简明手册互联网,MaxCompute重装上阵

日期:2019-04-23编辑作者:科技 / 互联网

原标题:马克斯Compute重装上阵 第四弹 - SELECT TRANSFO昂科拉

摘要: MaxCompute(原ODPS)是Ali云自己作主研究开发的有着产业界超过水平的布满式大数目管理平台, 越发在公司内部得到普及应用,支撑了多少个BU的为主业务。 马克斯Compute除了无休止优化质量外,也从事于进步SQL语言的用户体验和表达技艺,提升左近ODPS开发者的生产力。

摘要: 大数据总计服务 马克斯Compute 能够提供庞大的辨析本事,而布满式 NoSQL 数据库表格存款和储蓄在行等第上的实时更新和可覆盖性写入等特点,相对于 马克斯Compute 内置表 append-only 批量操作,提供了一个很好的增加补充。

摘要: MaxCompute(原ODPS)是Ali云自己作主研究开发的具有业界抢先水平的布满式大数据管理平台, 尤其在公司内部获得广泛应用,支撑了四个BU的主干业务。 马克斯Compute除了无休止优化品质外,也从事于进步SQL语言的用户体验和表明技巧,升高大面积ODPS开采者的生产力。

马克斯Compute(原ODPS)是Ali云自己作主研究开发的享有产业界当先水平的布满式大数量处理平台, 尤其在公司内部获得普及应用,支撑了四个BU的着力业务。 马克斯Compute除了不停优化性能外,也从事于提高SQL语言的用户体验和表达才干,升高大面积ODPS开荒者的生产力。

关全面据库已经存在半个世纪,有不行常见的接纳情状,不过在神速迭代的互联网领域其扩张性和 schema 灵活性被指斥颇多,由此类似 TableStore/BigTable/HBase 等重申扩展性和灵活性的NoSQL数据库逐步流行起来,这么些 NoSQL 数据库只提供 API 接口,不提供 SQL 访问,那就导致众多纯熟 SQL 但是不喜欢写代码的用户无法很爽快的运用此类NoSQL数据库。基于此,表格存储开荒组织一齐马克斯Compute(下文中 ODPS 与 马克斯Compute 同义)团队开掘了 ODPS-SQL 访问表格存款和储蓄的渠道,那样2个只懂 SQL 的用户也能够喜气洋洋的造访表格存储个中的大方多少了。

马克斯Compute(原ODPS)是阿里云自己作主研究开发的持有产业界抢先水平的布满式大数量管理平台, 尤其在公司内部得到广泛应用,支撑了几个BU的焦点职业。 MaxCompute除了不停优化质量外,也从事于升高SQL语言的用户体验和表达本领,升高广大ODPS开垦者的生产力。

马克斯Compute基于ODPS二.0新一代的SQL引擎,鲜明提高了SQL语言编写翻译过程的易用性与语言的表明技术。大家在此推出马克斯Compute(ODPS二.0)重装上阵连串文章

本篇小说就以七个小白用户的身份体验如何运用 马克斯Compute-SQL 查询表格存款和储蓄个中的数量,以及哪些开拓自定义逻辑(User Defined Function, UDF)来拍卖用户特定的数码格式。

马克斯Compute基于ODPS二.0新一代的SQL引擎,显明升级了SQL语言编写翻译进程的易用性与语言的表明技术。大家在此推出马克斯Compute(ODPS二.0)重装上阵连串作品

先是弹 - 善用马克斯Compute编写翻译器的不当和警告

什么样是表格存款和储蓄 TableStore?

率先弹 - 善用马克斯Compute编写翻译器的失实和警告

其次弹 - 新的核心数据类型与内建函数

分布式NoSQL数据存款和储蓄服务,无缝支持单表PB级数据及百万级访问现身,弹品质源,按量计费,对数据高频的增、删、改帮助的很好,保险单行数据读写的强一致性。

其次弹 - 新的着力数据类型与内建函数

其叁弹 - 复杂类型

哪些是大额估测计算服务 MaxCompute?

