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About TsFile-Spark-Connector
TsFile-Spark-Connector 对 Tsfile 类型的外部数据源实现 Spark 的支持。 这使用户可以通过 Spark 读取，写入和查询 Tsfile。
使用此连接器，您可以
- 从本地文件系统或 hdfs 加载单个 TsFile 到 Spark
- 将本地文件系统或 hdfs 中特定目录中的所有文件加载到 Spark 中
- 将数据从 Spark 写入 TsFile
System Requirements
| Spark Version | Scala Version | Java Version | TsFile |
|---|---|---|---|
2.4.3 |
2.11.8 |
1.8 |
1.0.0 |
注意：有关如何下载和使用 TsFile 的更多信息，请参见以下链接：https://github.com/apache/iotdb/tree/master/tsfile
open in new window 注意：spark 版本目前仅支持 2.4.3, 其他版本可能存在不适配的问题，目前已知 2.4.7 的版本存在不适配的问题
快速开始
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-{version}-jar-with-dependencies.jar,hadoop-tsfile-{version}-jar-with-dependencies.jar
- <spark-shell-path>是您的 spark-shell 的真实路径。
- 多个 jar 包用逗号分隔，没有任何空格。
- 有关如何获取 TsFile 的信息，请参见 https://github.com/apache/iotdb/tree/master/tsfile。open in new window
- 获取到 dependency 包：
mvn clean package -DskipTests -P get-jar-with-dependencies
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,hadoop-tsfile-{version}-jar-with-dependencies.jar --master spark://ip:7077
注意：
- <spark-shell-path>是您的 spark-shell 的真实路径。
- 多个 jar 包用逗号分隔，没有任何空格。
- 有关如何获取 TsFile 的信息，请参见 https://github.com/apache/iotdb/tree/master/tsfile。open in new window
数据类型对应
| TsFile 数据类型 | SparkSQL 数据类型 |
|---|---|
| BOOLEAN | BooleanType |
| INT32 | IntegerType |
| INT64 | LongType |
| FLOAT | FloatType |
| DOUBLE | DoubleType |
| TEXT | StringType |
模式推断
显示 TsFile 的方式取决于架构。 以以下 TsFile 结构为例：TsFile 模式中有三个度量：状态，温度和硬件。 这三种测量的基本信息如下：
| 名称 | 类型 | 编码 |
|---|---|---|
| 状态 | Boolean | PLAIN |
| 温度 | Float | RLE |
| 硬件 | Text | PLAIN |
TsFile 中的现有数据如下：
- d1:root.ln.wf01.wt01
- d2:root.ln.wf02.wt02
| time | d1.status | time | d1.temperature | time | d2.hardware | time | d2.status |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | True | 1 | 2.2 | 2 | “aaa” | 1 | True |
| 3 | True | 2 | 2.2 | 4 | “bbb” | 2 | False |
| 5 | False | 3 | 2.1 | 6 | “ccc” | 4 | True |
相应的 SparkSQL 表如下：
| 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 | null | null |
您还可以使用如下所示的窄表形式：（您可以参阅第 6 部分，了解如何使用窄表形式）
| 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 |
Scala API
注意：请记住预先分配必要的读写权限。
- 示例 1：从本地文件系统读取
1. import org.apache.iotdb.spark.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.spark.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.spark.tsfile._
2. val df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/usr/hadoop")
3. df.show
注 1：现在不支持目录中所有 TsFile 的全局时间排序。
注 2：具有相同名称的度量应具有相同的架构。
- 示例 4：广泛形式的查询
1. import org.apache.iotdb.spark.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.spark.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：缩小形式的查询
1. import org.apache.iotdb.spark.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.spark.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
- 例 6：写宽格式
1. // we only support wide_form table to write
2. import org.apache.iotdb.spark.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
- 例 7：写窄格式
