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Apache IoTDB开发系统整合之TsFile-Spark-Connector

2023-09-19 135
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简介： TsFile-Spark-Connector 可以在 SparkSQL By SparkSQL 中将一个或多个 TsFiles 显示为表。它还允许用户指定单个目录或使用通配符来匹配多个目录。如果有多个 TsFiles，则所有 TsFiles 中测量值的并集将保留在表中，并且默认情况下，具有相同名称的度量将具有相同的数据类型。

TsFile-Spark-Connector用户指南

1. TsFile-Spark-Connector简介

TsFile-Spark-Connector 实现了 Spark 对 Tsfile 类型的外部数据源的支持。这使用户能够通过Spark读取，写入和查询Tsfile。

使用此连接器，您可以

  • 将单个 TsFile 从本地文件系统或 hdfs 加载到 Spark 中
  • 将特定目录中的所有文件从本地文件系统或HDFS加载到Spark中
  • 将数据从 Spark 写入 TsFile

2. 系统要求

Spark Version Scala Version Java Version TsFile
2.4.3 2.11.8 1.8 0.10.0

注意：有关如何下载和使用 TsFile 的更多信息，请参阅以下链接：https://github.com/apache/incubator-iotdb/tree/master/tsfile.

3. 快速入门

本地模式

在本地模式下使用 TsFile-Spark-Connector 启动 Spark：

  1. ./<spark-shell-path> --jars tsfile-spark-connector.jar,tsfile-0.10.0-jar-with-dependencies.jar

注意：

  • is the real path of your spark-shell.
  • Multiple jar packages are separated by commas without any spaces.

分布式模式

在分布式模式下使用 TsFile-Spark-Connector 启动 Spark（即 Spark 集群通过 spark-shell 连接）：

  1. . /<spark-shell-path> --jars tsfile-spark-connector.jar,tsfile-{version}-jar-with-dependencies.jar --master spark://ip:7077

4. Data Type Correspondence

TsFile data type SparkSQL data type
BOOLEAN BooleanType
INT32 IntegerType
INT64 LongType
FLOAT FloatType
DOUBLE DoubleType
TEXT StringType


5. 模式推理

显示 TsFile 的方式取决于架构。以以下 TsFile 结构为例： TsFile 架构中有三个度量：状态、温度和硬件。这三项测量的基本信息如下：

Name Type Encode
status Boolean PLAIN
temperature Float RLE
hardware Text PLAIN

TsFile 中的现有数据如下：

time root.ln.wf02.wt02.temperature root.ln.wf02.wt02.status root.ln.wf02.wt02.hardware root.ln.wf01.wt01.temperature root.ln.wf01.wt01.status root.ln.wf01.wt01.hardware
1 null true null 2.2 true null
2 null false aaa 2.2 null null
3 null null null 2.1 true null
4 null true bbb null null null
5 null null null null false null
6 null null ccc null

您也可以使用窄表形式，如下所示：（您可以看到第 6 部分有关如何使用窄格式）

time device_name status hardware temperature
1 root.ln.wf02.wt01 true null 2.2
1 root.ln.wf02.wt02 true null null
2 root.ln.wf02.wt01 null null 2.2
2 root.ln.wf02.wt02 false aaa null
3 root.ln.wf02.wt01 true null 2.1
4 root.ln.wf02.wt02 true bbb null
5 root.ln.wf02.wt01 false null null
6 root.ln.wf02.wt02 null ccc null

6. Scala API

注意：请记住提前分配必要的读取和写入权限。

示例 1：从本地文件系统读取

  1. import org.apache.iotdb.tsfile._
  2. val wide_df = spark.read.tsfile("test.tsfile")
  3. wide_df.show
  5. val narrow_df = spark.read.tsfile("test.tsfile", true)
  6. narrow_df.show

示例 2：从 Hadoop文件系统读取

  1. import org.apache.iotdb.tsfile._
  2. val wide_df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile")
  3. wide_df.show
  5. val narrow_df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile", true)
  6. narrow_df.show

示例 3：从特定目录读取

  1. import org.apache.iotdb.tsfile._
  2. val df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/usr/hadoop")
  3. df.show

注 1：目前不支持目录中所有 TsFiles 的全局时间排序。

注 2：同名测量应具有相同的架构。

示例 4：宽格式查询

  1. import org.apache.iotdb.tsfile._
  2. val df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile")
  3. df.createOrReplaceTempView("tsfile_table")
  4. val newDf = spark.sql("select * from tsfile_table where `device_1.sensor_1`>0 and `device_1.sensor_2` < 22")
  5. newDf.show

  1. import org.apache.iotdb.tsfile._
  2. val df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile")
  3. df.createOrReplaceTempView("tsfile_table")
  4. val newDf = spark.sql("select count(*) from tsfile_table")
  5. newDf.show

示例 5：窄格式查询

  1. import org.apache.iotdb.tsfile._
  2. val df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile", true)
  3. df.createOrReplaceTempView("tsfile_table")
  4. val newDf = spark.sql("select * from tsfile_table where device_name = 'root.ln.wf02.wt02' and temperature > 5")
  5. newDf.show

  1. import org.apache.iotdb.tsfile._
  2. val df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile", true)
  3. df.createOrReplaceTempView("tsfile_table")
  4. val newDf = spark.sql("select count(*) from tsfile_table")
  5. newDf.show