其三弹 - 复杂类型

第四弹 - CTE,VALUES,SEMIJOIN

一种高效、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案,提供各类优良的遍及式总计模型,可以越来越高效的化解用户海量数据总括难点。

第四弹 - CTE,VALUES,SEMIJOIN

上次向你介绍了复杂类型,从本篇开端,向你介绍MaxCompute在SQL语言DML方面包车型客车千锤百炼

上面首先我们将介绍碰着企图,那是享有前边的操作的基础。然后会介绍使用 OdpsCmd 访问表格存款和储蓄。在第二节大家介绍使用 OdpsStudio 访问表格存款和储蓄。最终介绍怎样写 UDF、安插 UDF 以及在询问中选拔 UDF。

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

场景1 

碰到盘算

  • SELECT TRANSFORM。

  • 场景1

  • 自个儿的系统要动员搬迁到马克斯Compute平台上,系统中本来有为数不少效果是利用脚本来达成的,蕴涵python,shell,ruby等剧本。 要迁移到MaxCompute上,小编索要把那些本子全部都更动成UDF/UDAF/UDTF。改动进度不仅要求消耗费时间间人力,还供给做三次又一回的测试,从而保险改变成的udf和原先的台本在逻辑上是等价的。笔者希望能有更简单的搬迁格局。
  • 场景2
  • SQL相比较善于的是集聚操作,而自己急需做的专门的学业要对一条数据做越多的精密的妄想,现存的停放函数无法方便的落实作者想要的机能,而UDF的框架不够灵活,并且Java/Python作者都不太熟练。比较之下作者更擅长写剧本。作者就指望能够写三个剧本,数据全都输入到作者的本子里来,小编本人来做各个总括,然后把结果输出。而马克斯Compute平台就承担帮作者把多少做好切分,让本身的脚本能够遍及式推行,负担数据的输入表和输出表的管住,肩负JOIN,UNION等关乎操作就好了。

_亟待写叁个复现的SQL, 从三个表中读取数据,有个别之间做Join,有个别之间做Union,生成人中学间数据又要Join, 最后索要输出多张表,最终写成了n层嵌套的子查询,本人都看不懂了。而且一样的询问,在不一样的子查询中有重复。为了维护方便,把纷纭的语句拆成八个语句,可是开采种种语句都亟需单独提交,排队,并且要将中等结果写到本来不须求的一时半刻表,在背后的说话中再读出来,慢了过多。。。

首先,筹划好三个 马克斯Compute 的工程,工程创立辅导文书档案,打算好AccessId和AccessKey备用,为了不一致其余产品的AccessId和AccessKey,前边大家称之为ODPS-AccessId,ODPS-AccessKey。并在RAM中授权 马克斯Compute 访问 TableStore 的权位,授权格局请参考MaxCompute访问TableStore数据——授权

上述功能可以动用SELECT TRANSFO福特ExplorerM来贯彻

场景2

小提示:由于 马克斯Compute 在 二.0 版本的乘除框架才具帮助直接待上访问 TableStore 数据,该版本还在灰度上线中,近年来还供给 申请MaxCompute 2.0试用,具体开通使用办法请参见 怎样申请试用马克斯Compute 二.0。

SELECT TRANSFORM 介绍

正值开拓新项目,须求给贰个小数目表盘算些基本数据,不过并未有INSERT ... VALUES 语句,无法把数量和创立表的DDL放在壹块儿珍爱,只能另用一些本子,调用ODPS命令行计划数据。。。

下一场,希图好三个表格存款和储蓄的实例以及一张数据表,报表存款和储蓄实例处理,准备好实例名、EndPoint,为了区别别的产品的AccessId和AccessKey,后边大家称之为TableStore-InstanceName,TableStore-EndPoint。

此文中应用马克斯Compute Studio作展现,首先,安装马克斯Compute Studio,导入测试MaxCompute项目,创制工程,建立三个新的马克斯Compute脚本文件, 如下

场景3

网络连通性

互联网 1

想测试贰个新写的UDF,只写SELECT myudf('1贰三');会报错,还必须创设一个dual表,里面加一行数据,好费劲。假诺测试UDAF,还要在测试表里面绸缪多行数据,每一次测试分歧的输入都要修改表内容仍旧创设新表,假诺有个办法不用创制表也能例外的数码整合测试自身的UDF就好了。。。

马克斯Compute 与 TableStore 是四个单身的大数量总括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,推荐使用 TableStore 私网 地址,例如

交由作业能够见到进行布署(全体开始展览后的视图):

场景4

假定互连网堵塞,能够采取公网地址,TableStore原生支持 VPC 网络决定,也亟需将互联网项目设置为 "允许专擅网络访问"

