说明 无地域属性的存储空间不支持使用 SelectObject。
背景信息 目前 Hadoop 3.0 已经支持 OSS 在 EMR 上运行 Spark、Hive、Presto 等服务,同时阿里云 MaxCompute 以及 Data Lake Analytics 均支持从 OSS 直接处理数据。
OSS 提供的GetObject 接口决定了大数据平台只能把 OSS 数据全部下载到本地然后进行分析过滤,在很多查询场景下浪费了大量带宽和客户端资源。
SelectObject 接口是对上述问题的解决方案。其核心思想是大数据平台将条件、Projection 下推到 OSS 层,让 OSS 做基本的过滤,从而只返回有用的数据。客户端一方面可以减少网络带宽,另一方面也减少了数据的处理量,从而节省了 CPU 和内存用来做其他更多的事情。这使得基于 OSS 的数据仓库、数据分析成为一种更有吸引力的选择。
费用说明 调用SelectObject 接口查询数据时,按扫描的原文件实际大小计费。更多信息,请参见数据处理费用 。
支持的文件类型 以下内容是对SelectObject 支持的文件类型、支持的 SQL 语法等的详细介绍。
RFC 4180 标准的 CSV(包括 TSV 等类 CSV 文件,文件的行列分隔符以及 Quote 字符都可自定义)。
JSON 文件,且文件编码为 UTF-8。JSON 支持 DOCUMENT 和 LINES 两种文件。
标准存储类型和低频访问存储类型的文件。归档存储、冷归档存储和深度冷归档存储类型文件需要先执行解冻操作。
OSS 完全托管加密、KMS 托管主密钥加密的文件。
支持的 SQL 语法 SQL 语句: Select From Where
数据类型:string、int(64bit)、double(64bit), decimal(128bit) 、timestamp、bool
操作: 逻辑条件(AND,OR,NOT), 算术表达式(+-*/%), 比较操作(>,=, <, >=, <=, !=),String 操作 (LIKE, || )
支持的数据类型 OSS 中的 CSV 数据默认都是 String 类型,您可以使用 CAST 函数实现数据转换。
通过 SQL 查询语句将_1 和_2 转换为 int 的示例:Select * from OSSOBject where cast (_1 as int) > cast(_2 as int)
同时,对于SelectObject 支持在 Where 条件中进行隐式转换,例如下面语句中的第一列和第二列将被转换成 int:
Select _1 from ossobject where _1 + _2 > 100
对于 JSON 文件,如果在 SQL 中未指定 cast 函数,则其类型根据 JSON 数据的实际类型而定,标准 JSON 内建的数据类型包括 null、bool、int64、double、string 等类型。
常见的 SQL 用例 常见的 SQL 用例包括 CSV 及 JSON 两种。
CSV
应用场景
SQL 语句
返回前 10 行数据
select * from ossobject limit 10
返回第 1 列和第 3 列的整数,并且第 1 列大于第 3 列
select _1, _3 from ossobject where cast(_1 as int) > cast(_3 as int)
返回第 1 列以'陈'开头的记录的个数(注:此处 like 后的中文需要用 UTF-8 编码)
select count(*) from ossobject where _1 like '陈%'
返回所有第 2 列时间大于 2018-08-09 11:30:25 且第 3 列大于 200 的记录
select * from ossobject where _2 > cast('2018-08-09 11:30:25' as timestamp) and _3 > 200
返回第 2 列浮点数的平均值,总和,最大值,最小值
select AVG(cast(_6 as double)), SUM(cast(_6 as double)), MAX(cast(_6 as double)), MIN(cast(_6 as double)) from ossobject
返回第 1 列和第 3 列连接的字符串中以'Tom'为开头以’Anderson‘结尾的所有记录
select * from ossobject where (_1 || _3) like 'Tom%Anderson'
返回第 1 列能被 3 整除的所有记录
select * from ossobject where (_1 % 3) = 0
返回第 1 列大小在 1995 到 2012 之间的所有记录
select * from ossobject where _1 between 1995 and 2012
返回第 5 列值为 N,M,G,L 的所有记录
select * from ossobject where _5 in ('N', 'M', 'G', 'L')
返回第 2 列乘以第 3 列比第 5 列大 100 以上的所有记录
select * from ossobject where _2 * _3 > _5 + 100
JSON
假设 JSON 文件如下:
{
"contacts":[
{
"firstName": "John",
"lastName": "Smith",
"isAlive": true,
"age": 27,
"address": {
"streetAddress": "21 2nd Street",
"city": "New York",
"state": "NY",
"postalCode": "10021-3100"
},
"phoneNumbers": [
{
"type": "home",
"number": "212 555-1234"
},
{
"type": "office",
"number": "646 555-4567"
},
{
"type": "mobile",
"number": "123 456-7890"
}
],
"children": [],
"spouse": null
},…… #此处省略其他类似的节点
]}
SQL 用例如下:
应用场景
SQL 语句
返回所有 age 是 27 的记录