1. // we only support wide_form table to write
2. import org.apache.iotdb.spark.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：模式推断的旧设计
显示 TsFile 的方式与 TsFile Schema 有关。 以以下 TsFile 结构为例：TsFile 架构中有三个度量：状态，温度和硬件。 这三个度量的基本信息如下：
| 名称 | 类型 | 编码 |
|---|---|---|
| 状态 | Boolean | PLAIN |
| 温度 | Float | RLE |
| 硬件 | Text | PLAIN |
文件中的现有数据如下：
- delta_object1: root.ln.wf01.wt01
- delta_object2: root.ln.wf02.wt02
- delta_object3: :root.sgcc.wf03.wt01
| time | delta_object1.status | time | delta_object1.temperature | time | delta_object2.hardware | time | delta_object2.status | time | delta_object3.status | time | delta_object3.temperature |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | True | 1 | 2.2 | 2 | “aaa” | 1 | True | 2 | True | 3 | 3.3 |
| 3 | True | 2 | 2.2 | 4 | “bbb” | 2 | False | 3 | True | 6 | 6.6 |
| 5 | False | 3 | 2.1 | 6 | “ccc” | 4 | True | 4 | True | 8 | 8.8 |
| 7 | True | 4 | 2.0 | 8 | “ddd” | 5 | False | 6 | True | 9 | 9.9 |
有两种显示方法：
- 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：时间戳记，LongTypedelta_object：Delta_object ID，StringType
接下来，为每个度量创建一列以存储特定数据。 SparkSQL 表结构如下：
| time(LongType) | delta_object(StringType) | status(BooleanType) | temperature(FloatType) | hardware(StringType) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | root.ln.wf01.wt01 | True | 2.2 | null |
| 1 | root.ln.wf02.wt02 | True | null | null |
| 2 | root.ln.wf01.wt01 | null | 2.2 | null |
| 2 | root.ln.wf02.wt02 | False | null | “aaa” |
| 2 | root.sgcc.wf03.wt01 | True | null | null |
| 3 | root.ln.wf01.wt01 | True | 2.1 | null |
| 3 | root.sgcc.wf03.wt01 | True | 3.3 | null |
| 4 | root.ln.wf01.wt01 | null | 2.0 | null |
| 4 | root.ln.wf02.wt02 | True | null | “bbb” |
| 4 | root.sgcc.wf03.wt01 | True | null | null |
| 5 | root.ln.wf01.wt01 | False | null | null |
| 5 | root.ln.wf02.wt02 | False | null | null |
| 5 | root.sgcc.wf03.wt01 | True | null | null |
| 6 | root.ln.wf02.wt02 | null | null | “ccc” |
| 6 | root.sgcc.wf03.wt01 | null | 6.6 | null |
| 7 | root.ln.wf01.wt01 | True | null | null |
| 8 | root.ln.wf02.wt02 | null | null | “ddd” |
| 8 | root.sgcc.wf03.wt01 | null | 8.8 | null |
| 9 | root.sgcc.wf03.wt01 | null | 9.9 | null |
- 展开 delta_object 列
通过“。”将设备列展开为多个列，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 5.1 节中的示例 5)，在本例中，将参数“delta_object_name”设置为“root.device.turbine”。路径层的数量必须是一对一的。此时，除了“根”层之外，为设备路径的每一层创建一列。列名是参数中的名称，值是设备相应层的名称。接下来，将为每个度量创建一个列来存储特定的数据。
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 | null |
TsFile-Spark-Connector 可以通过 SparkSQL 在 SparkSQL 中以表的形式显示一个或多个 tsfile。它还允许用户指定一个目录或使用通配符来匹配多个目录。如果有多个 tsfile，那么所有 tsfile 中的度量值的并集将保留在表中，并且具有相同名称的度量值在默认情况下具有相同的数据类型。注意，如果存在名称相同但数据类型不同的情况，TsFile-Spark-Connector 将不能保证结果的正确性。
写入过程是将数据 aframe 写入一个或多个 tsfile。默认情况下，需要包含两个列：time 和 delta_object。其余的列用作测量。如果用户希望将第二个表结构写回 TsFile，可以设置“delta_object_name”参数（请参阅本手册 5.1 节的 5.1 节）。
附录 B：旧注
注意：检查 Spark 根目录中的 jar 软件包，并将 libthrift-0.9.2.jar 和 libfb303-0.9.2.jar 分别替换为 libthrift-0.9.1.jar 和 libfb303-0.9.1.jar。
