ファイルの各行にUUIDを付加するスニペット
ログ収集ツールのfluentdのuuid_keyを使う場合、ログにUUIDを振る必要がある。
こんなときシェルスクリプトで、whileやfor、uuidgenを組み合わせて、追記していたが、 行が膨大な場合、処理の遅延が気になったので、C言語で処理するプログラムを書いた。
プログラム
Ubuntu環境で、動かした。
依存ライブラリをインストールする。
$ sudo apt install uuid-dev
Cのプログラムは、こんな感じ。
#include <stdio.h> #include <string.h> #include <uuid/uuid.h> int main(int argc, char *argv[]) { FILE *source, *target; char line[256]; uuid_t uuid; char uuid_str[37]; int len; source = fopen(argv[1], "r"); target = fopen(argv[2], "w"); while(fgets(line, 256, source)) { len = strlen(line); if (line[len-1] == '\n') { line[len-1] = 0; } uuid_generate_time_safe(uuid); uuid_unparse_lower(uuid, uuid_str); fprintf(target, "%s %s\n", line, uuid_str); } fclose(source); fclose(target); return 0; }
コンパイルする。
$ gcc -o append_uuid append_uuid.c -luuid
ベンチマーク計測
比較用のファイルを用意する。
$ for i in `seq 10000`; do echo "abc" >> uuid_by_bash.txt; echo "abc" >> uuid_by_c.txt; done $ wc -l uuid_by_bash.txt uuid_by_c.txt 10000 uuid_by_bash.txt 10000 uuid_by_c.txt 20000 total
まずは、Bashでやる場合(これがBashのベストプラクティスかどうかは知らない。。)
$ time cat uuid_by_bash.txt | while read line; do uuid=$(uuidgen); echo "$line $uuid" >> uuid_by_bash.txt.new; done real 0m25.741s user 0m1.268s sys 0m7.632s $ tail -1 uuid_by_bash.txt.new abc 006b69fd-9ad0-4749-afe1-eef73c6ffad0
次は、Cで書いたプログラム。
$ time ./append_uuid uuid_by_c.txt uuid_by_c.txt.new uuid_by_c.txt uuid_by_c.txt.new real 0m0.020s user 0m0.016s sys 0m0.000s $ tail -1 uuid_by_c.txt.new abc d05dc0b5-bad5-11e6-81bd-000c291c1598
クソ速い。
プレミアリーグを得点時間帯ごとにクラスタリングする
概要
スポーツの結果予想のために、最近、少しずつ機械学習に取り組んでいる。
今日は、機械学習 k-means（k平均法）を用いたクラスタリングを試してみる。
素材は、サッカーの時間帯別の得点率で、これを使いチームをクラスタリングする。
テスト用に作成した素材はLive scores, results, fixtures, tables, statistics and news - Soccerwayから、取得して、加工した。
これは、総得点のうち、15分刻みの特定の時間帯に得点する割合を示している。
実装
K-meansでクラスタリングする最適なクラスタ数の決定方法には、X-meansという方法もあるが、
時間がかかりそうだったので、適当に4に設定してみた。
#coding: utf-8 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('uk-soccer-goal-rate-per-time-20161205.csv') array = np.array([ df['0to15'].tolist(), df['15to30'].tolist(), df['30to45'].tolist(), df['45to60'].tolist(), df['60to75'].tolist(), df['75to90'].tolist(), ], np.float) array = array.T predict = KMeans(n_clusters=4).fit_predict(array) df['cluster_id'] = predict print(df.sort_values(["cluster_id"])[["cluster_id", "Team"]]) clusterinfo = pd.DataFrame() for i in range(4): clusterinfo['cluster' + str(i)] = df[df['cluster_id'] == i].mean() clusterinfo = clusterinfo.drop('cluster_id') my_plot = clusterinfo.T.plot(kind='bar', stacked=True, title="Stacked bar by cluster") plt.show()
このスクリプトを実行すると、クラスタのIDとチーム名が表示される。
python k-means.py
cluster_id Team
17 0 sunderland
2 1 liverpool
5 1 manchester_united
0 2 chelsea
16 2 west_ham_united
15 2 middlebrough
13 2 burnley
12 2 crystal_palace
11 2 southampton
9 2 afc_bournemauth
6 2 west_bromwich
3 2 manchester_city
1 2 arsenal
19 2 swansea_city
10 3 watford
8 3 stoke_city
7 3 everton
14 3 leicester_city
4 3 tottenham
18 3 hull_city
また、グラフも表示され、こんな感じになった。
