Treasure Dataはデータの収集、保存、管理、処理、可視化などを行えるログ解析の基盤サービスで、fluentdを使ってデータを収集し、hadoopで解析を行います。
自分も以前の記事で書きましたが、よくelasticsearch + kibanaや、splunkなどの部分がサービス化されているようなイメージです。

Treasure Dataについては、中の人が非常に詳しくブログで書かれています。

それでは実際に触ってみます。

ユーザー登録＆ログイン

http://www.treasuredata.com/jp/products/try-it-now.php
にアクセスして、サインアップのリンクをクリックします。

サインアップ画面が表示されるので、必要な情報を入力して登録します。

登録が終わると、確認メールが送られてくるので、確認リンクをクリックして登録完了です。
また、ログインする場合は、以下のような画面でログインすることになります。

ログの送信

ログの収集対象となるサーバーで、apacheのログデータをTreasure Dataに送信するように設定します。
まず、ログのあるサーバーでtd accountコマンドを使って先ほど登録したメールアドレスとパスワードを設定して、アカウントを紐付けます。

# td account
Enter your Treasure Data credentials.
Email: miura@cloudpack.jp
Password (typing will be hidden):
Authenticated successfully.
Use 'td db:create <db_name>' to create a database.

次に、Treasure Dataに送信する時のAPIキーを取得するために、td apikey:showコマンドを実行します。
（APIキーは伏せてあります。）

# td apikey:show
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

次に、/etc/td-agent/td-agent.confで、sourceをapacheアクセスログのtailを、matchで今のAPIキーを使ったtdlogを設定します。tdlogがTreasure Dataにログを送信するためのプラグインになります。
auto_create_tableを設定しておくと、自動的にログ用のテーブルがTreasure Data側に用意されます。

  <source>
    type tail
    format apache
    path /var/log/httpd/access_log
    pos_file /tmp/access.log.pos
    tag td.apache.access
  </source>

  <match td.*.*>
    type tdlog
    apikey XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
    auto_create_table
    buffer_type file
    buffer_path /var/log/td-agent/buffer/td
    use_ssl true
  </match>

設定したら、td-agentを起動します。

/etc/init.d/td-agent start

ログ収集対象のサーバーの設定は以上です。

td tablesコマンドを使用すると、Treasure Data側で作成されたテーブルの一覧が表示されます。

# td tables;
+-----------+------------+------+-------+--------+---------------------------+---------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Database  | Table      | Type | Count | Size   | Last import               | Last log timestamp        | Schema                                                                                                   |
+-----------+------------+------+-------+--------+---------------------------+---------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| apache    | access     | log  | 26    | 0.0 GB | 2014-02-10 04:01:49 +0900 | 2014-02-10 04:00:17 +0900 | host:string, path:string, method:string, referer:string, code:long, agent:string, user:string, size:long |
| sample_db | www_access | log  | 5,000 | 0.0 GB | 2014-01-30 16:43:07 +0900 | 2013-09-07 10:13:45 +0900 | host:string, path:string, method:string, referer:string, code:long, agent:string, user:string, size:long |
+-----------+------------+------+-------+--------+---------------------------+---------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
2 rows in set

Treasure Dataのアカウントを作成すると、デフォルトでsample_dbというデータベースが用意されていますが、ログが保存され始めると、apacheデータベースのaccessテーブルというのが作られています。
DB名、テーブル名はsourceのtagを元に作成されます。

Treasure Dataでの集計

Treasure Dataの管理画面のDatabasesにも、apacheデータベースが追加されていることがわかります。
ドリルダウンしていくと、登録されているログデータが構造化されているのを見ることができます。

左ペインのNew Queryで集計の設定をおこないます。
データベースはapacheを選択し、今回はQuery typeはHiveを選択します。
Queryに集計するためのHiveクエリを書き、あとはそのままで「Submit」をクリックすると、Jobの実行が開始されます。Job実行はスケジューリングすることもできます。