访问OSS非结构化数据

MaxCompute需要直接访问OSS的数据，前提需要将OSS的数据相关权限赋给MaxCompute的访问账号，您可通过以下方式授予权限：

• 当MaxCompute和OSS的owner是同一个账号时，可以直接登录阿里云账号后，点击此处完成一键授权。
• 自定义授权。
  1. 首先需要在RAM中授予MaxCompute访问OSS的权限。登录 RAM控制台（若MaxCompute和OSS不是同一个账号，此处需由OSS账号登录进行授权），通过控制台中的 角色管理 创建角色 ，角色名如AliyunODPSDefaultRole或AliyunODPSRoleForOtherUser。如下图所示。
     
     
  2. 修改角色策略内容设置，如下所示。

     --当MaxCompute和OSS的Owner是同一个账号
     {
     "Statement": [
     {
      "Action": "sts:AssumeRole",
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Service": [
          "odps.aliyuncs.com"
        ]
      }
     }
     ],
     "Version": "1"
     }
     --当MaxCompute和OSS的Owner不是同一个账号
     {
     "Statement": [
     {
      "Action": "sts:AssumeRole",
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Service": [
          "MaxCompute的Owner云账号id@odps.aliyuncs.com"
        ]
      }
     }
     ],
     "Version": "1"
     }

  3. 授予角色访问OSS必要的权限AliyunODPSRolePolicy，如下所示。

     {
     "Version": "1",
     "Statement": [
     {
      "Action": [
        "oss:ListBuckets",
        "oss:GetObject",
        "oss:ListObjects",
        "oss:PutObject",
        "oss:DeleteObject",
        "oss:AbortMultipartUpload",
        "oss:ListParts"
      ],
      "Resource": "*",
      "Effect": "Allow"
     }
     ]
     }
     --可自定义其他权限

  4. 将权限AliyunODPSRolePolicy授权给该角色。

创建外部表，语句如下：

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ambulance_data_csv_external
(
vehicleId int,
recordId int,
patientId int,
calls int,
locationLatitute double,
locationLongtitue double,
recordTime string,
direction string
)
STORED BY 'com.aliyun.odps.CsvStorageHandler' -- (1)
WITH SERDEPROPERTIES (
 'odps.properties.rolearn'='acs:ram::xxxxx:role/aliyunodpsdefaultrole'
) -- (2)
LOCATION 'oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/oss-odps-test/Demo/'; -- (3)(4)

上述语句，说明如下：

• com.aliyun.odps.CsvStorageHandler是内置的处理CSV格式文件的StorageHandler，它定义了如何读写CSV文件。您只需指明这个名字，相关逻辑已经由系统实现。
• odps.properties.rolearn中的信息是RAM中AliyunODPSDefaultRole的Arn信息。您可以通过RAM控制台中的角色详情获取。
• LOCATION必须指定一个OSS目录，默认系统会读取这个目录下所有的文件。
  • 建议您使用OSS提供的内网域名，否则将产生OSS流量费用。
  • 建议您存放OSS数据的区域对应您开通MaxCompute的区域。由于MaxCompute只有在部分区域部署，我们不承诺跨区域的数据连通性。
  • OSS的连接格式为oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/Bucket名称/目录名称/。目录后不要加文件名称，如下的几种用法都是错误的：

    http://oss-odps-test.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/Demo/  -- 不支持http连接
    https://oss-odps-test.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/Demo/ -- 不支持https连接
    oss://oss-odps-test.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/Demo -- 连接地址错误
    oss://oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/oss-odps-test/Demo/vehicle.csv  -- 不必指定文件名

• 外部表只是在系统中记录了与OSS目录的关联，当Drop这张表时，对应的LOCATION数据不会被删除。

如果想查看创建好的外部表结构信息，可以执行语句：

desc extended <table_name>;

外部表创建成功后，便可如同普通表一样使用这个外部表。假设 /demo/vehicle.csv数据如下：

1,1,51,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,S
1,2,13,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,NE
1,3,48,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,NE
1,4,30,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,W
1,5,47,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,S
1,6,9,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,S
1,7,53,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,N
1,8,63,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,SW
1,9,4,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,NE
1,10,31,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,N

