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MaxCompute重装上阵,ODPS重装上阵

文章作者:科技视频 上传时间:2019-09-24

此文中动用马克斯Compute Studio作展示,首先,安装马克斯Compute Studio,导入测试MaxCompute项目,创设工程,建设构造叁个新的MaxCompute脚本文件, 如下

Hive中的TRANSFORM:自定义Mapper和Reducer完成Map/Reduce

/**
 * Mapper.
 */
public interface Mapper {
  /**
   * Maps a single row into an intermediate rows.
   * 
   * @param record
   *          input record
   * @param output
   *          collect mapped rows.
   * @throws Exception
   *           on error
   */
  void map(String[] record, Output output) throws Exception;
}

能够将一列拆分为多列

动用样例:

public class ExecuteMap {

    private static final String FULL_PATH_CLASS = "com.***.dpop.ods.mr.impl.";

    private static final Map<String, Mapper> mappers = new HashMap<String, Mapper>();

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        if (args.length < 1) {
            throw new Exception("Process class must be given");
        }

        new GenericMR().map(System.in, System.out,
                getMapper(args[0], Arrays.copyOfRange(args, 1, args.length)));
    }

    private static Mapper getMapper(String parserClass, String[] args)
            throws ClassNotFoundException {
        if (mappers.containsKey(parserClass)) {
            return mappers.get(parserClass);
        }

        Class[] classes = new Class[args.length];
        for (int i = 0; i < classes.length; ++i) {
            classes[i] = String.class;
        }
        try {
            Mapper mapper = (Mapper) Class.forName(FULL_PATH_CLASS + parserClass).getConstructor(classes).newInstance(args);
            mappers.put(parserClass, mapper);
            return mapper;
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            throw new ClassNotFoundException("Unknown MapperClass:" + parserClass, e);
        } catch (Exception e) {
            throw new  ClassNotFoundException("Error Constructing processor", e);
        }

    }
}

MR_USING=" USING 'java -Xmx512m -Xms512m -cp ods-mr-1.0.jar:hive-contrib-2.3.33.jar com.***.dpop.ods.mr.api.ExecuteMap "

COMMAND="FROM dw_rtb.event_fact_adx_auction "
COMMAND="${COMMAND} INSERT overwrite TABLE dw_rtb.event_fact_mid_adx_auction_ad PARTITION(yymmdd=${CURRENT_DATE}) SELECT transform(search_id, print_time, pthread_id, ad_s) ${MR_USING} EventFactMidAdxAuctionAdMapper' as search_id, print_time, pthread_id, ad_s, ssp_id WHERE $INSERT_PARTITION and original = 'exinternal' "

马克斯Compute基于ODPS2.0的SQL引擎,提供了SELECT TRANSFORM成效,能够确定简化对台本代码的援用,与此同不平日间,也加强了品质!大家推荐你尽也许利用SELECT TRANSFORM。

首先弹 - 善用MaxCompute编写翻译器的不当和警戒

UDAF

  • Hive udaf开采入门和周转进程详解
  • Hive通用型自定义聚合函数(UDAF)

其三弹 - 复杂类型

因为WHERE中含有了OENVISION,导致不可能转移为SEMI JOIN,会单独运行作业实践子查询

Hive Python Streaming的规律及写法

http://www.tuicool.com/articles/vmumUjA

选择场景比方

2

Hive中的TRANSFORM:使用脚本达成Map/Reduce

转自: http://www.coder4.com/archives/4052

首先来看一下数量:

hive> select * from test;
OK
1       3
2       2
3       1

假诺,我们要出口每一列的md5值。在最近的hive中是未有那么些udf的。

咱俩看一下Python的代码:

#!/home/tops/bin/python

import sys
import hashlib

for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    arr = line.split()
    md5_arr = []
    for a in arr:
        md5_arr.append(hashlib.md5(a).hexdigest())
    print "t".join(md5_arr)

在Hive中,使用脚本,首先要将他们步向:

add file /xxxx/test.py

下一场,在调用时,使用TRANSFORM语法。

SELECT 
    TRANSFORM (col1, col2) 
    USING './test.py' 
    AS (new1, new2) 
FORM 
    test;

此处,我们运用了AS,钦命输出的多少个列,分别对应到哪个列名。假使省略那句,则Hive会将第四个tab前的结果作为key,前面其他作为value。

这里有三个小坑:一时候,我们构成INSERT OVERAV4W安德拉ITE使用上述TRANSFORM,而目标表,其分割副只怕不是t。不过请牢记:TRANSFORM的剪切符号,传入、传出脚本的,永久是t。不要考虑外面其余的划分符号!

