa_cluster/logs/batch_importer 。由于数据有问题被过滤的数据将额外存储在上述日志目录的invalid_records中。

  • 批量导入工具通过 --path 参数指定要导入的目录，并导入目录下所有的文件。请在启动导入后不要增删、修改目录下的文件，否则无法保证导入结果符合预期。

  • 指定数据导入的项目有两种方法：

    1. 在数据中添加 project 字段（详见数据格式），使用这种方式可以一次导入多个项目的数据；

    2. 启动导入时，添加 --project 参数。所有数据无论是否指定 project 字段都将导入到参数设置的项目中。

常见问题：

  1. distinct_id 是一个字符串 "123123" ，所给的数据里却是数值 123123 (没有双引号)。

  2. 某个 property 字段的类型与之前数据的类型不符，比如之前是字符串，后来是数值。

4. 使用方法详解

4.1. 调用和参数

在批量导入工具的部署路径或其他路径下执行 sa-importer 。

sa-importer [参数]

参数简介：

参数

说明

--help

打印使用说明

--type_define

properties 中各字段类型限定

--import

是否执行导入，若不配置该参数，运行只做校验

--speed_limit

导入速度限制，单位是 条/秒，默认为不限速

--sample

输出一些样例数据。

--path

需要导入数据的路径

--session

本次运行导入的 Session 文件。如果是一次新的导入任务，请设置为 new

--parser

默认 Json ，一般请勿使用该参数

--manifest

批量导入工具运行结束后，使用参数值作为路径输出 manifest 文件。若启动时该路径已经有文件，那么启动失败。

--project

将数据导入的项目。请注意，若指定该参数，数据中的 project 字段将无效，本次运行的所有数据都将导入到 --project 指定的项目。

--expired_record_filter_after_hour

允许导入的数据时间区间截至未来的小时数，默认为 1，即超过未来 1 小时的数据将被过滤。

--expired_record_filter_before_hour

允许导入的数据时间区间向前的小时数，默认为 17520，即超过 2 年以前的数据将被过滤。

批量导入工具两种运行模式为：校验数据模式 和 导入数据模式。

4.2. 校验数据模式

由于数据导入是一个复杂的过程，所以我们希望导入数据前用户可以对数据先进行简单的校验工作，主要是校验数据是否符合最基本的规范（见概述中数据格式的描述）。

批量导入工具校验功能的使用流程如下：

  1. 将需要检验的数据放入部署神策分析系统的某台机器中，该目录中不要包含其他不需要检验的无关文件，例如路径是 /home/work/data 。

  2. 运行批量导入工具：

bin/sa-importer --path /home/work/data

运行结束会显示统计：

Import session read 33128 valid records, 3 lines can't be parsed, 2 records invalid.

表示有 33128 条数据符合格式，3 条数据无法解析，2 条数据有问题。

若希望 BatchImporter 遇到错误数据立刻停止运行，可以添加参数 --debug_exit_with_bad_record。例如：

bin/sa-importer --path /home/work/data --debug_exit_with_bad_record

4.3. 导入数据模式

导入数据的过程分为启动一个新的导入任务和恢复旧的导入任务。

导入数据模式的标志是 --import 参数，如果不加该参数则运行模式为4.2中介绍的校验数据。

导入数据模式必须使用 --session <SessionFile> 参数显式的指定 SessionFile ，如果是一次新导入任务，请设置 SessionFile 的值为 new。

4.3.1. 新建导入任务

  1. 将需要检验的数据放入部署神策分析系统的某台机器中，该目录中不要包含其他不需要检验的无关文件，例如路径是 /home/work/data 。

  2. 运行批量导入工具：使用 --import --session new ，必须指定路径 --path 。

bin/sa-importer --path /home/work/data --import --session new

刚开始运行或 Ctrl+C 中断都会显示本次的 SessionID ：

启动时：
Importer Session File: '2015-06-19-18-19-50.session'

Ctrl+C退出时：
Import session file: '2015-06-19-18-19-50.session', you can run importer with arg '-session 2015-06-19-18-19-50.session' to continue import.

4.3.2. 恢复导入任务

如果某次数据导入任务被中止，使用 SessionFile 可以进行该任务的恢复：

  1. 例如某次导入 /home/work/data 的导入任务被中止。

  2. 运行批量导入工具：使用--import，必须指定--session ，不能指定--path。

bin/sa-importer --import --session 2015-06-19-18-19-50.session

注意：如果要恢复导入任务，那么之前使用的目录下不能有任何文件变动（修改内容，添加文件，删除文件），否则将启动失败。如需追加导入内容，请将数据放到其他目录，并使用“新建导入任务”。

4.4. manifest 文件内容解读

若使用了 manifest 参数指定了 manifest 文件，导入运行结束后会在参数值目录生成 manifest 文件，该文件包含导入的基本统计信息，可用于自动化脚本，作为 done 文件（导入结束的标志）。

  • 若启动导入时 manifest 参数值所指路径文件已经存在，那么导入启动会失败。

  • 生成 manifest 不是必须的，该文件内容可用于调试和判断导入过程是否结束，并简单校验导入正确性。

bin/sa-importer --path /home/work/data --session new --import --manifest info_2015_12_22

