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其次弹 –
新的主旨数据类型与内建函数

 

本土调节和测试

代码开发好后,能够在Studio中展开地面调节和测试。Studio协助下载表的片段sample数据到本地运营,举行debug,步骤如下:

  1. 右键python udf类,点击”运转”菜单,弹出run
    configuration对话框。UDF|UDAF|UDTF壹般意义于select子句中表的有些列,此处需配备MaxCompute
    project,table和column(元数据来源project
    explorer窗口和warehouse下的example项目):
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  2. 点击OK后,通过tunnel自动下载钦定表的sample数据到本地warehouse目录(若此前已下载过,则不会另行重复下载,不然利用tunnel服务下载数据。默许下载十0条,如需愈来愈多数据测试,可自行行使console的tunnel命令也许studio的表下载功效)。下载达成后,能够在warehouse目录看到下载的sample数据。那里用户也得以利用warehouse里的多少举办调节和测试,具体可参考java
    udf开发中的有关地点运营的warehouse目录”部分)。
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  4. 接下来本地运转框架会基于内定的列,获取data文件里钦命列的数目,调用UDF本地运行。
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其三弹 – 复杂类型

LEFT SEMI JOIN

四.在bin/odpscmd 下输入环境变量,显式开启 ODPS 二.0
的非结构化功用( 仅在 ODPS 二.0 总计框架完全上线为必须),单独实施
xx.sql 文件时也急需将部属设置写在 SQL 文件的开始处。

开发Python UDF

条件都准备好后,既可在相应重视的module里创立进行python udf开发。

  1. awk 用户会很欣赏这些职能

LEFT ANTI JOIN

率先,准备好2个 马克斯Compute 的工程,工程创立携带文书档案,准备好AccessId和AccessKey备用,为了分化其余产品的AccessId和AccessKey,前边我们称之为ODPS-AccessId,ODPS-AccessKey。并在RAM中授权
马克斯Compute 访问 TableStore 的权能,授权方式请参考MaxCompute访问TableStore数据——授权

环境准备

马克斯Compute Studio扶助Python UDF开发,前提必要设置python,
pyodps和idea的python插件。

  1. 安装Python:可以谷歌(Google)只怕百度查寻下怎么样设置。
  2. 设置pyodps:能够参照python
    sdk文书档案的安装步骤。即,在
    Python 二.陆 以上(包蕴 Python 3),系统装置 pip 后,只需运营下 pip
    install pyodps,PyODPS 的相干重视便会自行安装。
  3. 速龙lij IDEA中设置Python插件。搜索Python Community
    艾德ition插件并安装
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  5. 配置studio module对python的依赖。

  6.  

    • File -> Project structure,添加python sdk:
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    • File -> Project structure,添加python facets:
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    • File -> Project structure,配置module依赖python facets:
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此文中使用MaxCompute Studio作体现,首先,安装MaxCompute
Studio,导入测试马克斯Compute项目,创立工程,建立二个新的马克斯Compute脚本文件, 如下

一.下载并安装大数目估测计算服务客户端

停放条件

此文中动用马克斯Compute Studio作体现,首先,安装马克斯Compute
Studio,导入测试马克斯Compute项目,创制工程,建立一个新的马克斯Compute脚本文件, 如下

绝超越陆一%DBMS系统中,如MySQL,Hive等,UNION后一旦有CLUSTE途胜 BY, DISTBMWX三IBUTE
BY, SO凯雷德T BY, OWranglerDER
BY也许LIMIT子句,其意义于与眼下全部UNION的结果,而不是UNION的末梢一道。ODPS2.0在set
odps.sql.type.system.odps2=true;的时候,也运用此作为。例如:

TableStore数据类型

MaxCompute数据类型

string

string

binary

blob

int

bigint

double

double

 

  1. 兴风作浪造数据

有个别时候表的列很多,准备数据的时候希望只插入部分列的数额,此时可以用插队列表功用

set odps.sql.type.system.odps二=true; –是支撑表格存款和储蓄的binary类型

2017/12/20 法国巴黎云栖大会上Ali云马克斯Compute发表了前卫的效能Python
UDF,万众期待的效应终于帮忙啊,笔者怎么能不一试为快,前天就享受怎么着通过Studio举行Python
udf开发。