前半、後半に強いチームがあるのが分かるくらいで、実際の成績ともそこまで、相関はなさそう。 本当なら、試合結果を予測するのに使えるデータがほしいが、まだ、難しそうだ。
# 参考
Kibana5.0.0に、認証、認可を実装する
概要
Kibanaを管理者以外の誰かに使わせる場合、そのユーザを認証し、閲覧できるインデックスを限定したいことがある。
Shieldという有償プラグインで認証、認可が可能らしいが、お金をかけずに実現したかった。
今回は、OpenRestyを使い、認証、認可を付け加えた。
環境
OS
- Ubuntu 16.04
Kibana5.0.0
- この記事では、192.168.0.2で動作する。
NginxとKibanaは同一のサーバ内で動作している。
Kibanaへの直アクセス禁止
KibanaのURLへ直接アクセスされると、認証、認可が適用されないので、外部から5601へのアクセスを閉じておく。
ただし、リバースプロキシ経由のアクセスは許可する。
# iptables -A INPUT -i lo -j ACCEPT # iptables -A OUTPUT -o lo -j ACCEPT # iptables -A INPUT -p tcp --dport 5601 -j REJECT
OpenRestyのセットアップ
良さげなGistがあったので、参考にした。
Easy install openresty (used and tested on Ubuntu 14.04, 15.10 and 16.04) · GitHub
最新版は、本家から持ってくる。
認証
KibanaへのNginxのリバースプロキシ設定は、記事で書いたので貼っておく。
認証は、Basic認証をつけてるだけ。
手順
必要なモジュールを入手する。
# apt install apache2-utils
ユーザにパスワードを発行する。とりあえず、sales、support、techユーザにした。
# htpasswd -c -b /etc/nginx/.htpasswd sales salespasswd # htpasswd -b /etc/nginx/.htpasswd support supportpasswd # htpasswd -b /etc/nginx/.htpasswd tech techpasswd # cat /etc/nginx/.htpasswd sales:$apr1$BMU.bsHb$c/jXRc1T3.keiYTtmdtua/ support:$apr1$Yvlq26fj$vtrYnqrc/XW/2WSRG6vlN. tech:$apr1$Zqt0uiD3$xWO72SD10EFYB4Fq.JEw.1
locationディレクティブに、auth_basicとauth_basic_user_fileを追加して、nginxを再起動する。
(snip) location ~ (/app/kibana|/bundles/|/status|/elasticsearch|/plugins|/timelion|/console|/api/) { auth_basic "Restricted"; auth_basic_user_file "/etc/nginx/.htpasswd"; proxy_pass http://192.168.0.2:5601; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; proxy_set_header X-Forwarded-Host $http_host; } (snip)
認可
インデックスsales-* 、support-* 、tech-*がある場合に、ユーザは関連するインデックスしか閲覧できないようにしたい。
例えば、ユーザsalesは、インデックスsales-*を閲覧できるが、インデックスsupport-* 、tech-* は閲覧できないようにする。
手順
Luaで書いたサンプルを示す。
Kibanaが、Elasticsearchに、インデックスを要求する際、HTTPリクエストのボディ部分に、インデックス名を含む。
それを利用して、アクセス拒否するようにした。
no_allow_indexesに、ユーザ名とアクセス制限するインデックスを記述する。
ngx.var.remote_userで、認証されたユーザを取得できる。
-- /etc/nginx/custom/kibana_simple_acl.lua local no_allow_indexes = { sales = { "support-*", "tech-*" }, support = { "tech-*", "sales-*" }, tech = { "sales-*", "support-*" } } local user_ = ngx.var.remote_user if user_ == nil then ngx.header.content_type = "text/plain" ngx.log(ngx.STDERR, "no user.") ngx.status(403) ngx.say("403 Forbidden: You do not have access to this page.") return ngx.exit(403) end user_check = false for user, indexes in pairs(no_allow_indexes) do local p = string.match(user, user_) ngx.log(ngx.STDERR, string.format("user: %s, user_: %s", user, user_)) if p then user_check = true ngx.req.read_body() local body_data = ngx.req.get_body_data() if body_data == nil then return end for _, index in pairs(indexes) do local matcher = ngx.re.match(body_data, index) if matcher then ngx.log(ngx.STDERR, string.format("User does not have access to %s", index)) return ngx.exit(403) end end end end if not user_check then ngx.header.content_type = "text/plain" ngx.log(ngx.STDERR, string.format("invalid user: %s", user_)) ngx.status = 403 ngx.say("403 Forbidden: You do not have access to this page.") return ngx.exit(403) end