末段,解释一下MAP、REDUCE。

在部分Hive语句中,我们或者会看出SELECT MAP (…) USING ‘xx.py’那样的语法。

但是,在Hive中,MAP、REDUCE只不过是TRANSFORM的小名,Hive不保证一定会在map/reduce中调用脚本。看看官方文书档案是怎么说的:

Formally, MAP ... and REDUCE ... are syntactic transformations of SELECT TRANSFORM ( ... ). In other words, they serve as comments or notes to the reader of the query. BEWARE: Use of these keywords may be dangerous as (e.g.) typing "REDUCE" does not force a reduce phase to occur and typing "MAP" does not force a new map phase!

之所以、混用map reduce语法关键字,乃至会唤起混淆,所以提出大家依旧都用TRANSFORM吧。

友谊提示:即使脚本不是Python,而是awk、sed等种类内置命令,能够一贯使用,而不用add file。

倘使表中有MAP,A凯雷德RAY等繁杂类型,怎么用TRANSFORM生成?

例如:

CREATE TABLE features
(
    id BIGINT,
    norm_features MAP<STRING, FLOAT> 
);

答案是,要在本子的出口中,对特种字段依据HDFS文件中的格式输出就能够。

举例说,以地点的表结构为例,每行输出应为:

1^Ifeature1^C1.0^Bfeature2^C2.0

其中I是tab键,这是TRANSFORM要求的分割符号。B和^C是Hive存储时MAP类型的KV分割符。

别的,在Hive的TRANSFORM语句的时候,要留神AS中增长项目表明:

SELECT TRANSFORM(stuff)
USING 'script'
AS (thing1 INT, thing2 MAP<STRING, FLOAT>)

图片 1

例如:

UDTF

  • Hive中UDTF编写和选取

作者:隐林

马克斯Compute选拔基于ODPS2.0的SQL引擎,对DML实行了大幅度扩展,进步了易用性和包容性,基本化解了上述难题。

图片 2

里头M1, M2, M4五个分布式职责分别对应相应四个输入表,双击M2能够看看中现实实行的DAG(在DAG中再次双击能够回去),如下

图片 3

除了那几个之外,针对马克斯Compute顾客的风味,也正是供给在特别复杂的事体场景下,帮忙对己大批量多少的管理,马克斯Compute提供了故意的剧本格局和参数化视图,将要下贰次为你介绍。

图片 4

SELECT*frommytable1 aLEFTANTIJOINmytable2 bona.id=b.id;

标注

是还是不是联结或然分裂子查询,是由ODPS2.0的根据代价的优化器 (CBO)做出决定的,SQL本身的书写格局,不管是CTE照旧子查询,并不能够保障物理推行安插的合併只怕区别。

6. 财富文件会被下载到实行钦定命令的干活目录,能够选用文件接口展开./bar.txt文件。

在那之中的ds要是是分区列,则select dt from sales_date 会单独运转作业推行子查询,而不会转化为SEMIJOIN,试行后的结果会相继与ds相比较,sales_detail中ds值不在再次回到结果中的分区不会读取,保险分区裁剪照旧有效。

近年来odps select transform完全相称了hive的语法、功用和作为,包罗input/output row format 以及 reader/writer。Hive上的台本,大多数足以直接拿来运营,部分脚本只须求经过轻易更动就可以运维。其余我们广大作用都用比hive越来越高试行效能的言语 (C++) 重构,用以优化质量。