生成的 info_2015_12_22 文件样例：

{
  "session_id" : "1",  // 导入的SessionID
  "do_import" : true,  // 是否导入数据，false 为只校验数据
  "complete" : true,   // 是否运行成功，false 可能是人为或异常中断
  "read_files" : [ "/home/work/data/a", "/home/work/data/b" ],  // 实际读取的文件列表
  "plan_files" : [ "/home/work/data/a", "/home/work/data/b" ],  // 目录下应该读取的文件列表
  "valid_count" : 209,  // 有效数据条数
  "total_count" : 209,  // 总读取条数
  "progress" : {
    "synced_source_progress" : {   // 进度信息
      "f" : "(dev=801,ino=1055397)",
      "o" : 32232,
      "n" : "b",
      "s" : 208,
      "c" : 208,
      "e" : "1"
    },
    "sended_source_progress" : {   // 进度信息
      "f" : "(dev=801,ino=1055397)",
      "o" : 32232,
      "n" : "b",
      "s" : 208,
      "c" : 208,
      "e" : "1"
    },
    "kafka_progress" : {   // kafka进度信息
      "0" : {
        "offset" : 22435,
        "partition_id" : 0,
        "update_timestamp" : 1450771040053
      },
      "1" : {
        "offset" : 22838,
        "partition_id" : 1,
        "update_timestamp" : 1450771045419
      },
      "2" : {
        "offset" : 23185,
        "partition_id" : 2,
        "update_timestamp" : 1450771040071
      }
    },
    "last_update_time" : 1450771042587,  // 上次更新统计时间
    "last_sync_time" : 1450771045419,    // 上次写kafka时间
    "status" : {
      "start_times" : 1,
      "this_time_start_running_time" : 1450771040213,  // 启动导入时间
      "sending_speed" : 0.0,
      "sending_records_in_store" : 0,
      "counter_filtered_by_expired_time" : 0,
      "counter_invalid_log_entry" : 0,
      "counter_invalid_reader_log_entry" : 0,
      "sent_to_kafka" : 209,
      "raw_read_count" : 209,
      "message_counter" : {
        "counter_map" : { }
      }
    }
  }
}

5. 注意事项

  1. 运行批量导入工具导入的数据不易清除，请谨慎操作。

  2. 批量导入工具读取文件的顺序是按照指定文件夹中文件名的字典序。

  3. 如果SensorsAnalytics有正在运行的实时数据流，请设置限速以免影响实时数据，设置的方法是加参数 --speed_limit <limit> ，例如 --speed_limit 300 。

附录 I. 数据格式

另外有专门页面介绍数据格式，请参考数据格式

需要导入的文件每行为一条如下格式的 JSON ：

{"type":"track","properties":{"propertie1":"value1","propertie2":"value2"},"event":"EventName","distinct_id":"DistinctId","original_id":"OriginalId","time":1431353191267}

属性简介：

属性名

要求

含义

type

必须字段，值只能是下表中给出的

这条记录的类型

properties

必须字段，JSON 的 k-v 对

Event 或 Profile 关联的属性

event

type 为 track 类时为必须字段，profile 类时不需设置。字符串

Event 的名字

distinct_id

必须字段。字符串

用户的固定且唯一标识

original_id

type 为 track_signup 时为必须字段，其他 type 该字段没有用。字符串

注册之前的随机匿名ID

time

必须字段。unix 时间戳，精确到毫秒!

这条记录对应的时间

  • type：这条数据的类型，可以是如下类型中的一种

Type

解释

track

一个 Event 及关联的 Properties

track_signup

跟踪用户的注册行为，该接口与 track 基本相同，除了多了一个 original_id 参数。

profile_set

直接设置一个用户的 Profile，如果用户或者 Profile 已存在则覆盖，不存在则自动创建。

profile_append

追加一个用户的某个 List 类型的 Profile，如果用户或者 Profile 不存在则自动创建。

profile_increment

增加或减少一个用户的某个 Numeric 类型的 Profile，如果用户不存在则自动创建, Profile 不存在则默认为 0。

profile_delete

删除一个用户。

profile_unset

删除一个用户的某个特定的 Profile。

  • properties：Event 或 Profile 关联的属性，Key-Value 结构。Key 必须为字符串， Value 的类型可以是字符串、整数、浮点数、布尔、字符串数组。Key 中字符只能为大小写字母、数字和下划线。SensorsAnalytics 中的属性数据类型定义，及长度限制，详见：数据格式-属性数据类型。

注意：每个 property 的类型需要保证从始至终都是同一个。如一开始为 NUMBER ，之后不能变为 STRING

  • event：Event 的名字。如果 type 是 track 类，说明这是一条 event 类型数据，需要包含该字段，否则这条数据将无效被过滤。

  • original_id：在用户注册之前所使用的随机匿名 ID。

  • distinct_id: 用户的固定且唯一标识，例如用户表的主键等，一般应当是由产品的注册行为返回。

  • time：这条数据对应的时间，单位为毫秒。 2015/6/19 17:36:11 对应 1434706571000。

Previous数据导入NextLogAgent

Last updated

Was this helpful?