示例 6：以宽格式写入

  1. // we only support wide_form table to write
  2. import org.apache.iotdb.tsfile._
  4. val df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile")
  5. df.show
  6. df.write.tsfile("hdfs://localhost:9000/output")
  8. val newDf = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/output")
  9. newDf.show

示例 6：以窄格式书写

  1. // we only support wide_form table to write
  2. import org.apache.iotdb.tsfile._
  4. val df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile", true)
  5. df.show
  6. df.write.tsfile("hdfs://localhost:9000/output", true)
  8. val newDf = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/output", true)
  9. newDf.show

附录 A：架构推理的旧设计

显示 TsFile 的方式与 TsFile 架构有关。以以下 TsFile 结构为例：TsFile 的架构中有三个度量：状态、温度和硬件。这三个测量的基本信息如下：

名字 类型 编码
地位 布尔 平原
温度 浮 RLE
硬件 发短信 平原

测量基本信息

文件中的现有数据如下所示：

delta_object：root.ln.wf01.wt01 delta_object：root.ln.wf02.wt02 delta_object：root.sgcc.wf03.wt01
地位 温度 硬件 地位 地位 温度
时间 价值 时间 价值 时间 价值 时间 价值 时间 价值 时间 价值
1 真 1 2.2 2 “啊” 1 真 2 真 3 3.3
3 真 2 2.2 4 “咔嚓” 2 假 3 真 6 6.6
5 假 3 2.1 6 “抄送” 4 真 4 真 8 8.8
7 真 4 2.0 8 “爹” 5 假 6 真 9 9.9

一组时间序列数据

有两种方法可以显示它：

默认方式

将创建两列来存储设备的完整路径：time（LongType）和delta_object（StringType）。

  • time：时间戳，长类型
  • delta_object： Delta_object ID， 字符串类型

接下来，为每个度量创建一个列来存储特定数据。SparkSQL 表结构如下：

时间（长型） delta_object（字符串类型） 状态（布尔类型） 温度（浮子型） 硬件（字符串类型）
1 根.ln.wf01.wt01 真 2.2 零
1 根.ln.wf02.wt02 真 零 零
2 根.ln.wf01.wt01 零 2.2 零
2 根.ln.wf02.wt02 假 零 “啊”
2 根.sgcc.wf03.wt01 真 零 零
3 根.ln.wf01.wt01 真 2.1 零
3 根.sgcc.wf03.wt01 真 3.3 零
4 根.ln.wf01.wt01 零 2.0 零
4 根.ln.wf02.wt02 真 零 “咔嚓”
4 根.sgcc.wf03.wt01 真 零 零
5 根.ln.wf01.wt01 假 零 零
5 根.ln.wf02.wt02 假 零 零
5 根.sgcc.wf03.wt01 真 零 零
6 根.ln.wf02.wt02 零 零 “抄送”
6 根.sgcc.wf03.wt01 零 6.6 零
7 根.ln.wf01.wt01 真 零 零
8 根.ln.wf02.wt02 零 零 “爹”
8 根.sgcc.wf03.wt01 零 8.8 零
9 根.sgcc.wf03.wt01 零 9.9 零

展开delta_object列

将设备列按“.”展开为多个列，忽略根目录“root”。方便进行更丰富的聚合操作。如果用户想使用这种显示方式，需要在表创建语句中设置参数“delta_object_name”（参考本手册第5.5节中的示例1），如本例中参数“delta_object_name”设置为“root.device.turbine”。路径层数需要一对一。此时，将为设备路径的每个层（“根”层除外）创建一列。列名是参数中的名称，值是设备相应层的名称。接下来，将为每个测量创建一个列来存储特定数据。

那么 SparkSQL 表结构如下：

time(LongType) group(StringType) field(StringType) device(StringType) status(BooleanType) temperature(FloatType) hardware(StringType)
1 ln wf01 wt01 True 2.2 null
1 ln wf02 wt02 True null null
2 ln wf01 wt01 null 2.2 null
2 ln wf02 wt02 False null “aaa”
2 sgcc wf03 wt01 True null null
3 ln wf01 wt01 True 2.1 null
3 sgcc wf03 wt01 True 3.3 null
4 ln wf01 wt01 null 2.0 null
4 ln wf02 wt02 True null “bbb”
4 sgcc wf03 wt01 True null null
5 ln wf01 wt01 False null null
5 ln wf02 wt02 False null null
5 sgcc wf03 wt01 True null null
6 ln wf02 wt02 null null “ccc”
6 sgcc wf03 wt01 null 6.6 null
7 ln wf01 wt01 True null null
8 ln wf02 wt02 null null “ddd”
8 sgcc wf03 wt01 null 8.8 null
9 sgcc wf03 wt01 null 9.9

TsFile-Spark-Connector 可以在 SparkSQL By SparkSQL 中将一个或多个 TsFiles 显示为表。它还允许用户指定单个目录或使用通配符来匹配多个目录。如果有多个 TsFiles，则所有 TsFiles 中测量值的并集将保留在表中，并且默认情况下，具有相同名称的度量将具有相同的数据类型。请注意，如果存在名称相同但数据类型不同的情况，TsFile-Spark-Connector 将不保证结果的正确性。

写入过程是将数据帧写入为一个或多个 TsFiles。默认情况下，需要包含两列：时间和delta_object。其余列用作度量。

文章标签：
分布式计算
Spark
Apache
存储
Hadoop
关键词：
Apache系统
Apache iotdb
Apache spark
apache apache spark
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