在使用ODPS强大的数据处理能力之前，大家最关心的是自己的数据如何导入到ODPS中。 下面介绍一款向ODPS导入数据的工具-Fluentd。
Fluentd是一个开源的软件，用来收集各种源头日志（包括Application Log、Sys Log及Access Log），允许用户选择插件对日志数据进行过滤、并存储到不同的数据处理端（包括MySQL、Oracle、MongoDB、Hadoop、Treasure Data、AWS Services、Google Services以及ODPS等）。Fluentd以小巧灵活而著称，允许用户自定义数据源、过滤处理及目标端等插件，目前在这款软件中已经有300+个插件运行Fluentd的架构上，而且这些插件全部是开源的。 ODPS也在这款软件上开源了数据导入插件。
环境准备
使用这款软件，向ODPS导入数据，需要具备如下环境：
Ruby 2.1.0 或更新
Gem 2.4.5 或更新
Fluentd-0.10.49 或从Fluentd 官网http://www.fluentd.org/ 查找最新，Fluentd为不同的OS提供了不同的版本，详见http://docs.fluentd.org/articles/quickstart
Protobuf-3.5.1 或更新(Ruby protobuf)
安装导入插件
接下来可以通过以下两种方式中的任意一种来安装ODPS Fluentd 导入插件。
方式一：通过ruby gem安装：
$ gem install fluent-plugin-aliyun-odps
ODPS已经将这个插件发布到GEM库中， 名称为 fluent-plugin-aliyun-odps，只需要通过gem install 命令来安装即可（大家在使用gem 时在国内可能会遇到gem库无法访问，可以在网上搜一下更改gem 库源来解决）。
方式二：通过插件源码安装：
$ gem install protobuf
$ gem install fluentd –no-ri –no-rdoc
$ git clone https://github.com/aliyun/aliyun-odps-fluentd-plugin.git
$ cp aliyun-odps-fluentd-plugin/lib/fluent/plugin/* {YOUR_FLUENTD_DIRECTORY}/lib/fluent/plugin/ -r
其中第二条命令是安装fluentd，如果已经安装可以省略。 ODPS Fluentd插件源码在github上，clone下来之后直接放到Fluentd的plugin目录中即可。
插件的使用
使用Fluentd导入数据时，最主要的是配置Fluentd的conf文件，更多conf文件 的介绍请参见： http://docs.fluentd.org/articles/config-file
示例一：导入Nginx日志 。Conf中source的配置如下：
<source>
type tail
path /opt/log/in/in.log
pos_file /opt/log/in/in.log.pos
refresh_interval 5s
tag in.log
format /^(?<remote>[^ ]*) – - \[(?<datetime>[^\]]*)\] “(?<method>\S+)(?: +(?<path>[^\"]*?)(?: +\S*)?)?” (?<code>[^ ]*) (?<size>[^ ]*) “-” “(?<agent>[^\"]*)”$/
time_format %Y%b%d %H:%M:%S %z
</source>
fluentd 以tail方式监控指定的文件内容是否有变化，更多的tail配置参见：http://docs.fluentd.org/articles/in_tail
match 配置如下：
<match in.**>
type aliyun_odps
aliyun_access_id ************
aliyun_access_key *********
aliyun_odps_endpoint http://service.odps.aliyun.com/api
aliyun_odps_hub_endpoint http://dh.odps.aliyun.com
buffer_chunk_limit 2m
buffer_queue_limit 128
flush_interval 5s
project projectforlog
<table in.log>
table nginx_log
fields remote,method,path,code,size,agent
partition ctime=${datetime.strftime(‘%Y%m%d’)}
time_format %d/%b/%Y:%H:%M:%S %z
</table>
</match>
数据会导入到projectforlog project的nginx_log表中，其中会以源中的datetime字段作为分区，插件遇到不同的值时会自动创建分区；
示例二：导入MySqL中的数据。导入MySQL中数据时，需要安装fluent-plugin-sql插件作为source:
$ gem install fluent-plugin-sql
配置conf中的source:
<source>
type sql
host 127.0.0.1
database test
adapter mysql
username xxxx
password xxxx
select_interval 10s
select_limit 100
state_file /path/sql_state
<table>
table test_table
tag in.sql
update_column id
</table>
