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比特币数据分析ETL工具

汇智网 / hubwiz.com

用于比特币区块链数据分析的ETL工具,可以抽取比特币区块文件中的区块/交易信息并加载到SQL数据库

1、软件包概述

BlockETL软件包用于比特币区块链数据分析中的数据抽取、转换和加载。 主要特性如下:

  • 直接读取原始区块文件,抽取速度快
  • 将原始区块和交易数据加载至SQL数据库,便于后续的区块链数据分析
  • 支持多流水线并行处理,可自己控制并发流水线数量
  • 结构设计清晰,代码便于扩展

BlockETL软件包采用Java开发,支持Windows、OSX和Linux等多种操作系统, 当前版本1.0.0,主要类/接口及关系如下图所示:

BlockETL uml

BlockETL软件包的目录组织及主要代码文件清单如下:

代码文件说明
build.gradleGradle根项目构建文件
settings.gradleGradle根项目配置文件
blocketl/blocketl库代码目录
blocketl/build.gradleblocket库gradle构建文件
blocketl/src/main/java/blocketl/IPipe.javaETL流水线管道接口定义
blocketl/src/main/java/blocketl/Pipeline.javaETL流水线模型类
blocketl/src/main/java/blocketl/Kit.javaETL流水线并发管理类
blocketl/src/main/java/blocketl/btc/FileExtractor.javaBitcoin区块文件抽取管道实现类
blocketl/src/main/java/blocketl/btc/DummyTransformer.javaBitoin区块及交易数据转换实现类
blocketl/src/main/java/blocketl/btc/SqlLoader.javaSQL数据库加载类
sql/SQL脚本目录
sql/ddl.sql数据库及表结构定义SQL脚本
sql/index.sql数据表索引构建SQL脚本
sql/stats.sql分析统计演示SQL脚本
demo/blocketl库使用演示代码目录
demo/build.gradle演示应用gradle构建文件
demo/src/App.java演示应用主文件
demo/src/log4j.propertieslog4j日志配置文件

2、软件包使用方法

在开始使用软件包之前,请先安装好gradle 6、jdk 8和所选择的SQL数据库。下面 以MySQL为例说明使用过程:

2.1 初始化数据库/表结构

进入软件包的sql目录,使用ddl.sql脚本创建数据库和基础表结构:

mysql -u root -p < ddl.sql

上述命令会要求交互输入root用户的密码,也可以使用其他有足够权限的用户名/密码。 成功执行后,上述命令将创建数据库bitcoin_analysis和基础数据表:

  • blocks:比特币区块头数据表
  • transactions:比特币交易头数据表
  • tx_inputs:比特币交易输入数据表
  • tx_output:比特币交易输出数据表

2.2 抽取流程配置

首先根据自己的基础环境配置,修改demo/src/App.java文件中的区块目录和数据库连接信息并保存:

String dataDir = "…";                               //区块数据文件目录
String dbUrl = "jdbc:…. ";               //SQL数据库连接URL  
String dbUser = "…",                     //SQL数据库用户名
String dbPassword = "…";                 //SQL数据库密码
String network = "mainnet";              //主网:mainnet,测试网:testnet

2.3 数据抽取与加载

进入软件包的demo目录,使用gradle rungradle.bat run命令启动演示应用, 可以看到屏幕输出的数据加载进度:

软件包的demo应用除了在屏幕输出日志,也会记录到当前目录下的app.log文件中, 可以利用此文件排查故障。

要长时间无人值守运行,可以使用gradle distZip打包后再执行编译好的程序。

2.4 数据分析

一旦完成区块链数据的抽取并加载到SQL数据库中,就可以进行数据分析了。

为了提高数据加载速度,在之前的ddl.sql中没有定义数据表的索引,因此在进行 数据分析之前,首先要使用index.sql来建立数据表索引以加速统计查询的执行。 进入sql目录执行如下命令完成索引构建,根据要求输入密码:

mysql -u root -p < index.sql

索引建立之后,就可以利用SQL进行数据分析了。预置的stats.sql提供了几个 基本的分析,可以作为参考。

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1.0.0 2019-11-28
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