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下一场,准备好一个报表存款和储蓄的实例以及一张数据表,报表存款和储蓄实例管理,准备好实例名、EndPoint,为了分裂别的产品的AccessId和AccessKey,前边我们称之为TableStore-InstanceName,TableStore-EndPoint。

 

上述意义能够采取SELECT TRANSFOQX56M来兑现

因为WHERE中富含了O福睿斯,导致力不从心转移为SEMI JOIN,会单独运转作业执行子查询

 

新建python脚本。

右键 new | 马克斯Compute Python,弹框里输入脚本名称,接纳种类为python udf:

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扭转的模板已自行填充框架代码,只必要编写制定UDF的入参出参,以及函数逻辑:
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  • 注1,USING
    前边的字符串,在后台是一贯起的子进程来调起命令,未有起shell,所以shell的壹些语法,如输入输出重定向,管道等是不帮衬的。假诺用户需求能够以
    shell 作为命令,真正的命令作为数据输入,参考“惹事生非造数据”的事例;
  • 注2,JAVA 和 PYTHON 的骨子里路径,能够从JAVA_HOME 和 PYTHON_HOME
    环境变量中得到作业;

SELECT*frommytable1 aLEFTANTIJOINmytable2 bona.id=b.id;

3.打开bin/odpscmd,输入

挂号揭橥Python UDF

  1. 代码调节和测试好后,将python脚本添加为马克斯Compute的Resource:
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注意此处接纳的马克斯Compute project必须是早就申请开始展览python
udf的project。

  1. 注册python 函数:
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  2. 在sql脚本中编辑MaxCompute sql试用python udf:
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初稿链接:

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setodps.sql.type.system.odps2=true;SELECTexplode(array(1,3))AS(a)UNIONALLSELECTexplode(array(0,2,4))AS(a)ORDERBYaLIMIT3;

二.下载解压,将conf/odps_config.ini
的内容改动为:

叩问到,即便效果公布,可是还在公测阶段,假使想要使用,还得申请开始展览:。那里自身就不介绍申请开通具体流程了。

地点的说话仅仅是把value原样输出,不过熟知awk的用户,从此过上了写awk脚本不写sql的光景

书写顺序和履行顺序1致,就不便于混淆了。那样有2个卓殊的补益,在马克斯Compute
Studio中写SQL语句的时候,会有智能提示的功力,假如是SELECT在前,书写select列表的表明式的时候,因为FROM还未曾写,马克斯Compute
Studio不可能知道只怕访问那一个列,也就不能够做提示。如下

https_check=true

6.
能源文件会被下载到执行钦定命令的行事目录,能够应用文件接口打开./bar.txt文件。

支持IMPLICIT JOIN

select vid,count(*),avg(speed),avg(oil_consumption) from
ots_vehicle_track where vid
<4 and gt<1469171387  group by
vid;

  1. UDTF是有品种,而Transform的子进程基于stdin/stdout传输数据,全数数据都看成string处理,由此transform多了一步类型转换;
  2. Transform数据传输正视于操作系统的管道,而近日管道的buffer仅有4KB,且无法设置,
    transform读/写 空/满 的pipe会导致进程被挂起;
  3. UDTF的常量参数能够不用传输,而Transform不能够利用那几个优化。

UNION后LIMIT的语义变化。

使用 UDF(User Defined Function)处理数据

第壹弹 – 善用马克斯Compute编写翻译器的错误和警示

履行的法力相当于

 

品质上,SELECT TRANSFO奥迪Q7M 与UDTF
各有千秋。经过各个现象比较测试,数据量较小时,大部分气象下select
transform有优势,而数据量大时UDTF有优势。由于transform的开发尤其方便人民群众,所以select
transform格外适合做adhoc的多少解析。

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关周到据库已经存在半个世纪,有不行常见的选取情形,然而在火速迭代的网络世界其增添性和
schema 灵活性被训斥颇多,因而类似 TableStore/BigTable/HBase
等强调扩展性和灵活性的NoSQL数据库逐步流行起来,那些 NoSQL 数据库只提供
API 接口,不提供 SQL 访问,那就招致不可计数熟习 SQL
可是不爱好写代码的用户无法很舒心的采用此类NoSQL数据库。基于此,表格存款和储蓄开发团队共同
马克斯Compute(下文中 ODPS 与 马克斯Compute 同义)团队发掘了 ODPS-SQL
访问表格存款和储蓄的门路,那样3个只懂 SQL
的用户也足以愉悦的拜访表格存款和储蓄个中的豁达数额了。