</source>
这个例子是从test_table中SELECT数据，每间隔10s去读取100条数据出来，SELECT 时将ID列作为主键（id字段是自增型）。关于fluent-plugin-sql的更多说明参见：https://github.com/fluent/fluent-plugin-sql
match 配置如下：
<match in.**>
type aliyun_odps
aliyun_access_id ************
aliyun_access_key *********
aliyun_odps_endpoint http://service.odps.aliyun.com/api
aliyun_odps_hub_endpoint http://dh.odps.aliyun.com
buffer_chunk_limit 2m
buffer_queue_limit 128
flush_interval 5s
project your_projectforlog
<table in.log>
table mysql_data
fields id,field1,field2,fields3
</table>
</match>
数据会导出到ODPS projectforlog project的mysql_data表中，导入的字段包括id，field1,field2,field3。
关于导入表的说明
通过Fluentd导入数据是走的ODPS实时数据流入通道-Datahub，这个通道需要一个特殊的ODPS表，这个表在创建时需要指定为Hub Table。创建表时可以使用如下语名：
CREATE TABLE <table_name) (field_name type,…) PARTITIONED BY (pt_name type) INTO <n1> SHARDS HUBLIFECYCLE <n2>;
其中：n1 是指shards数量，有效值为1-20。在导入数据时，每个shard的流入量是10M/秒。N2是指数据在Datahub上的保留期，有效值1-7，主要用于流计算场景中使用历史数据。 例如：
create table access_log(f1 string, f2 string,f3 string,f4 string,f5 string,f6 string, f7 string) partitioned by(ctime string) into 5 shards hublifecycle 7;
如果向已经存在的表导入数据，也需要将表修改为HUB表， 其命令为：
ALTER TABLE table_name ENABLE HUTTABLE with <n1> SHARDS HUBLIFECYCLE <n2>;
插件参数说明
向ODPS导入数据，需要将ODPS插件配置在conf文件中match项中。插件支持的参数说明如下：
type(Fixed): 固定值 aliyun_odps.
aliyun_access_id(Required):云账号access_id.
aliyun_access_key(Required):云账号access key.
aliyun_odps_hub_endpoint(Required):如果你的服务部署在ESC上，请把本值设定为 http://dh-ext.odps.aliyun-inc.com, 否则设置为http://dh.odps.aliyun.com.
aliyunodps_endpoint(Required):如果你的服务部署在ESC上，请把本值设定为 http://odps-ext.aiyun-inc.com/api, 否则设置为http://service.odps.aliyun.com/api .
buffer_chunk_limit(Optional): 块大小，支持“k”(KB),“m”(MB),“g”(GB)单位，默认 8MB，建议值2MB.
buffer_queue_limit(Optional): 块队列大小，此值与buffer_chunk_limit共同决定整个缓冲区大小。
flush_interval(Optional): 强制发送间隔，达到时间后块数据未满则强制发送, 默认 60s.
project(Required): project名称.
table(Required): table名称.
fields(Required): 与source对应，字段名必须存在于source之中.
partition(Optional)：若为分区表，则设置此项.
分区名支持的设置模式:
固定值: partition ctime=20150804
关键字: partition ctime=${remote} （其中remote为source中某字段）
时间格式关键字: partition ctime=${datetime.strftime(‘%Y%m%d’)} （其中datetime为source中某时间格式字段，输出为%Y%m%d格式作为分区名称）
time_format(Optional):如果使用时间格式关键字为<partition>, 请设置本参数. 例如: source[datetime]=”29/Aug/2015:11:10:16 +0800″,则设置<time_format>为”%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z”
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除了使用Fluentd可以导入数据外，ODPS还支持通过Flume导入数据。Flume是Apache的一款开源软件，ODPS团队基于Flume开源了导入插件源代码，感兴趣的朋友可以参见https://github.com/aliyun/aliyun-odps-flume-plugin 了解更多细节。
