Data Lake Analytics中OSS LOCATION的使用说明

简介: 前言 Data Lake Analytic(后文简称 DLA)可以帮助用户通过标准的SQL语句直接对存储在OSS、TableStore上的数据进行查询分析。 在查询前,用户需要根据数据文件的格式和内容在DLA中创建一张表。

前言

Data Lake Analytic(后文简称 DLA)可以帮助用户通过标准的SQL语句直接对存储在OSS、TableStore上的数据进行查询分析。

在查询前,用户需要根据数据文件的格式和内容在DLA中创建一张表。Data Lake Analytics + OSS数据文件格式处理大全 一文中介绍了如何定义表的SERDE和ROW FORMAT。

本文将以存储在OSS上的文件为例详细介绍如何指定表LOCATION。

LOCATION

DLA中的建表语句的语法为

CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
    [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ... [constraint_specification])]
    [COMMENT table_comment]
    [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
    [ROW FORMAT row_format]
    [STORE AS file_format]
        | STORED BY 'storage.handler.class.name' [WITH SERDEPROPERTIES (...)]
    LOCATION oss_path

其中 LOCATION可以是数据文件本身,也可以是数据文件所在的目录。

LOCATION是数据文件

建表时可以将表直接关联到数据文件,此时的LOCATION需要是该文件在OSS上的绝对路径。
例如:

CREATE EXTERNAL TABLE loc_file_csv(
    N_NATIONKEY INT,
    N_NAME STRING,
    N_REGIONKEY INT,
    N_COMMENT STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 'oss://my-bucket/datasets/test/test_create/create_table/csv/dir1/dir2/nation.csv';

LOCATION是目录

LOCATION也可以指向OSS上的目录,该目录下的文件即是表的数据文件。
建表时,可以通过设置属性 recursive.directories 来控制是遍历该目录下的所有数据文件。默认或不显式指定recursive.directories,DLA会解析为false,即不遍历。

例如,OSS上的目录结构为

2018-07-05 11:16:11 1752.00B Standard oss://my-bucket/datasets/test/test_create/create_table/csv/dir1/dir2/nation.csv
2018-07-05 11:15:57 1752.00B Standard oss://my-bucket/datasets/test/test_create/create_table/csv/dir1/nation.csv
2018-07-05 11:16:17 1752.00B Standard oss://my-bucket/datasets/test/test_create/create_table/csv/nation.csv

建表语句为:

CREATE EXTERNAL TABLE loc_file_csv(
    N_NATIONKEY INT,
    N_NAME STRING,
    N_REGIONKEY INT,
    N_COMMENT STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 'oss://my-bucket/datasets/test/test_create/create_table/csv/'
TBLPROPERTIES ('recursive.directories' = 'false');

recursive.directories=false,该表的数据文件为只有LOCATION下的nation.csv一个文件,即

oss://my-bucket/datasets/test/test_create/create_table/csv/nation.csv

建表语句为:

CREATE EXTERNAL TABLE loc_file_csv(
    N_NATIONKEY INT,
    N_NAME STRING,
    N_REGIONKEY INT,
    N_COMMENT STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 'oss://my-bucket/datasets/test/test_create/create_table/csv/'
TBLPROPERTIES ('recursive.directories' = 'true');

recursive.directories=true,该表的数据文件为LOCATION目录下及其子目录下的所有csv文件,即

oss://my-bucket/datasets/test/test_create/create_table/csv/nation.csv
oss://my-bucket/datasets/test/test_create/create_table/csv/dir1/nation.csv
oss://my-bucket/datasets/test/test_create/create_table/csv/dir1/dir2/nation.csv

注意事项

  1. 当LOCATION为目录时,DLA默认该目录下的数据文件为相同的数据格式,并根据建表语句中指定的SERDE解析文件。当目录下的数据文件格式不同时,DLA会解析失败,导致表中的数据信息错误,影响查询结果。