执行如下SQL语句：

select recordId, patientId, direction from ambulance_data_csv_external where patientId > 25;

这条语句会提交一个作业，调用内置csv extractor，从OSS读取数据进行处理。输出结果如下：

+------------+------------+-----------+
| recordId   | patientId  | direction |
+------------+------------+-----------+
| 1          | 51         | S         |
| 3          | 48         | NE        |
| 4          | 30         | W         |
| 5          | 47         | S         |
| 7          | 53         | N         |
| 8          | 63         | SW        |
| 10         | 31         | N         |
+------------+------------+-----------+

MaxCompute目前只支持通过内置extractor读取OSS上gzip压缩的CSV/TSV数据。与读取非压缩文件相比，主要区别是SERDEPROPERTIES指定的属性。

创建外部表的代码示例，如下所示：

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ambulance_data_csv_external
(
vehicleId bigint,
recordId bigint,
patientId bigint,
calls bigint,
locationLatitute double,
locationLongtitue double,
recordTime string,
direction string
)
STORED BY 'com.aliyun.odps.CsvStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES (
 'odps.properties.rolearn'='acs:ram::xxxxx:role/aliyunodpsdefaultrole'
 [,'odps.text.option.gzip.input.enabled'='true']
 [,'name3'='value3']
)
LOCATION 'oss://oss-cn-hangzhou-zmf.aliyuncs.com/oss-odps-test/Demo/SampleData/CSV/AmbulanceData/';

目前SERDEPROPERTIES还支持的属性项，如下所示：

属性名	属性值	默认值	说明
odps.text.option.gzip.input.enabled	true/false	false	打开/关闭读压缩
odps.text.option.gzip.output.enabled	true/false	false	打开/关闭写压缩
odps.text.option.header.lines.count	非负整数	0	跳过文本文件头N行
odps.text.option.null.indicator	字符串	空字符串	在解析或者写出NULL值时代表NULL的字符串
odps.text.option.ignore.empty.lines	true/false	true	是否忽略空行
odps.text.option.encoding	UTF-8/UTF-16/US-ASCII	UTF-8	指定文本的字符编码
odps.text.option.delimiter	单个字符	,（英文逗号）	指定文本的列分隔符

例如有一个txt数据文件，并不是CSV格式，记录之间的列通过 |分隔。比如 /demo/SampleData/CustomTxt/AmbulanceData/vehicle.csv数据如下：

1|1|51|1|46.81006|-92.08174|9/14/2014 0:00|S
1|2|13|1|46.81006|-92.08174|9/14/2014 0:00|NE
1|3|48|1|46.81006|-92.08174|9/14/2014 0:00|NE
1|4|30|1|46.81006|-92.08174|9/14/2014 0:00|W
1|5|47|1|46.81006|-92.08174|9/14/2014 0:00|S
1|6|9|1|46.81006|-92.08174|9/14/2014 0:00|S
1|7|53|1|46.81006|-92.08174|9/14/2014 0:00|N
1|8|63|1|46.81006|-92.08174|9/14/2014 0:00|SW
1|9|4|1|46.81006|-92.08174|9/14/2014 0:00|NE
1|10|31|1|46.81006|-92.08174|9/14/2014 0:00|N