马克斯Compute大大扩张了DML语句的辅助,在易用性,包容性和总体性方面,能够更加好的满意你的须求。对于SQL相比较熟知的大方会发觉,上述意义超越十分之五是明媒正娶的SQL援助的机能。马克斯Compute会持续提高与正式SQL和产业界常用产品的兼容性。

  1. 兴风作浪造数据

标注

select transform (key, value) using "perl -e 'while($input = <STDIN>){print $input;}'" from src;

等效于

该命令包容Hive的Transform功效,能够参见Hive的文书档案。一些急需注意的点如下:

编写翻译此脚本,可以观测验行陈设如下

Select transform允许sql客户钦定在服务器上举办一句shell命令,将上游数据各字段用tab分隔,每条记下一行,逐行输入shell命令的stdin,并从stdout读取数据作为出口,送到下游。Shell命令的真面目是调用Unix的局地utility,由此能够运行其余的剧本解释器。蕴含python,java,php,awk,ruby等。

场景1 

图片 5

SELECT*frommytable1whereidin(selectidfrommytable2wherevalue= mytable1.value);

  • SELECT TRANSFORM。

  • 场景1

  • 自家的系统要迁移到MaxCompute平台上,系统中原本有众多效果与利益是利用脚本来完成的,包括python,shell,ruby等剧本。 要迁移到MaxCompute上,笔者须要把那个本子全体都改动成UDF/UDAF/UDTF。改换进度不只有须求消耗费时间间人力,还亟需做二回又一回的测验,进而保障更换成的udf和原先的本子在逻辑上是等价的。小编期望能有更简短的迁移方式。
  • 场景2
  • SQL相比长于的是聚众操作,而本人须求做的政工要对一条数据做更加多的鬼斧神工的总括,现存的放置函数不能够造福的兑现自己想要的成效,而UDF的框架相当不足灵活,而且Java/Python笔者都不太驾驭。比较之下小编更加长于写剧本。作者就期待能够写叁个剧本,数据全都输入到自身的台本里来,我本身来做各个计算,然后把结果输出。而马克斯Compute平台就承受帮自个儿把数量做好切分,让笔者的本子能够分布式实施,担任数据的输入表和输出表的管理,担负JOIN,UNION等事关操作就好了。

图片 6

第四弹 - CTE,VALUES,SEMIJOIN

图片 7

图片 8

挥洒顺序和实行各种一致,就不轻松混淆视听了。那样有七个外加的补益,在马克斯Compute Studio中写SQL语句的时候,会有智能提示的职能,假若是SELECT在前,书写select列表的表达式的时候,因为FROM还并未有写,马克斯Compute Studio无法知道或许访问那么些列,也就不可能做提醒。如下

或者

LEFT SEMI JOIN

上述功用可以采纳SELECT TRANSFORM来落到实处

图片 9

  1. 用odps跑测试

图片 10

  1. awk 客商会很垂怜那几个职能

场景4

  1. 能够串联着用,使用 distribute by和 sort by对输入数据做预管理

1

其一例子是为了印证,非常多java的utility能够直接拿来运行。java和python纵然有现存的udtf框架,然则用select transform编写更轻易,而且没有需求非常重视,也远非格式供给,以至足以兑现离线脚本拿来直接就用。

SELECT*frommytable1 aLEFTSEMIJOINmytable2 bona.id=b.id;

属性上,SELECT TRANSFORM 与UDTF 各有所长。经过各类光景相比较测量试验,数据量较时辰,大非常多光景下select transform有优势,而数据量大时UDTF有优势。由于transform的费用非常方便,所以select transform非常适合做adhoc的数目剖析。

图片 11

主编:

对此NOT IN SUBQUEENCOREY,类似于LEFT ANTI JOIN,不过有好几料定不一致

小结

只会回到mytable第11中学的数据,只要mytable1的id在mytable2的id没有出现过

  • 注一,USING 后边的字符串,在后台是一贯起的子进度来调起命令,未有起shell,所以shell的一些语法,如输入输出重定向,管道等是不援助的。假设顾客供给能够以 shell 作为命令,真正的吩咐作为数据输入,参考“无事生非造数据”的事例;
  • 注二,JAVA 和 PYTHON 的实际上路线,能够从JAVA_HOME 和 PYTHON_HOME 情形变量中收获作业;