  1. 子进度和父进度是三个进度,而UDTF是单线程的,即使总计占比相比较高,数据吞吐量比较小,能够动用服务器的多核性情
  2. 数码的传输通过更底层的系统调用来读写,成效比java高
  3. SELECT
    TRANSFOXC60M扶助的一点工具,如awk,是natvie代码完结的,和java比较理论上只怕会有总体性优势。

在三个一体化的查询语句中,例如

oil_consumption double

本条事例是为着表明,很多java的utility能够一直拿来运转。java和python就算有现成的udtf框架,但是用select
transform编写更简便,并且不须求万分正视,也尚无格式须要,甚至可以兑现离线脚本拿来一贯就用。

等效于

WITH SERDEPROPERTIES ( — (2)

select transform (key, value) using “perl -e ‘while($input =
<STDIN>){print $input;}'” from src;

正在开发新项目,须求给二个小数码表准备些基本数据,不过未有INSE宝马7系T …
VALUES
语句,不能够把多少和成立表的DDL放在一块儿爱抚,只能另用一些剧本,调用ODPS命令行准备数据。。。

# confirm threshold for query input size(unit:
GB)

提交作业能够看到进行布署(全体拓展后的视图):

SELECT*frommytable1 aLEFTANTIJOINmytable2 bona.id=b.id;

左近错误处理:

MaxCompute基于ODPS二.0新一代的SQL引擎,显明提高了SQL语言编写翻译进程的易用性与语言的表达能力。我们在此推出马克斯Compute(ODPS二.0)重装上阵连串小说

使用CTE的情势重写以上语句

  1. FAILED: ODPS-0010000:System internal error – fuxi
    job failed, WorkerPackageNotExist:必要安装set
    odps.task.major.version=unstructured_data
  2. FAILED: ODPS-00一千0:System internal error –
    std::exception:Message: a timeout was
    reached:一般景观下是OTS的endpoint填写错误,导致ODPS没办法访问,能够咨询ots_support旺旺账号
  3. logview invalid
    end_point:在实践进度中,会重返二个logview
    U科雷傲L地址,若是应用浏览器访问该地址重返错误,或许是布署不对,请检查
    马克斯Compute 配置,并咨询 odps_support 旺旺账号
  • SELECT TRANSFORM。

  • 场景1

  • 自家的种类要迁移到马克斯Compute平台上,系统中原来有许多效果是采纳脚本来实现的,包罗python,shell,ruby等剧本。
    要迁移到马克斯Compute上,作者索要把这几个本子全部都改造成UDF/UDAF/UDTF。改造进程不仅需求耗时人力,还需求做一回又1回的测试,从而确认保障改造成的udf和原来的剧本在逻辑上是等价的。笔者期待能有更简便的搬迁格局。
  • 场景2
  • SQL相比善于的是聚众操作,而本身须要做的业务要对一条数据做越多的神工鬼斧的计量,现有的内置函数不能够方便人民群众的落实作者想要的效益,而UDF的框架不够灵活,并且Java/Python小编都不太了然。相比之下小编更善于写剧本。笔者就可望能够写三个本子,数据全都输入到自个儿的剧本里来,小编要好来做各样计算,然后把结果输出。而马克斯Compute平台就担负帮本身把数量做好切分,让小编的本子能够分布式执行,负责数据的输入表和输出表的军管,负责JOIN,UNION等关乎操作就好了。

马克斯Compute帮忙SEMI JOIN(半再而3)。SEMI
JOIN中,右表只用来过滤左表的数目而不出现在结果集中。辅助的语法包蕴LEFT
SEMI JOIN,LEFT ANTI JOIN,(NOT) IN SUBQUE奥德赛Y,(NOT) EXISTS

STORED BY ‘com.aliyun.odps.TableStoreStorageHandler’
— (1)