互联网 2

搬迁贰个原先在Oracle上边的ETL系统,发掘用了 WHERE EXISTS( SELECT ...) 和 WHERE IN (SELECT ...) 那类的说话,不过开掘ODPS在那上边支撑不完整,还要手工将这几个半连连的话语转变为常见JOIN,再过滤。。。

 

Select transform允许sql用户钦定在服务器上实行一句shell命令,将上游数据各字段用tab分隔,每条记下一行,逐行输入shell命令的stdin,并从stdout读取数据作为出口,送到下游。Shell命令的真相是调用Unix的局地utility,由此得以运营别的的剧本解释器。包含python,java,php,awk,ruby等。

马克斯Compute接纳基于ODPS贰.0的SQL引擎,对DML实行了大幅度扩张,升高了易用性和兼容性,基本缓解了上述难题。

接纳客户端 ODPS-CMD

该命令包容Hive的Transform功用,能够参见Hive的文书档案。一些索要专注的点如下:

Common Table Expression (CTE)

一.下载并安装大数量总括服务客户端

  1. Using 子句钦点的是要实践的一声令下,而非能源列表,那或多或少和大许多的马克斯Compute SQL语法不一致等,这么做是为着和hive的语法保持13分。

  2. 输入从stdin传入,输出从stdout传出;

  3. 能够配备分隔符,暗许使用 t 分隔列,用换行分隔行;

  4. 能够自定义reader/writer,但用内置的reader/writer会快大多

  5. 行使自定义的财富(脚本文件,数据文件等),能够选拔 set odps.sql.session.resources=foo.sh,bar.txt; 来钦命。能够钦命多个resource文件,用逗号隔绝(因而不容许resource名字中带有逗号和分企业)。别的大家还提供了resources子句,可以在using 子句前边钦赐 resources 'foo.sh', 'bar.txt' 来钦赐能源,二种格局是等价的(参考“用odps跑测试”的例证);

MaxCompute援助SQL规范的CTE。能够提升SQL语句的可读性与实践成效。

2.下载解压,将conf/odps_config.ini 的剧情改造为:

陆. 能源文件会被下载到施行钦赐命令的行事目录,能够行使文件接口张开./bar.txt文件。

此文中使用马克斯Compute Studio作显示,首先,安装MaxCompute Studio,导入测试马克斯Compute项目,创立工程,建立一个新的马克斯Compute脚本文件, 如下

project_name=上边申请的ODPS工程名

日前odps select transform完全同盟了hive的语法、功能和行为,包涵input/output row format 以及 reader/writer。Hive上的台本,一大半得以平素拿来运营,部分脚本只必要通过轻巧改动就能够运营。此外大家大多成效都用比hive更加高试行效用的言语 (C ) 重构,用以优化品质。

互联网 3

access_id=ODPS-AccessId

行使场景比方

能够看看,顶层的union两侧各为八个join,join的左表是同等的查询。通过写子查询的方法,只可以重复那段代码。

access_key= ODPS-AccessKey

力排众议上select transform能兑现的效果udtf都能得以完成,不过select transform比udtf要灵活得多。且select transform不仅支持java和python,还帮忙shell,perl等此外脚本和工具。 且编写的经过要简明,尤其吻合adhoc成效的贯彻。举多少个例子:

利用CTE的诀窍重写以上语句

end_point=

  1. 兴风作浪造数据

互联网 4

https_check=true

互联网 5

能够见到,a对应的子查询只必要写三回,在后头重用,CTE的WITH字句中得以钦命八个子查询,像使用变量同样在方方面面讲话中往往重用。除了重用外,也无须再反复嵌套了。

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

要么选取python

编写翻译此脚本,能够洞察实施计划如下

data_size_confirm=100.0

互联网 6

互联网 7

# this url is for odpscmd update

地点的语句造出1份有50行的数据表,值是从一到50; 测试时候的数目就能够方便造出来了。作用周围轻易,但原先是odps的二个痛点,未有福利的法子造数据,就不便宜测试以及初学者的就学和探寻。当然那也能够透过udtf来促成,不过急需复杂的流程:进入ide->写udtf->打包->add jar/python->create function->试行->drop function->drop resource。