select * from ossobject.contacts[*] s where s.age = 27
返回所有的家庭电话
select s.number from ossobject.contacts[*].phoneNumbers[*] s where s.type = “home”
返回所有单身的记录
select * from ossobject s where s.spouse is null
返回所有没有孩子的记录
select * from ossobject s where s.children[0] is null
说明 目前没有专用的空数组的表示方法,用以上语句代替。
使用场景 SelectObject 通常用于大文件分片查询、JSON 文件查询、日志文件分析等场景。
大文件分片查询
和GetObject 提供的基于 Byte 的分片下载类似,SelectObject 也提供了分片查询的机制,包括以下两种分片方式:
如果确定 CSV 文件列中不包含换行符,则基于 Bytes 的分片由于不需要创建 Meta,其使用更为简便。如果列中包含换行符或者是 JSON 文件时,则使用以下步骤:
调用 CreateSelectObjectMeta API 获得该文件的总的 Split 数。如果该文件需要用 SelectObject,则建议在查询前异步调用该接口,以节省扫描时间。
根据客户端资源情况选择合适的并发度 n,用总的 Split 数除以并发度 n 得到每个分片查询应该包含的 Split 个数。
在请求 Body 中用诸如 split-range=1-20 的形式进行分片查询。
合并结果。
JSON 文件查询
查询 JSON 文件时,在 SQL 的 From 语句中尽可能缩小 From 后的 JSON Path 范围。
如下是 JSON 文件示例:
{
"contacts":[
{
"firstName": "John",
"lastName": "Smith",
"address": {
"streetAddress": "21 2nd Street",
"city": "New York",
"state": "NY",
"postalCode": "10021-3100"
},
"phoneNumbers": [
{
"type": "home",
"number": "212 555-1234"
},
{
"type": "office",
"number": "646 555-4567"
},
{
"type": "mobile",
"number": "123 456-7890"
}
]
}
]}
如果要查找所有 postalCode 为 10021 开头的 streetAddress,SQL 可以写为 select s.address.streetAddress from ossobject.contacts[*] s where s.address.postalCode like '10021%'
或者select s.streetAddress from ossobject.contacts[*].address s where s.postalCode like '10021%'
由于select s.streetAddress from ossobject.contacts[*].address s where s.postalCode like '10021%'
的 JSON Path 更加精确,因此性能更优。
在 JSON 文件中处理高精度浮点数
在 JSON 文件中需要进行高精度浮点数的数值计算时,建议设置 ParseJsonNumberAsString 选项为 true, 同时将该值 cast 成 Decimal。比如一个属性 a 值为 123456789.123456789,用select s.a from ossobject s where cast(s.a as decimal) > 123456789.12345
就可以保持原始数据的精度不丢失。
操作步骤 使用 OSS 控制台
重要 通过控制台仅支持从 128 MB 以下的文件中提取 40 MB 以下的数据记录。
登录OSS 管理控制台 。
单击Bucket 列表 ,然后单击目标 Bucket 名称。
在左侧导航栏,选择文件管理 >文件列表 。
在目标文件右侧的操作栏下,选择。
在选取内容 面板,按以下说明设置各项参数。
参数
说明
文件类型
仅支持 CSV 和 JSON 两种文件类型。
分隔符
仅适用于 CSV 文件。请选择半角逗号(,)或自定义分隔符。
标题行
仅适用于 CSV 文件。请选择文件第一行是否包含列标题。
JSON 格式符
仅适用于 JSON 文件。请选择您的 JSON 文件对应的格式。
压缩格式
选择您当前的文件是否为压缩文件。目前压缩文件仅支持 GZIP 文件。
单击显示文件预览 。
重要 预览标准存储类型文件时,会产生 Select 扫描费用。预览低频访问、归档存储、冷归档存储或者深度冷归档存储类型文件时,会产生 Select 扫描费用和数据取回费用。更多信息,请参见数据处理费用 。
单击下一步 ,输入 SQL 语句并执行。
假设名为People 的 CSV 文件有 3 列数据,分别是姓名 、公司 和年龄 。
如果想查找年龄大于 50 岁,并且名字以 Lora 开头的人(其中_1,_2,_3 是列索引,代表第一列、第二列、第三列),可以执行以下 SQL 语句:
select * from ossobject where _1 like 'Lora*' and _3 > 50
如果想统计这个文件有多少行,最大年龄与最小年龄是多少,可以执行以下 SQL 语句:
select count(*), max(cast(_3 as int)), min(cast(_3 as int)) from oss_object
查看执行结果。
使用阿里云 SDK 当前仅支持通过 Java SDK 和 Python SDK 查询文件。
Java import com.aliyun.oss.model.*;
import com.aliyun.oss.OSS;
import com.aliyun.oss.common.auth.*;
import com.aliyun.oss.OSSClientBuilder;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
