前言
AnalyticDB（简称ADB，ADS，早期项目名Garuda）是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线实时分析型数据库(Real-Time OLAP)。自2012年第一次在集团发布上线以来（初期内部命名Garuda），至今已累计迭代发布一百多个版本，支撑起集团内的电商、广告、菜鸟、文娱、飞猪等众多在线数据分析业务。AnalyticDB 于2014年在阿里云开始正式对外输出，包括公共云和专有云，支撑行业既包括传统的大中型企业和政府机构，也包括众多的互联网公司。每年集团双十一、电商、广告投放、游戏和物流等公有云和专有云大量用户和大量业务的实时分析业务高峰都驱动着AnalyticDB不断的架构演进，技术创新。
背景
众所周知，Logstash是一个开源的服务器端数据处理管道，起初是为了处理日志类数据写入到ES中，但随着开源社区的不断发展，如今可以同时从多个数据源获取数据，并对其进行转换，然后将其发送到你想要的“存储”。就日志数据为例，我们如果想要把log数据导入ADB中进行进一步分析，因为ADB支持原生JDBC方式访问，所以目前可以通过开源logstash output插件logstash-output-jdbc进行数据的导入，但是在使用过程中发现，在日志量非常大的情况下，jdbc方式写入ADB的性能是比较低的，并且会非常消耗CPU的资源（因为jdbc是单条记录写入的方式）。在日志量非常大的时候，这种方式性价比明显是很低的，因此，我们基于jdbc插件的方式优化了一个专门支持ADB的聚合写入方式的output plugin——logstash-ouput-analyticdb，在此就简单介绍一下logstash通过logstash-output-analyticdb插件写入ADB的使用方式。
安装
Logstash的安装流程可以参见传送门，这里不多叙，我们主要介绍一下安装logstash-output-analyticdb的流程：
- 进入logstash根目录：
cd logstash - 安装logstash-output-analyticdb：
bin/logstash-plugin install logstash-output-analyticdb - 在logstash目录下创建vendor/jar/jdbc目录：
mkdir -p vendor/jar/jdbc - 将jdbc jar拷贝到vendor/jar/jdbc中：
cd vendor/jar/jdbc; wget http://central.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.36/mysql-connector-java-5.1.36.jar
至此，logstash-output-analyticdb的安装步骤就都完成了！
使用方式
上面我们已经安装好了logstash-output-analyticdb插件，下面我们看看怎么使用呢？
和大多数logstash案例的使用方式一样，我们在config目录下创建一个logstash-analyticdb.conf(名字可以自行定义)的配置文件，此处我们贴一个简单的example：
input
{
stdin { }
}
output {
analyticdb {
driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
connection_string => "jdbc:mysql://HOSTNAME:PORT/DATABASE?user=USER&password=PASSWORD"
statement => [ "INSERT INTO log (host, timestamp, message) VALUES(?, ?, ?)", "host", "@timestamp", "message" ]
}
}
AI 代码解读
connection_string：连接你的AnalyticDB的jdbc url
statement：insert SQL的声明数组，要提前在你的AnalyticDB上创建对应的表哦，不然往哪儿写呢？
此配置文件的内容只是一个例子，具体配置文件的内容根据各使用者的实际使用场景决定。其他analyticdb相关的配置项请看README。
logstash的原有使用配置项，大家可以看看logstash的文档(因为配置项和规则太多了，就不在此赘述了)
至此，我们使用前的配置任务都已经做完，下面我们来启动任务，在logstash安装目录执行：bin/logstash -f config/logstash-analyticdb.conf即可
后记
我们在使用logstash-output-analyticdb写入AnalyticDB的性能相较于logstash-output-jdbc会有5倍的提升，并且对于CPU的使用也有明显的降低。
如果大家在使用过程中遇到任何问题，欢迎issue抛过来