也便是可以不写from语句,间接实施SELECT,只要SELECT的表明式列表不用别样上游表数据就可以。其底层达成为从二个1行,0列的佚名VALUES表接纳。这样,在盼望测验一些函数,举例自身的UDF等,就再也不用手工业创制DUAL表了。

或然选择python

例如:

第一弹 - 善用马克斯Compute编写翻译器的错误和警告

selectabs(-1),length('abc'),getdate();

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IN SUBQUERY/NOT IN SUBQUERY

SELECT TRANSFORM 介绍

例如:

马克斯Compute基于ODPS2.0新一代的SQL引擎,鲜明升高了SQL语言编写翻译进程的易用性与语言的表达工夫。大家在此推出马克斯Compute(ODPS2.0)重装加入竞赛种类小说

MaxCompute(原ODPS)是Ali云自主研究开发的有着产业界超过水平的分布式大数目管理平台, 越发在公司内部得到遍布应用,支撑了多个BU的骨干业务。 马克斯Compute除了无休止优化质量外,也从事于进步SQL语言的客商体验和表明技巧,升高相近ODPS开采者的生产力。

地方的语句造出一份有50行的数据表,值是从1到50; 测试时候的多少就足以方便造出来了。功用周围轻松,但以前是odps的多少个痛点,未有福利的方式造数据,就不方便人民群众测量检验以及初学者的上学和斟酌。当然那也能够由此udtf来落实,不过需求复杂的流水生产线:进入ide->写udtf->打包->add jar/python->create function->实践->drop function->drop resource。

马克斯Compute帮忙以执行各样书写查询语句,比方地点的讲话能够写为

要么用map,reduce的机要字会让逻辑显得清楚部分

第二弹 - 新的主导数据类型与内建函数

图片 12

只是,假使mytable第22中学有别的为NULL的列,则 not in表达式会为NULL,导致where条件不成立,无多少再次回到,此时与LEFT ANTI JOIN差别。

答辩上OpenMKuga的模型都足以映射到下边包车型大巴计量进程。注意,使用map,reduce,select transform那多少个语法其实语义是大同小异的,用哪个关键字,哪一类写法,不影响一向进度和结果。

一经选用上述以FROM起初的诀窍书写,则能够放任自流的基于上下文举行提醒。如下

马克斯Compute(原ODPS)是Ali云自己作主研究开发的兼具产业界超过水平的布满式大数据处理平台, 越发在公司内部得到布满应用,支撑了四个BU的中坚业务。 马克斯Compute除了无休止优化品质外,也从事于升高SQL语言的客商体验和表明本领,提升广大ODPS开荒者的生产力。

此文中选拔马克斯Compute Studio作显示,首先,安装MaxCompute Studio,导入测量试验马克斯Compute项目,创制工程,建构三个新的马克斯Compute脚本文件, 如下

  1. 支撑任何脚本语言

INSERT... VALUES... 有三个限量,values必须是常量,可是一些时候希望在插入的数额中张开一些简练的演算,那年能够应用马克斯Compute的VALUES TABLE功效,如下:

图片 13

在一个完好的查询语句中,比方

原标题:MaxCompute重装上沙场 第五弹 - SELECT TRANSFORAV4

例如:

上边的口舌仅仅是把value原样输出,然则掌握awk的客商,从此过上了写awk脚本不写sql的生活

动用CTE的主意重写以上语句

其次弹 - 新的中坚数据类型与内建函数

马克斯Compute基于ODPS2.0新一代的SQL引擎,显然进级了SQL语言编写翻译进度的易用性与语言的表达手艺。大家在此推出马克斯Compute(ODPS2.0)重装上战地体系小说

提交作业能够看到进行安顿(全体开展后的视图):

SELECT*FROMsrc1UNIONSELECT*FROMsrc2;