/**
* Examples of create select object metadata and select object.
*
*/
public class SelectObjectSample {
// yourEndpoint填写Bucket所在地域对应的Endpoint。以华东1(杭州)为例,Endpoint填写为https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com。
private static String endpoint = "https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com";
// 填写Bucket名称,例如examplebucket。
private static String bucketName = "examplebucket";
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 从环境变量中获取访问凭证。运行本代码示例之前,请确保已设置环境变量OSS_ACCESS_KEY_ID和OSS_ACCESS_KEY_SECRET。
EnvironmentVariableCredentialsProvider credentialsProvider = CredentialsProviderFactory.newEnvironmentVariableCredentialsProvider();
// 创建OSSClient实例。
OSS ossClient = new OSSClientBuilder().build(endpoint, credentialsProvider);
// 填写Object完整路径后,根据SELECT语句查询文件中的数据。Object完整路径中不能包含Bucket名称。
// 填写CSV格式的Object完整路径。
selectCsvSample("test.csv", ossClient);
// 填写JSON格式的Object完整路径。
selectJsonSample("test.json", ossClient);
ossClient.shutdown();
}
private static void selectCsvSample(String key, OSS ossClient) throws Exception {
// 填写上传的内容。
String content = "name,school,company,age\r\n" +
"Lora Francis,School A,Staples Inc,27\r\n" +
"Eleanor Little,School B,\"Conectiv, Inc\",43\r\n" +
"Rosie Hughes,School C,Western Gas Resources Inc,44\r\n" +
"Lawrence Ross,School D,MetLife Inc.,24";
ossClient.putObject(bucketName, key, new ByteArrayInputStream(content.getBytes()));
SelectObjectMetadata selectObjectMetadata = ossClient.createSelectObjectMetadata(
new CreateSelectObjectMetadataRequest(bucketName, key)
.withInputSerialization(
new InputSerialization().withCsvInputFormat(
// 填写内容中不同记录之间的分隔符,例如\r\n。
new CSVFormat().withHeaderInfo(CSVFormat.Header.Use).withRecordDelimiter("\r\n"))));
System.out.println(selectObjectMetadata.getCsvObjectMetadata().getTotalLines());
System.out.println(selectObjectMetadata.getCsvObjectMetadata().getSplits());
SelectObjectRequest selectObjectRequest =
new SelectObjectRequest(bucketName, key)
.withInputSerialization(
new InputSerialization().withCsvInputFormat(
new CSVFormat().withHeaderInfo(CSVFormat.Header.Use).withRecordDelimiter("\r\n")))
.withOutputSerialization(new OutputSerialization().withCsvOutputFormat(new CSVFormat()));
// 使用SELECT语句查询第4列,值大于40的所有记录。
selectObjectRequest.setExpression("select * from ossobject where _4 > 40");
OSSObject ossObject = ossClient.selectObject(selectObjectRequest);
// 读取内容。
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(ossObject.getObjectContent()));
while (true) {
String line = reader.readLine();
if (line == null) {
break;
}
System.out.println(line);
}
reader.close();
ossClient.deleteObject(bucketName, key);
}
private static void selectJsonSample(String key, OSS ossClient) throws Exception {
