文件分析
通过 Table Value Function 功能,Doris 可以直接将对象存储或 HDFS 上的文件作为 Table 进行查询分析。并且支持自动的列类型推断。
使用方式
更多使用方式可参阅 Table Value Function 文档:
这里我们通过 S3 Table Value Function 举例说明如何进行文件分析。
自动推断文件列类型
1. > DESC FUNCTION s3 (
2. "URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
3. "s3.access_key"= "ak",
4. "s3.secret_key" = "sk",
5. "format" = "parquet",
6. "use_path_style"="true"
7. );
8. +---------------+--------------+------+-------+---------+-------+
9. | Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
10. +---------------+--------------+------+-------+---------+-------+
11. | p_partkey | INT | Yes | false | NULL | NONE |
12. | p_name | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
13. | p_mfgr | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
14. | p_brand | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
15. | p_type | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
16. | p_size | INT | Yes | false | NULL | NONE |
17. | p_container | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
18. | p_retailprice | DECIMAL(9,0) | Yes | false | NULL | NONE |
19. | p_comment | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
20. +---------------+--------------+------+-------+---------+-------+
这里我们定义了一个 S3 Table Value Function:
1. s3(
2. "URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
3. "s3.access_key"= "ak",
4. "s3.secret_key" = "sk",
5. "format" = "parquet",
6. "use_path_style"="true")
其中指定了文件的路径、连接信息、认证信息等。
之后,通过 DESC FUNCTION 语法可以查看这个文件的 Schema。
可以看到,对于 Parquet 文件,Doris 会根据文件内的元信息自动推断列类型。
目前支持对 Parquet、ORC、CSV、Json 格式进行分析和列类型推断。
CSV Schema
在默认情况下,对 CSV 格式文件,所有列类型均为 String。可以通过 csv_schema 属性单独指定列名和列类型。Doris 会使用指定的列类型进行文件读取。格式如下:
name1:type1;name2:type2;...
对于格式不匹配的列(比如文件中为字符串,用户定义为 int),或缺失列(比如文件中有4列,用户定义了5列),则这些列将返回null。
当前支持的列类型为:
| 名称 | 映射类型 |
|---|---|
| tinyint | tinyint |
| smallint | smallint |
| int | int |
| bigint | bigint |
| largeint | largeint |
| float | float |
| double | double |
| decimal(p,s) | decimalv3(p,s) |
| date | datev2 |
| datetime | datetimev2 |
| char | string |
| varchar | string |
| string | string |
| boolean | boolean |
示例:
1. s3 (
2. "URI" = "https://bucket1/inventory.dat",
3. "s3.access_key"= "ak",
4. "s3.secret_key" = "sk",
5. "format" = "csv",
6. "column_separator" = "|",
7. "csv_schema" = "k1:int;k2:int;k3:int;k4:decimal(38,10)",
8. "use_path_style"="true"
9. )
查询分析
你可以使用任意的 SQL 语句对这个文件进行分析
1. SELECT * FROM s3(
2. "URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
3. "s3.access_key"= "ak",
4. "s3.secret_key" = "sk",
5. "format" = "parquet",
6. "use_path_style"="true")
7. LIMIT 5;
8. +-----------+------------------------------------------+----------------+----------+-------------------------+--------+-------------+---------------+---------------------+
9. | p_partkey | p_name | p_mfgr | p_brand | p_type | p_size | p_container | p_retailprice | p_comment |
10. +-----------+------------------------------------------+----------------+----------+-------------------------+--------+-------------+---------------+---------------------+
11. | 1 | goldenrod lavender spring chocolate lace | Manufacturer#1 | Brand#13 | PROMO BURNISHED COPPER | 7 | JUMBO PKG | 901 | ly. slyly ironi |
12. | 2 | blush thistle blue yellow saddle | Manufacturer#1 | Brand#13 | LARGE BRUSHED BRASS | 1 | LG CASE | 902 | lar accounts amo |
13. | 3 | spring green yellow purple cornsilk | Manufacturer#4 | Brand#42 | STANDARD POLISHED BRASS | 21 | WRAP CASE | 903 | egular deposits hag |
14. | 4 | cornflower chocolate smoke green pink | Manufacturer#3 | Brand#34 | SMALL PLATED BRASS | 14 | MED DRUM | 904 | p furiously r |
15. | 5 | forest brown coral puff cream | Manufacturer#3 | Brand#32 | STANDARD POLISHED TIN | 15 | SM PKG | 905 | wake carefully |
16. +-----------+------------------------------------------+----------------+----------+-------------------------+--------+-------------+---------------+---------------------+
Table Value Function 可以出现在 SQL 中,Table 能出现的任意位置。如 CTE 的 WITH 子句中,FROM 子句中。 这样,你可以把文件当做一张普通的表进行任意分析。
你也可以用过 CREATE VIEW 语句为 Table Value Function 创建一个逻辑视图。这样,你可以想其他视图一样,对这个 Table Value Function 进行访问、权限管理等操作,也可以让其他用户访问这个 Table Value Function。
1. CREATE VIEW v1 AS
2. SELECT * FROM s3(
3. "URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
4. "s3.access_key"= "ak",
5. "s3.secret_key" = "sk",
6. "format" = "parquet",
7. "use_path_style"="true");
9. DESC v1;
11. SELECT * FROM v1;
13. GRANT SELECT_PRIV ON db1.v1 TO user1;
数据导入
配合 INSERT INTO SELECT 语法,我们可以方便将文件导入到 Doris 表中进行更快速的分析:
1. // 1. 创建doris内部表
2. CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_table
3. (
4. id int,
5. name varchar(50),
6. age int
7. )
8. DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 4
9. PROPERTIES("replication_num" = "1");
11. // 2. 使用 S3 Table Value Function 插入数据
12. INSERT INTO test_table (id,name,age)
13. SELECT cast(id as INT) as id, name, cast (age as INT) as age
14. FROM s3(
15. "uri" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
16. "s3.access_key"= "ak",
17. "s3.secret_key" = "sk",
18. "format" = "parquet",
19. "use_path_style" = "true");
注意事项
- 如果
S3 / hdfstvf指定的uri匹配不到文件,或者匹配到的所有文件都是空文件,那么S3 / hdfstvf将会返回空结果集。在这种情况下使用DESC FUNCTION查看这个文件的Schema,会得到一列虚假的列__dummy_col,可忽略这一列。 - 如果指定tvf的format为csv,所读文件不为空文件但文件第一行为空,则会提示错误
The first line is empty, can not parse column numbers, 这因为无法通过该文件的第一行解析出schema。