其中M1, M二, M四八个分布式职分分别对应相应八个输入表,双击M2能够见到中实际进行的DAG(在DAG中再次双击能够回来),如下

update_url=

  1. awk 用户会很喜欢那个意义

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三.行bin/odpscmd,输入show tables,寻常实践则象征上边配置不错。

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能够看看对src读后进行过滤的DAG。对src的读取与过滤在整个施行安顿中只须求2回( 注1 )。

 

地点的话语仅仅是把value原样输出,但是熟习awk的用户,从此过上了写awk脚本不写sql的光景

VALUES

肆.在bin/odpscmd 下输入境况变量,显式开启 ODPS 二.0 的非结构化功效( 仅在 ODPS 二.0 总计框架完全上线为必须),单独施行xx.sql 文件时也亟需将下边设置写在 SQL 文件的先导处。

  1. 用odps跑测试

始建二个新的文本,如下:

set odps.task.major.version=2dot0_demo_flighting;

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set odps.sql.planner.mode=lot;

或者

推行后在,马克斯Compute Project Explorer中能够找到新创制的表,并察看values中的数据现已插入到表中,如下:

set odps.sql.ddl.odps2=true;

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set odps.sql.preparse.odps2=lot;

这一个事例是为着证实,多数java的utility能够向来拿来运作。java和python就算有现有的udtf框架,不过用select transform编写更简便,并且不供给非凡信赖,也不曾格式供给,以至足以兑现离线脚本拿来一向就用。

一对时候表的列繁多,绸缪数据的时候希望只插入部分列的数量,此时能够用插队列表功用

set odps.sql.type.system.odps贰=true; --是支撑表格存款和储蓄的binary类型

  1. 帮衬任何脚本语言

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5.开立一张 马克斯Compute 的数据表关联到 TableStore 的某一张表。

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

进行后,马克斯Compute Project Explorer中找到目标表,并探望values中的数据现已插入,如下:

事关的数据表新闻如下:

地方用的是perl。那实际上不单是言语匡助的恢弘,一些粗略的意义,awk, python, perl, shell 都协理直接在指令里面写剧本,不要求写脚本文件,上传财富等进度,开辟进度更简便易行。此外,由于近日我们总括集群上从不php和ruby,所以那二种脚本不接济。

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  • 实例名称:vehicle-test
  • 数码表名称:vehicle_track
  • 主键消息:vid(int); gt (int)
  • 访问域名:https://vehicle-test.cn-shanghai.ots-internal.aliyuncs.com
  1. 能够串联着用,使用 distribute by和 sort by对输入数据做预管理

对于在values中未有制定的列,能够见到取缺省值为NULL。插入列表功效不明确和VALUES一同用,对于INSERT INTO ... SELECT..., 一样能够选拔。

DROP TABLE IF EXISTS ots_vehicle_track;

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INSERT... VALUES... 有一个范围,values必须是常量,不过有个别时候希望在插入的数额中开始展览一些轻巧易行的演算,那年能够使用马克斯Compute的VALUES TABLE成效,如下:

 

或然用map,reduce的显要字会让逻辑显得清楚一些

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CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ots_vehicle_track

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中间的VALUES (...), (...) t (a, b), 相当于概念了3个名称为t,列为a, b的表,类型为(a string, b string),在那之中的品种从VALUES列表中演绎。那样在不希图任何物理表的时候,可以效仿三个有自由数据的,多行的表,并拓展大四运算。

(

辩驳上OpenM奥德赛的模子都能够映射到地点的一个钱打二十六个结进度。注意,使用map,reduce,select transform那多少个语法其实语义是均等的,用哪些关键字,哪类写法,不影响一向进程和结果。

实质上,VALUES表并不限于在INSERT语句中央银行使,任何DML语句都能够动用。

vid bigint,

性能

再有一种VALUES表的特别格局

gt bigint,

属性上,SELECT TRANSFORubiconM 与UDTF 春兰秋菊。经过种种光景相比较测试,数据量较时辰,大许多风貌下select transform有优势,而数据量大时UDTF有优势。由于transform的开销尤其便利,所以select transform卓殊适合做adhoc的多少解析。

selectabs(-1),length('abc'),getdate();

longitude double,

UDTF的优势:

也正是足以不写from语句,直接实践SELECT,只要SELECT的表明式列表不用别的上游表数据就足以。其底层完结为从三个壹行,0列的无名氏VALUES表选择。这样,在期待测试一些函数,比如自个儿的UDF等,就再也不用手工业创设DUAL表了。

latitude double,

  1. UDTF是有档案的次序,而Transform的子进程基于stdin/stdout传输数据,全数数据都看作string管理,由此transform多了一步类型转变;
  2. Transform数据传输正视于操作系统的管道,而目前管道的buffer仅有4KB,且不能够安装, transform读/写 空/满 的pipe会导致进度被挂起;
  3. UDTF的常量参数能够不用传输,而Transform不能够利用那些优化。

SEMI JOIN

distance double ,

SELECT TRANSFORM 的优势:

马克斯Compute扶助SEMI JOIN(半接连)。SEMI JOIN中,右表只用来过滤左表的数额而不出以往结果聚集。援助的语法包含LEFT SEMI JOIN,LEFT ANTI JOIN,(NOT) IN SUBQUE大切诺基Y,(NOT) EXISTS

speed double,

  1. 子进度和父进度是多少个经过,而UDTF是单线程的,假使总结占比比较高,数据吞吐量十分小,能够接纳服务器的多核脾性
  2. 多少的传输通过更底层的种类调用来读写,成效比java高
  3. SELECT TRANSFO大切诺基M协助的有个别工具,如awk,是natvie代码落成的,和java比较理论上或然会有总体性优势。

LEFT SEMI JOIN

oil_consumption double

小结

归来左表中的数据,当join条件建立,也等于mytable第11中学某行的id在mytable2的全部id中出现过,此行就保存在结果聚集

)

马克斯Compute基于ODPS2.0的SQL引擎,提供了SELECT TRANSFO奥迪Q3M作用,能够一目理解简化对剧本代码的引用,与此同时,也坚实了质量!大家推荐你尽恐怕选择SELECT TRANSFO昂科拉M。

例如:

STORED BY 'com.aliyun.odps.TableStoreStorageHandler' -- (1)

标注

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

WITH SERDEPROPERTIES ( -- (2)

  • 注一,USING 前面包车型客车字符串,在后台是直接起的子进度来调起命令,未有起shell,所以shell的某个语法,如输入输出重定向,管道等是不匡助的。要是用户供给能够以 shell 作为命令,真正的通令作为数据输入,参考“无事生非造数据”的例证;
  • 注二,JAVA 和 PYTHON 的实际上路径,能够从JAVA_HOME 和 PYTHON_HOME 景况变量中获取作业;

只会回到mytable第11中学的数据,只要mytable一的id在mytable贰的id中出现过

'tablestore.columns.mapping'=':vid, :gt, longitude, latitude, distance, speed, oil_consumption', -- (3)

作者:隐林

LEFT ANTI JOIN

'tablestore.table.name'='vehicle_track' -- (4)

正文为云栖社区原创内容,未经同意不得转发。回去年今年日头条,查看越来越多

归来左表中的数据,当join条件不树立,也正是mytable第11中学某行的id在mytable二的具有id中并没有出现过,此行就封存在结果集中

)

责编:

例如:

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

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

  • com.aliyun.odps.TableStoreStorageHandler 是 马克斯Compute 内置的拍卖 TableStore 数据的 StorageHandler, 定义了 马克斯Compute 和 TableStore 的互相,相关逻辑由 MaxCompute 完成。
  • SE库罗德DEPROPE牧马人ITES 能够驾驭成提供参数选项的接口,在选拔 TableStoreStorageHandler 时,有七个必须钦命的选项,分别是底下介绍的 tablestore.columns.mapping 和 tablestore.table.name。 越来越多的可选选项将要背后别的例子中谈到。
  • tablestore.columns.mapping 选项:必需选项,用来描述对需求 马克斯Compute 将做客的 TableStore 表的列,包罗主键和属性列。 这几个中以 : 打头的用来代表 TableStore 主键,举例这几个例子中的 :vid:gt。 别的的均为属性列。 TableStore援救最少2个,最多多少个主键,主键类型为 bigint 或 string,其中第贰个主键为分区键。 在钦命映射的时候,用户必须提供指定TableStore 表的 装有主键,对于属性列则完全没有供给全体提供,能够只提供应和须要要经过 马克斯Compute 来访问的属性列。
  • tablestore.table.name:须要拜访的 TableStore 表名。 要是钦定的 TableStore 表名错误(不存在),则会报错,马克斯Compute 不会主动去制造 TableStore 表。
  • LOCATION 用来钦命访问的 TableStore 的实例音信,包涵instance 名字,endpoint 等。 
  • 数码格式对应,马克斯Compute 与 TableStore 的数额格式对应如下:

只会回来mytable第11中学的数据,只要mytable一的id在mytable二的id没有出现过

TableStore数据类型

MaxCompute数据类型

string

string

binary

blob

int

bigint

double

double

IN SUBQUERY/NOT IN SUBQUERY

6.执行ODPS-SQL

IN SUBQUERY与LEFT SEMI JOIN类似。

// 计算编号 四 以下的车子在时光戳 14691713八7在此之前的平分速度和平均百公里油耗

例如:

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

SELECT*frommytable1whereidin(selectidfrommytable2);

 

等效于

行使 UDF(User Defined Function)管理数量

SELECT*frommytable1 aLEFTSEMIJOINmytable2 bona.id=b.id;

神跡用户在报表存款和储蓄当中的多寡有例外的协会,希望本身费用逻辑来管理每一行数据,比方解析特定的json字符串,这一块的支付也一度很有益了。

固有ODPS也支撑IN SUBQUELacrosseY,然而不协理correlated条件,马克斯Compute协理

1.按照MaxCompute Studio文档的辨证在速龙liJ里面安装马克斯Compute-Java/马克斯Compute-Studio插件,1旦插件安装落成,就能够直接付出。

例如:

譬如下边正是三个简易的 UDF 定义,只是轻易的将八个字符串连接。 马克斯Compute 补助更扑朔迷离的UDF,包含自定义窗口进行逻辑等,详细请参见MaxCompute Studio-开发 UDF。

SELECT*frommytable1whereidin(selectidfrommytable2wherevalue= mytable1.value);

 

当中子查询中的where value = mytable一.value正是三个correlated条件,原有ODPS对于那种既引用了子查询中源表,由引用了外围查询源表的表明式时,会告诉错误。马克斯Compute帮衬那种用法,那样的过滤条件实在构成了SEMI JOIN中的ON条件的一有的。

二.装进之后方可上传到 马克斯Compute,在那之中打包那里有必要注意的地方,File->Project Structure->阿特ifacts, 填写好 Name 和 Output Directory 后,要点击 选用输出模块,打包后经过 ODPS Project Explorer 来上传能源、创设函数,然后就能够在SQL中调用。

对此NOT IN SUBQUE陆风X8Y,类似于LEFT ANTI JOIN,不过有一些深入人心分裂

 

例如:

3.打开bin/odpscmd,输入

SELECT*frommytable1whereidnotin(selectidfrommytable2);

// 大家选出来1行多少,并将name/name传入UDF,重返多个string的丰硕

若果mytable第22中学的所有id都不为NULL,则等效于

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

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

 

但是,假使mytable第22中学有别的为NULL的列,则 not in表明式会为NULL,导致where条件不树立,无数据重返,此时与LEFT ANTI JOIN分歧。

写在结尾

原有ODPS也支持[NOT] IN SUBQUE奥迪Q伍Y不作为JOIN条件,举例现身在非WHERE语句中,只怕即便在WHERE语句中,但不可能调换为JOIN条件。马克斯Compute照旧支撑那种用法,可是此时因为不能转变为SEMI JOIN而必须完毕运维一个独自的课业来运维SUBQUE纳瓦拉Y,所以不协助correlated条件。

目前ODPS-SQL访问 TaleStore 还在对奉行逻辑实行深度的优化,假若有需要请联系ots_support,大家将本着工作场景来进展优化。

例如:

FAQ

SELECT*frommytable1whereidin(selectidfrommytable2)ORvalue>0;

大规模错误管理:

因为WHERE中蕴藏了OQashqai,导致不大概转变为SEMI JOIN,会独自运行作业实践子查询

  1. FAILED: ODPS-00一千0:System internal error - fuxi job failed, WorkerPackageNotExist:须要安装set odps.task.major.version=unstructured_data
  2. FAILED: ODPS-0010000:System internal error - std::exception:Message: a timeout was reached:一般景况下是OTS的endpoint填写错误,导致ODPS无法访问,能够咨询ots_support旺旺账号
  3. logview invalid end_point:在实施进程中,会重临一个logview U逍客L地址,假设利用浏览器访问该地点重返错误,或然是布局不对,请检查 马克斯Compute 配置,并发问 odps_support 旺旺账号