// 填写上传的内容。
final String content = "{\n" +
"\t\"name\": \"Lora Francis\",\n" +
"\t\"age\": 27,\n" +
"\t\"company\": \"Staples Inc\"\n" +
"}\n" +
"{\n" +
"\t\"name\": \"Eleanor Little\",\n" +
"\t\"age\": 43,\n" +
"\t\"company\": \"Conectiv, Inc\"\n" +
"}\n" +
"{\n" +
"\t\"name\": \"Rosie Hughes\",\n" +
"\t\"age\": 44,\n" +
"\t\"company\": \"Western Gas Resources Inc\"\n" +
"}\n" +
"{\n" +
"\t\"name\": \"Lawrence Ross\",\n" +
"\t\"age\": 24,\n" +
"\t\"company\": \"MetLife Inc.\"\n" +
"}";
ossClient.putObject(bucketName, key, new ByteArrayInputStream(content.getBytes()));
SelectObjectRequest selectObjectRequest =
new SelectObjectRequest(bucketName, key)
.withInputSerialization(new InputSerialization()
.withCompressionType(CompressionType.NONE)
.withJsonInputFormat(new JsonFormat().withJsonType(JsonType.LINES)))
.withOutputSerialization(new OutputSerialization()
.withCrcEnabled(true)
.withJsonOutputFormat(new JsonFormat()))
.withExpression("select * from ossobject as s where s.age > 40"); // 使用SELECT语句查询文件中的数据。
OSSObject ossObject = ossClient.selectObject(selectObjectRequest);
// 读取内容。
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(ossObject.getObjectContent()));
while (true) {
String line = reader.readLine();
if (line == null) {
break;
}
System.out.println(line);
}
reader.close();
ossClient.deleteObject(bucketName, key);
}
}
Python import oss2
from oss2.credentials import EnvironmentVariableCredentialsProvider
def select_call_back(consumed_bytes, total_bytes = None):
print('Consumed Bytes:' + str(consumed_bytes) + '\n')
# 从环境变量中获取访问凭证。运行本代码示例之前,请确保已设置环境变量OSS_ACCESS_KEY_ID和OSS_ACCESS_KEY_SECRET。
auth = oss2.ProviderAuth(EnvironmentVariableCredentialsProvider())
# yourEndpoint填写Bucket所在地域对应的Endpoint。以华东1(杭州)为例,Endpoint填写为https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com。
# 填写Bucket名称。
bucket = oss2.Bucket(auth, 'https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com', 'examplebucket')
key = 'python_select.csv'
content = 'Tom Hanks,USA,45\r\n'*1024
filename = 'python_select.csv'
# 上传CSV文件。
bucket.put_object(key, content)
# Select API的参数。
csv_meta_params = {'RecordDelimiter': '\r\n'}
select_csv_params = {'CsvHeaderInfo': 'None',
'RecordDelimiter': '\r\n',
'LineRange': (500, 1000)}
csv_header = bucket.create_select_object_meta(key, csv_meta_params)
print(csv_header.rows)
print(csv_header.splits)
result = bucket.select_object(key, "select * from ossobject where _3 > 44", select_call_back, select_csv_params)
select_content = result.read()
print(select_content)
result = bucket.select_object_to_file(key, filename,
"select * from ossobject where _3 > 44", select_call_back, select_csv_params)
bucket.delete_object(key)
###JSON DOCUMENT
key = 'python_select.json'
