马克斯Compute重装上阵 第⑥弹 – SELECT TRANSFO奥迪Q3

图片 1

只会回到mytable第11中学的数据,只要mytable1的id在mytable2的id没有出现过

)

新建python脚本。

右键 new | 马克斯Compute Python,弹框里输入脚本名称,选取体系为python udf:

图片 2

转移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:
图片 3

  1. 子进度和父进度是多少个进程,而UDTF是单线程的,假若总计占比相比高,数据吞吐量相比小,能够动用服务器的多核本性
  2. 数量的传输通过更底层的种类调用来读写,效用比java高
  3. SELECT
    TRANSFOPRADOM帮助的一点工具,如awk,是natvie代码实现的,和java相比较理论上大概会有质量优势。

例如:

3.行bin/odpscmd,输入show
tables,正常执行则意味上边配置不错。

2017/12/20 东京(Tokyo)云栖大会上阿里云马克斯Compute揭橥了流行的机能Python
UDF,万众期待的机能终于扶助啊,我怎么能不一试为快,明日就享受怎样通过Studio进行Python
udf开发。

  1. awk 用户会很喜爱那个意义

先是弹 –
善用马克斯Compute编写翻译器的失实和警告

4.在bin/odpscmd 下输入环境变量,显式开启 ODPS 2.0
的非结构化作用( 仅在 ODPS 2.0 总括框架完全上线为必须),单独实施
xx.sql 文件时也须要将属下设置写在 SQL 文件的开首处。

 

标注

假如mytable第22中学的全部id都不为NULL,则等效于

WITH SERDEPROPERTIES ( — (2)

开发Python UDF

条件都准备好后,既可在相应信赖的module里创立实行python udf开发。

地方的言语仅仅是把value原样输出,然则熟谙awk的用户,从此过上了写awk脚本不写sql的生活

马克斯Compute选拔基于ODPS2.0的SQL引擎,对DML实行了小幅度扩大,进步了易用性和兼容性,基本缓解了上述难题。

  1. FAILED: ODPS-00一千0:System internal error – fuxi
    job failed, WorkerPackageNotExist:要求安装set
    odps.task.major.version=unstructured_data
  2. FAILED: ODPS-00一千0:System internal error –
    std::exception:Message: a timeout was
    reached:一般意况下是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:在实施进度中,会重临二个logview
    U宝马7系L地址,借使选用浏览器访问该地点再次回到错误,只怕是安插不对,请检查
    马克斯Compute 配置,并咨询 odps_support 旺旺账号

本地调试

代码开发好后,能够在Studio中开始展览本地调节和测试。Studio援救下载表的有的sample数据到本地运转,举办debug,步骤如下:

  1. 右键python udf类,点击”运行”菜单,弹出run
    configuration对话框。UDF|UDAF|UDTF一般意义于select子句中表的少数列,此处需配置MaxCompute
    project,table和column(元数据来自project
    explorer窗口和warehouse下的example项目):
    图片 4
  2. 点击OK后,通过tunnel自动下载钦定表的sample数据到地头warehouse目录(若在此之前已下载过,则不会再次重新下载,不然利用tunnel服务下载数据。暗中认可下载100条,如需越来越多数据测试,可自动行使console的tunnel命令大概studio的表下载功能)。下载完结后,能够在warehouse目录看到下载的sample数据。那里用户也得以采用warehouse里的数额开始展览调节和测试,具体可参看java
    udf开发中的有关地方运营的warehouse目录”部分)。
  3. 图片 5
  4. 接下来本地运维框架会按照内定的列,获取data文件里钦定列的多寡,调用UDF本地运维。
    图片 6

SELECT TRANSFORM 介绍

场景2

access_id=ODPS-AccessId

 

该命令包容Hive的Transform作用,可以参见Hive的文书档案。一些索要留意的点如下:

SELECT*FROMtable1JOINtable2ONtable1.id = table2.id;

比如说上边正是八个简易的 UDF
定义,只是简短的将四个字符串连接。 马克斯Compute
辅助更复杂的UDF,包罗自定义窗口举行逻辑等,详细请参见MaxCompute Studio-开发
UDF。

条件准备

马克斯Compute Studio援助Python UDF开发,前提须要安装python,
pyodps和idea的python插件。

  1. 设置Python:能够谷歌或许百度找寻下何以设置。
  2. 设置pyodps:能够参见python
    sdk文书档案的装置步骤。即,在
    Python 2.6 以上(包罗 Python 3),系统设置 pip 后,只需运维下 pip
    install pyodps,PyODPS 的有关依赖便会活动安装。
  3. 速龙lij IDEA中安装Python插件。搜索Python Community
    艾德ition插件并安装
  4. 图片 7
  5. 配置studio module对python的依赖。

  6.  