地点用的是perl。这实际不只是语言协助的扩充,壹些粗略的功力,awk,
python, perl, shell
都帮衬直接在命令里面写剧本,不需求写脚本文件,上传财富等进程,开发进度更简约。此外,由于当下我们总括集群上尚未php和ruby,所以那三种脚本不协理。

当SUBQUEMuranoY中有至少1行数据时候,再次来到TRUE,不然FALSE。NOT
EXISTS的时候则相反。如今只支持含有correlated WHERE条件的子查询。EXISTS
SUBQUEMuranoY/NOT EXISTS SUBQUE奥德赛Y达成的诀假使更换为LEFT SEMI JOIN恐怕LEFT
ANTI JOIN

access_id=ODPS-AccessId

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设若mytable第22中学的全体id都不为NULL,则等效于

# this url is for odpscmd update

答辩上select transform能完成的功能udtf都能兑现,然则select
transform比udtf要灵活得多。且select
transform不仅扶助java和python,还帮助shell,perl等其它脚本和工具。
且编写的历程要简单,特别符合adhoc作用的兑现。举多少个例证:

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怎么样是大数目测算服务 马克斯Compute?

  1. 可以串联着用,使用 distribute by和 sort by对输入数据做预处理

其3弹 –
复杂类型

涉及的数据表消息如下:

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IN SUBQUERY/NOT IN SUBQUERY

分布式NoSQL数据存款和储蓄服务,无缝协助单表PB级数据及百万级访问出现,弹质量源,按量计费,对数码高频的增、删、改帮忙的很好,保障单行数据读写的强一致性。

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除了,针对马克斯Compute用户的特点,也正是急需在非凡复杂的业务场景下,支持对己大量数额的拍卖,马克斯Compute提供了故意的本子情势和参数化视图,将在下贰遍为你介绍。

set
odps.sql.planner.mode=lot;

摘要:
马克斯Compute(原ODPS)是Ali云自主研发的有着产业界抢先水平的分布式大数目处理平台,
尤其在公司内部获得广泛应用,支撑了多个BU的为主业务。
马克斯Compute除了不停优化品质外,也从事于升高SQL语言的用户体验和表达能力,升高大面积ODPS开发者的生产力。

原有ODPS也支撑IN SUBQUETiguanY,可是不协理correlated条件,马克斯Compute补助

‘tablestore.columns.mapping’=’:vid, :gt, longitude, latitude, distance, speed,
oil_consumption’, —
(3)

马克斯Compute(原ODPS)是Ali云自主研发的保有产业界当先水平的分布式大数额处理平台,
尤其在公司内部获得广泛应用,支撑了八个BU的为主业务。
马克斯Compute除了不停优化品质外,也从事于进步SQL语言的用户体验和表明能力,升高大面积ODPS开发者的生产力。

但是,倘使mytable第22中学有其它为NULL的列,则 not
in表明式会为NULL,导致where条件不树立,无数据重临,此时与LEFT ANTI
JOIN区别。

当下ODPS-SQL访问 TaleStore
还在对实践逻辑举行深度的优化,固然有须要请联系ots_support,我们将针对工作场景来举行优化。

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例如:

摘要: 大数目估测计算服务 马克斯Compute
可以提供强劲的剖析能力,而分布式 NoSQL
数据库表格存款和储蓄在行级别上的实时更新和可覆盖性写入等特色,相对于
马克斯Compute 内置表 append-only 批量操作,提供了一个很好的补给。

上次向你介绍了CTE,VALUES,SEMIJOIN,本篇向您介绍马克斯Compute对其余脚本语言的匡助

SELECT*frommytable1whereidin(selectidfrommytable2)ORvalue>0;

1.按照MaxCompute
Studio文档的印证在英特尔liJ里面安装马克斯Compute-Java/马克斯Compute-Studio插件,一旦插件安装完结,就足以一直支出。

作者:隐林

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6.执行ODPS-SQL

性能

场景2

2.包装之后方可上传到
马克斯Compute,当中打包这里有必要小心的地点,File->Project
Structure->阿特ifacts, 填写好 Name 和 Output Directory 后,要点击
+ 接纳输出模块,打包后透过 ODPS Project Explorer
来上传能源、创造函数,然后就足以在SQL中调用。