其它在处理分区表的时候,也会有十分管理

SELECT*fromsales_detailwheredsin(selectdtfromsales_date);

其间的ds如果是分区列,则select dt from sales_date 会单独运转作业施行子查询,而不会转化为SEMIJOIN,执行后的结果会挨个与ds相比较,sales_detail中ds值不在再次来到结果中的分区不会读取,保障分区裁剪依然有效。

EXISTS SUBQUERY/NOT EXISTS SUBQUERY

当SUBQUEENVISIONY中有起码一行数据时候,重回TRUE,不然FALSE。NOT EXISTS的时候则相反。方今只援助含有correlated WHERE条件的子查询。EXISTS SUBQUECR-VY/NOT EXISTS SUBQUELX570Y落成的方式是更动为LEFT SEMI JOIN或许LEFT ANTI JOIN

例如:

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

等效于

SELECT*frommytable1 aLEFTSEMIJOINmytable2 bona.id=b.id;

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

则等效于

SELECT*互联网,frommytable1 aLEFTANTIJOINmytable2 bona.id=b.id;

任何改进

MaxCompute支持UNION [DISTINCT] - 其中DISTINCT为忽略

SELECT*FROMsrc1UNIONSELECT*FROMsrc2;

实行的作用也就是

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

支持IMPLICIT JOIN

SELECT*FROMtable1, table2WHEREtable1.id = table2.id;

进行的效劳相当于

SELECT*FROMtable1JOINtable2ONtable1.id = table2.id;

此意义重要是有利于从任何数据库系统迁移,对于信用贷款买,我们依旧引入你使用JOIN,显然表暗中提示图

支持新的SELECT语序

在2个完完全全的查询语句中,比方

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

实则的逻辑施行各种是 FROM->WHERE->GROUY BY->HAVING->SELECT->O大切诺基DER BY->LIMIT,前3个是后叁个的输入,与行业内部的书写语序实际并分裂样。诸多便于混淆视听的问题,都以透过引起的。举例order by中只好引用select列表中生成的列,而不是造访FROM的源表中的列。HAVING能够访问的是 group by key和聚合函数。SELECT的时候,假使有GROUP BY,就只能访问group key和聚合函数,而不是FROM中源表中的列。

马克斯Compute帮助以实行各类书写查询语句,举个例子地方的语句能够写为

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

书写顺序和实行顺序壹致,就不易于混淆了。那样有三个外加的功利,在马克斯Compute Studio中写SQL语句的时候,会有智能提示的功用,假使是SELECT在前,书写select列表的表明式的时候,因为FROM还尚未写,马克斯Compute Studio不能够知道或然拜会那些列,也就无法做提醒。如下

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内需先写好FROM,再回头写SELECT列表,才干唤醒。如下

互联网 20

就算选用上述以FROM起初的不二秘诀书写,则能够听天由命的基于上下文进行提示。如下

互联网 21

支持顶层UNION

ODPS1.0不协理顶层UNION。ODPS二.0足以支撑,举例

SELECT*FROMsrcUNIONALLSELECT*FROMsrc;

UNION后LIMIT的语义变化。

大诸多DBMS系统中,如MySQL,Hive等,UNION后壹旦有CLUSTEQashqai BY, DISTSportageIBUTE BY, SORT BY, OXC90DER BY大概LIMIT子句,其意义于与前方全部UNION的结果,而不是UNION的末尾一块。ODPS二.0在set odps.sql.type.system.odps二=true;的时候,也选取此作为。举个例子:

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

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马克斯Compute大大扩张了DML语句的支持,在易用性,包容性和总体性方面,能够越来越好的满意你的供给。对于SQL相比熟谙的大家会发掘,上述意义一大半是正式的SQL协理的效益。马克斯Compute会持续提高与正规SQL和产业界常用产品的包容性。

除此而外,针对马克斯Compute用户的特征,也便是内需在格外复杂的工作场景下,帮衬对己多量多少的拍卖,马克斯Compute提供了故意的剧本格局和参数化视图,将要下三遍为您介绍。

标注

注1

是否统壹大概区别子查询,是由ODPS2.0的基于代价的优化器 (CBO)做出决定的,SQL自己的书写情势,不管是CTE还是子查询,并不能够担保物理实施布署的群集大概分化。

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