    • File -> Project structure,添加python sdk:
    • 图片 8
    • File -> Project structure,添加python facets:
      图片 9
    • File -> Project structure,配置module依赖python facets:
      图片 10

图片 11

图片 12

set
odps.sql.planner.mode=lot;

登记发布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:
    图片 13

只顾此处选取的马克斯Compute project必须是现已申请开通python
udf的project。

  1. 注册python 函数:
    图片 14
  2. 在sql脚本中编辑马克斯Compute sql试用python udf:
    图片 15

原稿链接:

马克斯Compute基于ODPS2.0新一代的SQL引擎,明显升高了SQL语言编写翻译进程的易用性与语言的表明能力。大家在此推出马克斯Compute(ODPS2.0)重装上阵连串文章

场景4

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT
EXISTS
ots_vehicle_track

领会到,即使功能发布,可是还在公测阶段,假诺想要使用,还得申请开始展览:。那里自个儿就不介绍申请开通具体流程了。

地方用的是perl。这事实上不单是语言支持的恢宏,一些简单易行的效果,awk,
python, perl, shell
都补助直接在命令里面写剧本,不须求写脚本文件,上传能源等进度,开发进程更简明。其它,由于当下我们总括集群上并未php和ruby,所以那三种脚本不辅助。

SELECTkey,max(value)FROMsrc tWHEREvalue>0GROUPBYkeyHAVINGsum(value)
>100ORDERBYkeyLIMIT100;

)

停放条件

近年来odps select transform完全合作了hive的语法、成效和行事,包罗input/output row format 以及
reader/writer。Hive上的本子,大多数方可从来拿来运营,部分脚本只供给通过简单改动即可运营。其它大家许多职能都用比hive更高执行功效的语言
(C++) 重构,用以优化品质。

归来左表中的数据,当join条件不创建,也正是mytable第11中学某行的id在mytable2的拥有id中并未现身过,此行就封存在结果集中

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

第③弹 – 新的着力数据类型与内建函数

图片 16

set
odps.sql.preparse.odps2=lot;

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

在一个一体化的查询语句中,例如

 

其三弹 – 复杂类型

注1

FAQ

要么用map,reduce的严重性字会让逻辑显得清楚部分

图片 17

上边首先大家将介绍环境准备,那是拥有前边的操作的底子。然后会介绍使用
OdpsCmd
访问表格存款和储蓄。在第一节大家介绍使用 OdpsStudio
访问表格存款和储蓄。最后介绍怎么样写 UDF、布置 UDF 以及在询问中使用 UDF。

  • SELECT TRANSFORM。

  • 场景1

  • 自己的种类要迁移到马克斯Compute平台上,系统中本来有成千成万成效是行使脚本来达成的,包涵python,shell,ruby等剧本。
    要迁移到马克斯Compute上,笔者供给把那一个本子全体都改造成UDF/UDAF/UDTF。改造进度不仅必要耗时人力,还亟需做3次又三次的测试,从而保障改造成的udf和原来的台本在逻辑上是等价的。笔者期望能有更简短的搬迁形式。
  • 场景2
  • SQL比较擅长的是聚众操作,而笔者供给做的作业要对一条数据做越来越多的小巧的揣度,现有的放到函数无法便宜的贯彻自小编想要的成效,而UDF的框架不够利索,并且Java/Python作者都不太熟知。比较之下作者更善于写剧本。作者就愿意能够写3个本子,数据全都输入到本身的脚本里来,我要好来做种种总结,然后把结果输出。而马克斯Compute平台就承受帮本人把数据做好切分,让自家的台本能够分布式执行,负责数据的输入表和输出表的田管,负责JOIN,UNION等事关操作就好了。

SEMI JOIN

vid bigint,

原标题:马克斯Compute重装上阵 第肆弹 – SELECT TRANSFO牧马人

此意义首假诺方便从任何数据库系统迁移,对于信用贷款买,大家照旧引进您使用JOIN,明显表示意图

set odps.sql.type.system.odps2=true; –是援救表格存款和储蓄的binary类型

交给作业能够观望进行布置(全体开始展览后的视图):