locationディレクティブに、access_by_lua_fileを追加して、再起動する。
(snip) location ~ (/app/kibana|/bundles/|/status|/elasticsearch|/plugins|/timelion|/console|/api/) { auth_basic "Restricted"; auth_basic_user_file "/etc/nginx/.htpasswd"; access_by_lua_file /etc/nginx/custom/kibana_simple_acl.lua; proxy_pass http://192.168.0.2:5601; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; proxy_set_header X-Forwarded-Host $http_host; } (snip)
認証されたユーザが認可されてないインデックスを含むDiscoverやDashBoardが閲覧できないことを確認する。
KibanaをNginxのリバースプロキシで動かす
環境
- Ubuntu 16.04
- Elasticsearch 5.0.0 GA
- Kibana 5.0.0
使用するIPは、192.168.0.2とする。
メモ
試行錯誤した結果、設定ファイルのLocationディレクティブをこうすると動作した。
location ~ (/app/kibana|/bundles/|/status|/elasticsearch|/plugins|/timelion|/console) { proxy_pass http://192.168.0.2:5601; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; proxy_set_header X-Forwarded-Host $http_host; }
Elasticsearchクラスタの共有リポジトリ設定
Snapshot機能で、使用する共有リポジトリの設定方法を示す。
概要
クラスタに、共有リポジトリを設定するためには、どのノードからもアクセスできるようにファイルシステムを共有する必要がある。 今回は、NFSで、共有ファイルサーバを構築し、共有リポジトリを設定することにした。
ファイルシステムを共有しないと、下記のように怒られる。
- RemoteTransportException...
- This might indicate that the store [(snip)] is not shared between this node and the master node or that permissions on the store don't allow reading files written by the master node
- RepositoryVerificationException[[snip] a file written by master to the store [snip] cannot be accessed on the node
環境
- Ubuntu 16.04
- Elasticsearch 5.0.0 GA
- ノード1(192.168.0.2)
- ノード2(192.168.0.3)
ノード1とノード2は、クラスタを組ませている。
手順
はじめに
リポジトリの置き場所をノード1、ノード2にそれぞれ生成する。
# mkdir -p /var/elasticsearch/snapshot # chown nobody:nogroup /var/elasticsearch/snapshot
NFS周りの設定
今回は、ノード1上で、NFSサーバを起動させて、リポジトリデータを置くことにする。 そして、ノード2上では、NFSクライアントを起動させる。
ノード1から作業する。 NFSサーバをインストールする。
# apt-get update && apt-get install nfs-kernel-server
/etc/exportsに追記する。
/var/elasticsearch/snapshot 192.168.0.3(rw,sync,no_subtree_check)
NFSサーバを再起動する。
# systemctl restart nfs-kernel-server
次に、ノード2で、NFSクライアントの設定をする。 NFSクライアントをインストールする。
# apt-get update && apt-get install nfs-common
# mount 192.168.0.2:/var/elasticsearch/snapshot /var/elasticsearch/snapshot # df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on (snip) 192.168.0.2:/var/elasticsearch/snapshot 63G 15G 46G 25% /var/elasticsearch/snapshot
リポジトリ生成
ノード1、ノード2それぞれのelasticsearch.ymlに、下記を追記する。
path.repo: ["/var/elasticsearch/snapshot"]
Elasticsearchを再起動する。
# systemctl restart elasticsearch
ノード1で、リポジトリを生成する。 /var/elasticsearch/snapshotがnobody:nogroupのままだと、snapshot1の権限がelasticsearch:elasticsearchにならないので、手動で変更しています。
# mkdir /var/elasticsearch/snapshot/snapshot1 # chown elasticsearch:elasticsearch /var/elasticsearch/snapshot/snapshot1 # curl -XPUT 'http://192.168.0.2:9200/_snapshot/snapshot1?pretty' -d '{ "type": "fs", "settings": { "location" : "/var/elasticsearch/snapshot/snapshot1", "compress": true }}' # curl -XGET http://192.168.0.2:9200/_snapshot/snapshot1?pretty { "snapshot1" : { "type" : "fs", "settings" : { "compress" : "true", "location" : "/var/elasticsearch/snapshot/snapshot1" } } }