• 定义Extractor
  写一个通用的Extractor，将分隔符作为参数传进来，可以处理所有类似格式的text文件。如下所示：

  /**
   * Text extractor that extract schematized records from formatted plain-text(csv, tsv etc.)
   **/
  public class TextExtractor extends Extractor {
    private InputStreamSet inputs;
    private String columnDelimiter;
    private DataAttributes attributes;
    private BufferedReader currentReader;
    private boolean firstRead = true;
    public TextExtractor() {
      // default to ",", this can be overwritten if a specific delimiter is provided (via DataAttributes)
      this.columnDelimiter = ",";
    }
    // no particular usage for execution context in this example
    @Override
    public void setup(ExecutionContext ctx, InputStreamSet inputs, DataAttributes attributes) {
      this.inputs = inputs; //  inputs是一个InputStreamSet，每次调用next()返回一个 InputStream，这个InputStream可以读取一个 OSS文件的所有内容。
      this.attributes = attributes;
      // check if "delimiter" attribute is supplied via SQL query
      String columnDelimiter = this.attributes.getValueByKey("delimiter"); //delimiter通过DDL语句传参。
      if ( columnDelimiter != null)
      {
        this.columnDelimiter = columnDelimiter;
      }
      // note: more properties can be inited from attributes if needed
    }
    @Override
    public Record extract() throws IOException {//extactor() 调用返回一条Record，代表外部表中的一条记录。
      String line = readNextLine();
      if (line == null) {
        return null; // 返回NULL来表示这个表中已经没有记录可读。
      }
      return textLineToRecord(line); // textLineToRecord将一行数据按照delimiter分割为多个列。
    }
    @Override
    public void close(){
      // no-op
    }
  }

  textLineToRecord将数据分割的完整实现请参见此处。

• 定义StorageHandler
  StorageHandler作为External Table自定义逻辑的统一入口。

  package com.aliyun.odps.udf.example.text;
  public class TextStorageHandler extends OdpsStorageHandler {
    @Override
    public Class<? extends Extractor> getExtractorClass() {
      return TextExtractor.class;
    }
    @Override
    public Class<? extends Outputer> getOutputerClass() {
      return TextOutputer.class;
    }
  }

• 编译打包
  将自定义代码编译打包，并上传到MaxCompute。

  add jar odps-udf-example.jar;

• 创建External表

  与使用内置Extractor相似，首先需要创建一张外部表，不同的是在指定外部表访问数据的时候，需要使用自定义的StorageHandler。

  创建外部表语句如下，其中 delimeter是您自定义的分割方法名称：

  CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ambulance_data_txt_external
  (
  vehicleId int,
  recordId int,
  patientId int,
  calls int,
  locationLatitute double,
  locationLongtitue double,
  recordTime string,
  direction string
  )
  STORED BY 'com.aliyun.odps.udf.example.text.TextStorageHandler' --STORED BY指定自定义StorageHandler的类名。
    with SERDEPROPERTIES (
  'delimiter'='\\|',  --SERDEPROPERITES可以指定参数，这些参数会通过DataAttributes传递到Extractor代码中。
  'odps.properties.rolearn'='acs:ram::xxxxxxxxxxxxx:role/aliyunodpsdefaultrole'
  )
  LOCATION 'oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/oss-odps-test/Demo/SampleData/CustomTxt/AmbulanceData/'
  USING 'odps-udf-example.jar'; --同时需要指定类定义所在的jar包。

• 查询外部表
  执行如下SQL语句：

  select recordId, patientId, direction from ambulance_data_txt_external where patientId > 25;

创建外部表SQL如下：

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS speech_sentence_snr_external
(
sentence_snr double,
id string
)
STORED BY 'com.aliyun.odps.udf.example.speech.SpeechStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES (
    'mlfFileName'='sm_random_5_utterance.text.label' ,
    'speechSampleRateInKHz' = '16'
)
LOCATION 'oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/oss-odps-test/dev/SpeechSentenceTest/'
USING 'odps-udf-example.jar,sm_random_5_utterance.text.label';

