MaxCompute Studio提升UDF和MapReduce开发体验-阿里云开发者社区

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MaxCompute Studio提升UDF和MapReduce开发体验

简介: MaxCompute Studio能为用户开发MaxCompute UDF和MapReduce程序提供支持,提高开发效率。

随着 MaxCompute 2.0 的发布,我们提供了MaxCompute Studio,一套基于IntelliJ IDEA的开发插件,让用户在集成开发环境(IDE)中更方便地进行SQL及用户代码开发。MaxCompute Studio 为开发者提供了良好的开发体验,支持项目空间浏览、SQL 脚本开发,UDF开发和调试,作业执行状态展示等功能,本系列将逐一展开进行介绍。

第一弹 - 元数据浏览
第二弹 - 玩转SQL编辑器
第三弹 - UDF开发与调试
第四弹 - 权限那些事儿

UDF全称User Defined Function,即用户自定义函数。MaxCompute提供了很多内建函数来满足用户的计算需求,同时用户还可以创建自定义函数来满足定制的计算需求。用户能扩展的UDF有三种:UDF(User Defined Scalar Function),UDTF(User Defined Table Valued Function)和UDAF(User Defined Aggregation Function)。

同时,MaxCompute也提供了MapReduce编程接口,用户可以使用MapReduce提供的接口(Java API)编写MapReduce程序处理MaxCompute中的数据。

通过MaxCompute Studio提供的端到端的支持,用户能快速开始和熟悉开发自己的UDF和MapReduce,提高效率。下面我们就以一个例子来介绍如何使用Studio来开发自己的UDF:

创建module

依次点击 File | new | module module类型为MaxCompute Java,配置Java JDK。点击next,输入module名,点击finish。studio会帮用户自动创建一个maven module,并引入MaxCompute相关依赖,具体请查看pom文件。

module结构说明

至此,一个能开发MaxCompute Java程序的module已建立,如下图的mDev。主要目录包括:

  • src/main/java:用户开发java程序源码。
  • examples:示例代码,包括单测示例,用户可参考这里的例子开发或编写UT。
  • warehouse:本地运行时需要的schema和data。

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创建UDF

假设我们要实现的UDF需求是将字符串转换为小写(内建函数TOLOWER已实现该逻辑,这里我们只是通过这个简单的需求来示例如何通过studio开发UDF)。studio提供了UDF|UDAF|UDTF|Mapper|Reducer|Driver的模板,这样用户只需要编写自己的业务代码,而框架代码会由模板自动填充。

    1. 在src目录右键 new | MaxCompute Java

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    1. 输入类名,如myudf.MyLower,选择类型,这里我们选择UDF,点击OK。

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    1. 模板已自动填充框架代码,我们只需要编写将字符串转换成小写的函数代码即可。

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测试UDF

UDF或MR开发好后,下一步就是要测试自己的代码,看是否符合预期。studio提供两种测试方式:

单元测试

依赖于MaxCompute提供的Local Run框架,您只需要像写普通的单测那样提供输入数据,断言输出就能方便的测试你自己的UDF或MR。在examples目录下会有各种类型的单测实例,可参考例子编写自己的unit test。这里我们新建一个MyLowerTest的测试类,用于测试我们的MyLower:

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sample数据测试

很多用户的需求是能sample部分线上表的数据到本机来测试,而这studio也提供了支持。在editor中UDF类MyLower.java上右键,点击"运行"菜单,弹出run configuration对话框,配置MaxCompute project,table和column,这里我们想将hy_test表的name字段转换为小写:

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点击OK后,studio会先通过tunnel自动下载表的sample数据到本地warehouse(如图中高亮的data文件),接着读取指定列的数据并本地运行UDF,用户可以在控制台看到日志输出和结果打印:

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发布UDF

好了,我们的MyLower.java测试通过了,接下来我们要将其打成jar包并发布到服务端。一个UDF或MR要想发布到服务端供生产使用,要经历打包 -> 上传 -> 注册三个步骤。针对此,我们提供了一键发布功能(studio会依次执行mvn clean package,上传jar和注册UDF三个步骤,一气呵成)。具体的,在UDF或MR类上右键(该类必须在src->main->java子目录下且maven module编译成功),选择Deploy to server... 菜单,会弹出如下对话框,选择要部署的MaxCompute project,输入资源名和函数名,点击ok等待后台完成即可。
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如果有定制的打包需求,那么你可以自行修改pom.xml中的打包配置。打好包后,再依次执行上传jar及注册UDF两个步骤。

生产使用

上传成功的jar资源和注册成功的function(在Project Explorer相应project下的Resources和Functions节点中就能及时看到,双击也能显示反编译的源码)就能够实际生产使用了。我们打开studio的sql editor,就能愉快的使用我们刚写好的mylower函数,语法高亮,函数签名显示都不在话下:

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MapReduce

studio对MapReduce的开发流程支持与开发UDF基本类似,主要区别有:

  • MapReduce程序是作用于整张表的,而且输入输出表在Driver中已指定,因此如果使用sample数据测试的话在run configuration里只需要指定project即可。
  • MapReduce开发好后,只需要打包成jar上传资源即可,没有注册这一步。
  • 对于MapReduce,如果想在生产实际运行,可以通过studio无缝集成的console来完成。具体的,在Project Explorer Window的project上右键,选择Open in Console,然后在console命令行中输入类似如下的命令:
  1. -libjars wordcount.jar -classpath D:odpscltwordcount.jar com.aliyun.odps.examples.mr.WordCount wc_in wc_out;

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MaxCompute studio插件支持IntelliJ全系产品,具体参考安装文档
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