答辩上select transform能兑现的效率udtf都能落到实处,可是select transform比udtf要灵活得多。且select transform不只有援救java和python,还支持shell,perl等任何脚本和工具。 且编写的进程要简明,极其吻合adhoc功用的兑现。举多少个例子:

图片 14

性能

第四弹 - CTE,VALUES,SEMIJOIN

地点用的是perl。那实质上不单是语言匡助的恢宏,一些简易的意义,awk, python, perl, shell 都帮助直接在命令里面写剧本,无需写脚本文件,上传财富等经过,开拓进度更简短。其它,由于当下大家计算集群上未曾php和ruby,所以那三种脚本不协理。

SELECT*fromsales_detailwheredsin(selectdtfromsales_date);

  1. 子进度和父进度是五个经过,而UDTF是单线程的,借使统计占比相比较高,数据吞吐量比不大,可以应用服务器的多核个性
  2. 数量的传导通过更底层的系统调用来读写,功能比java高
  3. SELECT TRANSFORM支持的少数工具,如awk,是natvie代码达成的,和java相比较理论上只怕会有总体性优势。

正值开垦新项目,须要给一个小数目表筹算些基本数据,不过尚未INSERT ... VALUES 语句,不能把多少和创造表的DDL放在一同爱惜,只可以另用一些剧本,调用ODPS命令行希图数据。。。

  1. Using 子句钦点的是要实施的通令,而非能源列表,这点和大好些个的马克斯Compute SQL语法不均等,这么做是为了和hive的语法保持格外。

  2. 输入从stdin传入,输出从stdout传出;

  3. 能够配备分隔符,私下认可使用 t 分隔列,用换行分隔行;

  4. 能够自定义reader/writer,但用内置的reader/writer会快比比较多

  5. 运用自定义的能源(脚本文件,数据文件等),能够动用 set odps.sql.session.resources=foo.sh,bar.txt; 来钦定。能够钦点四个resource文件,用逗号隔离(由此不容许resource名字中包涵逗号和支行)。另外大家还提供了resources子句,能够在using 子句后边钦点 resources 'foo.sh', 'bar.txt' 来钦点能源,二种艺术是等价的(参谋“用odps跑测量检验”的例证);

图片 15

摘要: 马克斯Compute(原ODPS)是Ali云自己作主研究开发的富有产业界当先水平的分布式大额管理平台, 特别在公司内部获得广泛应用,支撑了多少个BU的中坚业务。 马克斯Compute除了不停优化品质外,也从事于提高SQL语言的客户体验和表明技艺,升高周围ODPS开荒者的生产力。

setodps.sql.type.system.odps2=true;SELECTexplode(array(1,3))AS(a)UNIONALLSELECTexplode(array(0,2,4))AS(a)ORDERBYaLIMIT3;

上次向您介绍了CTE,VALUES,SEMIJOIN,本篇向你介绍马克斯Compute对任何脚本语言的帮助

施行的功力一定于

UDTF的优势:

实质上的逻辑实施顺序是 FROM->WHERE->GROUY BY->HAVING->SELECT->O福特ExplorerDER BY->LIMIT,前一个是后四个的输入,与职业的书写语序实际并分歧。相当多便于混淆视听的难题,都以经过孳生的。比方order by中只可以引用select列表中变化的列,并非走访FROM的源表中的列。HAVING能够访谈的是 group by key和聚合函数。SELECT的时候,假如有GROUP BY,就不得不访谈group key和聚合函数,并不是FROM中源表中的列。

图片 16

实施后在,马克斯Compute Project Explorer中得以找到新创建的表,并察看values中的数据已经插入到表中,如下:

SELECT TRANSFORM 的优势:

摘要: 马克斯Compute(原ODPS)是Ali云自己作主研究开发的有着产业界当先水平的布满式大额管理平台, 特别在公司内部获得布满应用,支撑了三个BU的为主专门的学业。 马克斯Compute除了不停优化质量外,也从事于进步SQL语言的客商体验和表明本领,进步大规模ODPS开荒者的生产力。