如上所示，同样需要创建外部表，然后通过外部表的Schema定义了希望通过外部表从语音文件中抽取出来的信息：

• 一个语音文件中的语句信噪比（SNR）：sentence_snr。
• 对应语音文件的名字：id。

首先在 setup接口中读取参数，进行初始化，并且导入语音处理模型（通过resource引入）。

public SpeechSentenceSnrExtractor(){
    this.utteranceLabels = new HashMap<String, UtteranceLabel>();
  }
  @Override
  public void setup(ExecutionContext ctx, InputStreamSet inputs, DataAttributes attributes){
    this.inputs = inputs;
    this.attributes = attributes;
    this.mlfFileName = this.attributes.getValueByKey(MLF_FILE_ATTRIBUTE_KEY);
    String sampleRateInKHzStr = this.attributes.getValueByKey(SPEECH_SAMPLE_RATE_KEY);
    this.sampleRateInKHz = Double.parseDouble(sampleRateInKHzStr);
    try {
      // read the speech model file from resource and load the model into memory
      BufferedInputStream inputStream = ctx.readResourceFileAsStream(mlfFileName);
      loadMlfLabelsFromResource(inputStream);
      inputStream.close();
    } catch (IOException e) {
      throw new RuntimeException("reading model from mlf failed with exception " + e.getMessage());
    }
  }
				

@Override
  public Record extract() throws IOException {
    SourceInputStream inputStream = inputs.next();
    if (inputStream == null){
      return null;
    }
    // process one wav file to extract one output record [snr, id]
    String fileName = inputStream.getFileName();
    fileName = fileName.substring(fileName.lastIndexOf('/') + 1);
    logger.info("Processing wav file " + fileName);
    String id = fileName.substring(0, fileName.lastIndexOf('.'));
    // read speech file into memory buffer
    long fileSize = inputStream.getFileSize();
    byte[] buffer = new byte[(int)fileSize];
    int readSize = inputStream.readToEnd(buffer);
    inputStream.close();
    // compute the avg sentence snr
    double snr = computeSnr(id, buffer, readSize);
    // construct output record [snr, id]
    Column[] outputColumns = this.attributes.getRecordColumns();
    ArrayRecord record = new ArrayRecord(outputColumns);
    record.setDouble(0, snr);
    record.setString(1, id);
    return record;
  }
  private void loadMlfLabelsFromResource(BufferedInputStream fileInputStream)
          throws IOException {
    //  skipped here
  }
  // compute the snr of the speech sentence, assuming the input buffer contains the entire content of a wav file
  private double computeSnr(String id, byte[] buffer, int validBufferLen){
    // computing the snr value for the wav file (supplied as byte buffer array), skipped here
  }

执行查询，如下所示：

select sentence_snr, id
    from speech_sentence_snr_external
where sentence_snr > 10.0;

获得计算结果，如下所示：

--------------------------------------------------------------
| sentence_snr |                     id                      |
--------------------------------------------------------------
|   34.4703    |          J310209090013_H02_K03_042          |
--------------------------------------------------------------
|   31.3905    | tsh148_seg_2_3013_3_6_48_80bd359827e24dd7_0 |
--------------------------------------------------------------
|   35.4774    | tsh148_seg_3013_1_31_11_9d7c87aef9f3e559_0  |
--------------------------------------------------------------
|   16.0462    | tsh148_seg_3013_2_29_49_f4cb0990a6b4060c_0  |
--------------------------------------------------------------
|   14.5568    |   tsh_148_3013_5_13_47_3d5008d792408f81_0   |
--------------------------------------------------------------

在前面的例子中，一个外部表关联的数据通过LOCATION上指定的OSS目录来实现，而在处理的时候，MaxCompute是读取目录下的所有数据，包括子目录中的所有文件。在数据量比较大，尤其是对于随着时间不断积累的数据目录，对全目录扫描可能带来不必要的I/O以及数据处理时间。 解决这个问题通常有两种做法：

• 直接的方法：您对数据存放地址做好规划，考虑使用多个EXTERNAL TABLE来描述不同部分的数据，让每个EXTERNALTABLE的LOCATION指向数据的一个子集。
• 数据分区方法：EXTERNAL TABLE与内部表一样，支持分区表的功能，可以通过这个功能来对数据做系统化的管理。

本章节主要介绍EXTERNAL TABLE的分区功能。

• 分区数据在OSS上的标准组织方式和路径格式
  与MaxCompute内部表不同，对于存放在外部存储上(如OSS)上面的数据，MaxComput没有数据的管理权，因此如果需要使用分区表功能，在OSS上数据文件的存放路径必须符合一定的格式，路径格式如下：

  partitionKey1=value1\partitionKey2=value2\...