content = "{\"contacts\":[{\"key1\":1,\"key2\":\"hello world1\"},{\"key1\":2,\"key2\":\"hello world2\"}]}"
filename = 'python_select.json'
# 上传JSON DOCUMENT。
bucket.put_object(key, content)
select_json_params = {'Json_Type': 'DOCUMENT'}
result = bucket.select_object(key, "select s.key2 from ossobject.contacts[*] s where s.key1 = 1", None, select_json_params)
select_content = result.read()
print(select_content)
result = bucket.select_object_to_file(key, filename,
"select s.key2 from ossobject.contacts[*] s where s.key1 = 1", None, select_json_params)
bucket.delete_object(key)
###JSON LINES
key = 'python_select_lines.json'
content = "{\"key1\":1,\"key2\":\"hello world1\"}\n{\"key1\":2,\"key2\":\"hello world2\"}"
filename = 'python_select.json'
# 上传JSON LINE。
bucket.put_object(key, content)
select_json_params = {'Json_Type': 'LINES'}
json_header = bucket.create_select_object_meta(key,select_json_params)
print(json_header.rows)
print(json_header.splits)
result = bucket.select_object(key, "select s.key2 from ossobject s where s.key1 = 1", None, select_json_params)
select_content = result.read()
print(select_content)
result = bucket.select_object_to_file(key, filename,
"select s.key2 from ossobject s where s.key1 = 1", None, select_json_params)
bucket.delete_object(key)
Go package main
import (
"fmt"
"github.com/aliyun/aliyun-oss-go-sdk/oss"
"io/ioutil"
"os"
)
func main() {
// 从环境变量中获取访问凭证。运行本代码示例之前,请确保已设置环境变量OSS_ACCESS_KEY_ID和OSS_ACCESS_KEY_SECRET。
provider, err := oss.NewEnvironmentVariableCredentialsProvider()
if err != nil {
fmt.Println("Error:", err)
os.Exit(-1)
}
// 创建OSSClient实例。
// yourEndpoint填写Bucket对应的Endpoint,以华东1(杭州)为例,填写为https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com。其它Region请按实际情况填写。
client, err := oss.New("yourEndpoint", "", "", oss.SetCredentialsProvider(&provider))
if err != nil {
fmt.Println("Error:", err)
os.Exit(-1)
}
// 填写Bucket名称,例如examplebucket。
bucket, err := client.Bucket("examplebucket")
if err != nil {
fmt.Println("Error:", err)
os.Exit(-1)
}
// 填写Object完整路径,完整路径中不能包含Bucket名称,例如exampledir/exampledata.csv。
key := "exampledir/exampledata.csv"
// 填写本地CSV文件的完整路径,例如D:\\localpath\\exampledata.csv。
localCsvFile := "D:\\localpath\\exampledata.csv"
err = bucket.PutObjectFromFile(key, localCsvFile)
if err != nil {
fmt.Println("Error:", err)
os.Exit(-1)
}
selReq := oss.SelectRequest{}
// 使用SELECT语句查询文件中的数据。
selReq.Expression = `select * from ossobject`
body, err := bucket.SelectObject(key, selReq)
if err != nil {
fmt.Println("Error:", err)
os.Exit(-1)
}
// 读取内容。
fc, err := ioutil.ReadAll(body)
if err != nil {
fmt.Println("Error:", err)
os.Exit(-1)
}
defer body.Close()
fmt.Println(string(fc))
}
使用 REST API 如果您的程序自定义要求较高,您可以直接发起 REST API 请求。直接发起 REST API 请求需要手动编写代码计算签名。更多信息,请参见SelectObject 。