Ozone数据探查服务Recon的启用

本文介绍了如何启用Ozone的数据探查服务Recon,包括配置OM通信地址、Recon数据库目录以及同步间隔。启动Recon后,通过日志观察其内部操作,Recon会存储数据分析的汇总表数据。虽然目前Recon的UI仅提供简单展示,但随着Recon 2.0的开发,将会有更多数据集成和功能完善。

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前言


笔者之前写过一篇关于Ozone数据探查服务Recon的文章:存储系统“数据之眼”的设计–数据探查服务,大致阐述了Recon如何通过定期获取OM的快照来做数据的二次分析的过程。不过笔者当时没有介绍Recon服务如何被启用的过程,以及此服务被启用后,它的内部运行过程是如何的。本文笔者来补充介绍下这块的内容。

Ozone Recon服务的启用


Ozone Recon服务需要依赖于OM的metadata,它采用定期同步OM metadata db的方式来做的。因此这里需要为Recon服务配置一个OM的通信地址,在这里为OM的http地址(此处9874为默认端口),

<property>
   <name>ozone.om.http-address</name>
   <value>{om host}:9874</value>
</property>

然后是recon db, recon om db的存放目录,这个我们也是建议另外配置的,

<property>
   <name>ozone.recon.db.dir</name>
   <value>/path/to/recon.db</value>
</property>

<property>
   
Ozone是一个开源的数据处理库,通常用于Apache Flink流处理框架中。如果你想使用Ozone读取数据曲线,首先你需要了解几个关键步骤: 1. **环境配置**:确保你的项目已经添加了Ozone的相关依赖,并且在运行环境中配置好了Ozone存储。 2. **创建Ozone Client**:使用Ozone SDK提供的API创建一个Ozone客户端实例,这个实例会连接到Ozone存储集群。 ```java OzoneConfig ozoneConf = new OzoneConfig(); ZooKeeperClientConfiguration zookeeperConf = new ZooKeeperClientConfiguration.Builder() .setZkQuorum("your_zookeeper_quorum") .build(); Ozone ozone = new Ozone(zookeeperConf, ozoneConf); ``` 3. **访问FileSystem**:通过Ozone client获取一个FileSystem对象,然后你可以使用这个对象去操作存储的数据。 ```java FileSystem fs = ozone.getFileSystem(); ``` 4. **读取数据曲线**:假设数据是以时间序列的形式存储的,可以使用`getData()`或`getRange()`方法从特定路径读取数据。例如,如果你的数据存储在一个目录下,每个文件代表一个时间段的数据点: ```java List<Located ozoneData = fs.getData("/data/curve/path", new Range(startTimestamp, endTimestamp)); ``` 这里,`startTimestamp`和`endTimestamp`是你想要查询的时间范围。 5. **解析数据**:最后,从`Located`对象中获取实际的数据,这通常是字节数组,需要你自己将其转换成适合的结构,如CSV、JSON等,以便解析成数据曲线。
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