第四弹 –
CTE,VALUES,SEMIJOIN

# this url is for odpscmd update

图片 18

SELECT*frommytable1wherenotexists(select*frommytable2whereid=
mytable1.id);`

end_point=

图片 19

对此在values中尚无制定的列,能够看看取缺省值为NULL。插入列表功效不肯定和VALUES一起用,对于INSE凯雷德T
INTO … SELECT…, 同样能够应用。

5.创制一张 马克斯Compute 的数据表关联到 TableStore
的某一张表。

或者

SELECT*FROMsrcUNIONALLSELECT*FROMsrc;

https_check=true

其一例子是为着注明,很多java的utility能够直接拿来运行。java和python尽管有现成的udtf框架,不过用select
transform编写更简短,并且不要求十二分正视,也不曾格式必要,甚至能够实现离线脚本拿来间接就用。

SELECTDISTINCT*FROM(SELECT*FROMsrc1UNIONALLSELECT*FROMsrc2) t;

  • 实例名称:vehicle-test
  • 数据表名称:vehicle_track
  • 主键音信:vid(int); gt (int)
  • 走访域名:https://vehicle-test.cn-shanghai.ots-internal.aliyuncs.com

图片 20

SELECT * from mytable1 a LEFT SEMI JOIN mytable2 b on a.id=b.id;

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

  • 注一,USING
    前边的字符串,在后台是直接起的子进度来调起命令,没有起shell,所以shell的一点语法,如输入输出重定向,管道等是不扶助的。假使用户须求能够以
    shell 作为命令,真正的命令作为数据输入,参考“无中生有造数据”的例证;
  • 注二,JAVA 和 PYTHON 的实际路径,能够从JAVA_HOME 和 PYTHON_HOME
    环境变量中获得作业;

场景3

使用 UDF(User Defined Function)处理数量

SELECT TRANSFORM 的优势:

例如:

马克斯Compute 与 TableStore
是多少个独立的大数量计算以及大数量存款和储蓄服务,所以两者之间的互联网必须确定保证连通性。
对于 MaxCompute 公共云服务走访 TableStore 存款和储蓄,推荐应用 TableStore
私网
地址,例如

主要编辑:

除此以外在处理分区表的时候,也会有突出处理

何以是表格存款和储蓄 TableStore?

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

图片 21

select
cloud_metric_extract_md5(name,
name) as udf_test from test_table
limit 1;

  1. 推波助澜造数据

等效于

LOCATION ‘tablestore://vehicle-test.cn-shanghai.ots-internal.aliyuncs.com’; — (5)

本文为云栖社区原创内容,未经同意不得转发。重回今日头条,查看更多

个中的ds如若是分区列,则select dt from
sales_date 会单独运行作业执行子查询,而不会转接为SEMIJOIN,执行后的结果会相继与ds相比,sales_detail中ds值不在重临结果中的分区不会读取,保险分区裁剪照旧有效。

要是网络不通,能够行使公网地址,TableStore原生帮助 VPC
网络决定,也急需将互连网项目设置为 “允许私自网络访问”

作者:隐林

SELECT*frommytable1whereexists(select*frommytable2whereid=
mytable1.id);`

一种高效、完全托管的TB/PB级数据仓库化解方案,提供三种经典的分布式总括模型,能够更高效的消除用户海量数据总计难点。

第四弹 – CTE,VALUES,SEMIJOIN

selectabs(-1),length(‘abc’),getdate();

 

摘要:
马克斯Compute(原ODPS)是Ali云自主研究开发的享有产业界超过水平的分布式大数量处理平台,
特别在公司内部获得广泛应用,支撑了四个BU的基本工作。
马克斯Compute除了无休止优化品质外,也从事于升高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。

书写顺序和执行各类一致,就不简单模糊了。那样有一个特出的便宜,在马克斯Compute
Studio中写SQL语句的时候,会有智能提示的功用,若是是SELECT在前,书写select列表的表明式的时候,因为FROM还从未写,马克斯Compute
Studio不能够知道或然访问那么些列,也就无法做提示。如下

写在结尾

利用场景举例

选择CTE的措施重写以上语句

longitude double,

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