例如,建表时指定STORED AS TEXTFILE,但是目录下除了csv文件,还有orc格式的文件。这种情况下,在建表和查询时并不会报错,但是SELECT时可能会看到数据乱码或不准确。

  1. 目前不支持CSV文件有header。当文件的第一行为header时,需要用户自己手动处理数据;否则,会将header识别为一条数据记录

为了给大家带来更好的查询分析体验, 目前DLA还在不断完善中,欢迎大家试用,提出您的宝贵意见或建议。

相关实践学习
借助OSS搭建在线教育视频课程分享网站
本教程介绍如何基于云服务器ECS和对象存储OSS,搭建一个在线教育视频课程分享网站。
目录
相关文章
|
SQL 分布式计算 对象存储
Data Lake Analytics: 自动推断 OSS 上的 CSV 文件
截止目前,Data Lake Analytics(下面简称 DLA)已经和 OSS 有很多深度的集成,详情可以参见 DLA 的官方文档:DLA 和 OSS 整合。 为了能够提供更好的使用体验,目前可以通过 DLA 自动探测 OSS 上的多种文件格式,并自动生成建表语句,大大减少建表的使用成本。
Data Lake Analytics: 自动推断 OSS 上的 CSV 文件
|
SQL 监控 NoSQL
数据湖分析服务Data Lake Analytics发布支持OSS多版本优化、控制台等多项优化及改进
数据湖分析服务 Data Lake Analytics SQL引擎是兼容MySQL协议的,具备高性能的Serverless化的联邦分析引擎,支持OSS、MySQL、PG、SQLServer、Redis、MongoDB、HBase、OTS等数据源。
数据湖分析服务Data Lake Analytics发布支持OSS多版本优化、控制台等多项优化及改进
|
SQL MySQL 关系型数据库
使用Data Lake Analytics从OSS清洗数据到AnalyticDB for MySQL 2.0
前提 必须是同一阿里云region的Data Lake Analytics(DLA)到AnalyticDB的才能进行清洗操作; 开通并初始化了该region的DLA服务(目前仅支持上海region(华东2),后续会同步其他region); 开通并购买了AnalyticDB的实例,实例规模和数据清洗速度强相关,与AnalyticDB的实例资源规模基本成线性比例关系。
4566 0
|
人工智能 安全 对象存储
OSS鉴黄使用说明及流程
OSS鉴黄使用说明及流程
11899 0
|
SQL 对象存储
Data Lake Analytics: 基于OSS文件自动推断建表
背景 用户在使用Data Lake Analytics对OSS上的数据建表时,需要预先知道目标文件的格式和schema信息。当目标文件中每条记录对应的列数很多时,需要一个个手动匹配,很不方便。 在新版的Data Lake Analytics中,支持了CREATE EXTERNAL TABLE LIKE 的语法。
1150 0
|
监控 应用服务中间件 Linux
使用Data Lake Analytics快速分析OSS上的日志文件
背景 Data Lake Analytics (后文简称 DLA)是Serverless化的云上交互式查询分析服务,用户可以通过标准的SQL语句对存储在OSS, OTS, RDS等介质上的数据进行快速地查询分析。
1680 0
|
SQL 数据挖掘 对象存储
教程:使用Data Lake Analytics + OSS分析CSV格式的TPC-H数据集
0. Data Lake Analytics(DLA)简介 关于Data Lake的概念,更多阅读可以参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake 以及AWS和Azure关于Data Lake的解读:https://amazonaws-china.
3951 0
|
SQL 存储 大数据
教程:Data Lake Analytics + OSS数据文件格式处理大全
0. 前言 Data Lake Analytics是Serverless化的云上交互式查询分析服务。用户可以使用标准的SQL语句,对存储在OSS、TableStore上的数据无需移动,直接进行查询分析。
5455 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 专有云
人工智能平台PAI使用问题之怎么将DLC的数据写入到另一个阿里云主账号的OSS中
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
20天前
|
分布式计算 Java 开发工具
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。

热门文章

最新文章