  1. UDTF是有品种,而Transform的子进度基于stdin/stdout传输数据,全部数据都用作string管理,因而transform多了一步类型转变;
  2. Transform数据传输注重于操作系统的管道,而近来管道的buffer只有4KB,且不能够安装, transform读/写 空/满 的pipe会导致进度被挂起;
  3. UDTF的常量参数可以不用传输,而Transform无法利用这么些优化。

等效于

其三弹 - 复杂类型

LEFT ANTI JOIN

重临左表中的数据,当join条件创设,也正是mytable1中某行的id在mytable2的保有id中出现过,此行就保留在结果聚焦

个中的VALUES (...), (...) t (a, b), 约等于概念了贰个名字为t,列为a, b的表,类型为(a string, b string),其中的花色从VALUES列表中国对外演出企业绎。那样在不计划任何物理表的时候,能够如法泡制七个有自由数据的,多行的表,并进行自由运算。

纵然mytable第22中学的全体id都不为NULL,则等效于

原始ODPS也支撑IN SUBQUELANDY,然而不援救correlated条件,马克斯Compute援助

图片 17

实施的成效相当于

马克斯Compute帮衬SQL标准的CTE。能够压实SQL语句的可读性与试行效能。

a

图片 18

图片 19

场景3

场景2

还应该有一种VALUES表的特别情势

SELECT*frommytable1 aLEFTSEMIJOINmytable2 bona.id=b.id;

能够看来,a对应的子查询只供给写一回,在末端重用,CTE的WITH字句中能够内定多少个子查询,像使用变量同样在全路讲话中再三重用。除了重用外,也不必再频仍嵌套了。

SELECT*frommytable1whereexists(select*frommytable2whereid= mytable1.id);`

返回

实际上,VALUES表并不压制在INSERT语句中央银行使,任何DML语句都足以行使。

当SUBQUERAV4Y中有至少一行数据时候,再次回到TRUE,不然FALSE。NOT EXISTS的时候则相反。这两天只援助含有correlated WHERE条件的子查询。EXISTS SUBQUECRUISERY/NOT EXISTS SUBQUE途乐Y达成的方法是更改为LEFT SEMI JOIN只怕LEFT ANTI JOIN

SELECT*frommytable1whereidin(selectidfrommytable2)ORvalue>0;

想测量试验一个新写的UDF,只写SELECT myudf('123');会报错,还必得制造二个dual表,里面加一行数据,好劳碌。假使测量检验UDAF,还要在测量检验表里面图谋多行数据,每一回测量试验分化的输入都要修改表内容照旧创制新表,若是有个办法不用创造表也能例外的多少整合测量试验自身的UDF就好了。。。

支持IMPLICIT JOIN

注1

IN SUBQUERY与LEFT SEMI JOIN类似。

小节

SELECT*frommytable1whereidin(selectidfrommytable2);

SELECTkey,max(value)FROMsrc tWHEREvalue>0GROUPBYkeyHAVINGsum(value) >100ORDERBYkeyLIMIT100;

大多数DBMS系统中,如MySQL,Hive等,UNION后只要有CLUSTEHaval BY, DISTPAJEROIBUTE BY, SORT BY, O兰德TucsonDER BY大概LIMIT子句,其成效于与日前全数UNION的结果,并非UNION的末梢一齐。ODPS2.0在set odps.sql.type.system.odps2=true;的时候,也运用此表现。比方:

0

协理顶层UNION

别的在拍卖分区表的时候,也有优秀管理

SELECT*FROMsrcUNIONALLSELECT*FROMsrc;

SELECT*frommytable1whereidnotin(selectidfrommytable2);

图片 20

EXISTS SUBQUERY/NOT EXISTS SUBQUERY

例如:

别的改进

创办一个新的文件,如下:

SELECT*frommytable1 aLEFTANTIJOINmytable2 bona.id=b.id;

亟待先写好FROM,再回头写SELECT列表,手艺唤醒。如下

马克斯Compute帮助SEMI JOIN(半一连)。SEMI JOIN中,右表只用来过滤左表的多寡而不出现在结果聚集。帮忙的语法包罗LEFT SEMI JOIN,LEFT ANTI JOIN,(NOT) IN SUBQUE安德拉Y,(NOT) EXISTS

对于在values中并未有拟订的列,能够看来取缺省值为NULL。插入列表功效不必然和VALUES一齐用,对于INSERT INTO ... SELECT..., 同样可以行使。

SEMI JOIN

SELECTDISTINCT*FROM(SELECT*FROMsrc1UNIONALLSELECT*FROMsrc2) t;

MaxCompute支持UNION [DISTINCT] - 其中DISTINCT为忽略

重回左表中的数据,当join条件不树立,也正是mytable第11中学某行的id在mytable2的具有id中尚无出现过,此行就封存在结果聚焦

SELECT * from mytable1 a LEFT SEMI JOIN mytable2 b on a.id=b.id;

图片 21

能够看出,顶层的union两边各为一个join,join的左表是同样的查询。通过写子查询的章程,只好重复这段代码。

UNION后LIMIT的语义变化。

只会回去mytable第11中学的数据,只要mytable1的id在mytable2的id中冒出过

Common Table Expression (CTE)

SELECT*frommytable1wherenotexists(select*frommytable2whereid= mytable1.id);`

一些时候表的列相当多,计划数据的时候希望只插入部分列的数量,此时得以用插队列表成效

例如:

SELECT*frommytable1 aLEFTANTIJOINmytable2 bona.id=b.id;

VALUES

ODPS1.0不援救顶层UNION。ODPS2.0方可支撑,比如

SELECT*FROMtable1, table2WHEREtable1.id = table2.id;

FROMsrc tWHEREvalue >0GROUPBYkeyHAVING sum(value) >100SELECTkey, max(value)ORDERBYkeyLIMIT100;

推行后,马克斯Compute Project Explorer中找到目的表,并观望values中的数据已经插入,如下:

上次向您介绍了复杂类型,从本篇起先,向您介绍马克斯Compute在SQL语言DML方面包车型地铁考订

个中子查询中的where value = mytable1.value便是三个correlated条件,原有ODPS对于这种既引用了子查询中源表,由援引了外围查询源表的说明式时,会告诉错误。马克斯Compute接济这种用法,那样的过滤条件实在构成了SEMI JOIN中的ON条件的一局地。

_亟需写四个复现的SQL, 从多少个表中读取数据,有个别之间做Join,有个别之间做Union,生成人中学间数据又要Join, 最终索要输出多张表,最终写成了n层嵌套的子查询,本人都看不懂了。而且一样的询问,在不一样的子查询中有再度。为了敬服方便,把纷纷的讲话拆成多个语句,可是开采各类语句都急需独自提交,排队,何况要将中间结果写到本来不须求的有的时候表,在前边的口舌中再读出来,慢了比相当多。。。

例如:

则等效于

能够见见对src读后进行过滤的DAG。对src的读取与过滤在全部实行安插中只必要三遍( 注1 )。

原有ODPS也支持[NOT] IN SUBQUE库罗德Y不作为JOIN条件,举个例子出现在非WHERE语句中,也许纵然在WHERE语句中,但敬谢不敏转变为JOIN条件。马克斯Compute依旧支撑这种用法,可是此时因为不可能转换为SEMI JOIN而必得兑现运行四个单身的功课来运转SUBQUEEnclaveY,所以不帮忙correlated条件。

此意义首若是造福从其余数据库系统迁移,对于信用贷款买,大家照旧引入您使用JOIN,明显表暗中提示图

援救新的SELECT语序

SELECT*FROMtable1JOINtable2ONtable1.id = table2.id;

搬迁叁个本来在Oracle上边的ETL系统,开选取了 WHERE EXISTS( SELECT ...) 和 WHERE IN (SELECT ...) 那类的语句,可是开掘ODPS在那上头支撑不完全,还要手工业将这一个半老是的言语转换为普通JOIN,再过滤。。。

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