  场景示例

  将每天产生的LOG文件存放在OSS上，并需要通过MaxCompute进行数据处理，数据处理时需按照粒度为“天”来访问一部分数据。假设这些LOG文件为CSV格式且可以用内置extractor访问（复杂自定义格式用法也类似），那么 外部分区表定义数据如下：

  CREATE EXTERNAL TABLE log_table_external (
      click STRING,
      ip STRING,
      url STRING,
    )
    PARTITIONED BY (
      year STRING,
      month STRING,
      day STRING
    )
    STORED BY 'com.aliyun.odps.CsvStorageHandler'
    WITH SERDEPROPERTIES (
   'odps.properties.rolearn'='acs:ram::xxxxx:role/aliyunodpsdefaultrole'
  ) 
    LOCATION 'oss://oss-cn-hangzhou-zmf.aliyuncs.com/oss-odps-test/log_data/';

  如上建表语句，和前面的例子区别在于定义EXTERNAL TABLE时，通过PARTITIONED BY的语法指定该外部表为分区表，该例子是一个三层分区分区表，分区的key分别是year，month和day。

  为了让分区生效，在OSS上存储数据时需要遵循location的路径格式。如有效的路径存储layout：

  osscmd ls oss://oss-odps-test/log_data/
  2017-01-14 08:03:35 128MB Standard oss://oss-odps-test/log_data/year=2016/month=06/day=01/logfile
  2017-01-14 08:04:12 127MB Standard oss://oss-odps-test/log_data/year=2016/month=06/day=01/logfile.1
  2017-01-14 08:05:02 118MB Standard oss://oss-odps-test/log_data/year=2016/month=06/day=02/logfile
  2017-01-14 08:06:45 123MB Standard oss://oss-odps-test/log_data/year=2016/month=07/day=10/logfile
  2017-01-14 08:07:11 115MB Standard oss://oss-odps-test/log_data/year=2016/month=08/day=08/logfile
  ...

  说明 因为数据是离线准备的，即通过osscmd或者其他OSS工具上载到OSS存储服务，所以数据路径格式也在上载时决定。

  通过ALTER TABLE ADD PARTITIONDDL语句，即可把这些分区信息引入MaxCompute。

  对应的DDL语句：

  ALTER TABLE log_table_external ADD PARTITION (year = '2016', month = '06', day = '01')
  ALTER TABLE log_table_external ADD PARTITION (year = '2016', month = '06', day = '02')
  ALTER TABLE log_table_external ADD PARTITION (year = '2016', month = '07', day = '10')
  ALTER TABLE log_table_external ADD PARTITION (year = '2016', month = '08', day = '08')
  ...

  说明 以上这些操作与标准的MaxCompute内部表操作一样，分区的详情请参见分区。在数据准备好并且PARTITION信息引入MaxCompute之后，即可通过SQL语句对OSS外表数据的分区进行操作。

  此时分析数据时，可以指定指需分析某天的数据，如只想分析2016年6月1号当天，有多少不同的IP出现在LOG里面，可以通过如下语句实现。

  SELECT count(distinct(ip)) FROM log_table_external WHERE year = '2016' AND month = '06' AND day = '01';

  该语句对log_table_external这个外表对应的目录，将只访问log_data/year=2016/month=06/day=01子目录下的文件（logfile和logfile.1），不会对整个log_data/ ，避免大量无用的I/O操作。

  同样如果只希望对2016年下半年的数据做分析，则执行如下语句。

  SELECT count(distinct(ip)) FROM log_table_external 
  WHERE year = '2016' AND month > '06';

  只访问OSS上面存储的下半年的LOG数据。

• 分区数据在OSS上的自定义路径

  如果事先存在OSS上的历史数据，但是又不是根据partitionKey1=value1\partitionKey2=value2\...路径格式来组织存放，也需要通过MaxCompute的分区方式来进行访问计算时，MaxCompute也提供了通过自定义路径来引入partition的方法。

  假设OSS数据路径只有简单的分区值（而无分区key信息），也就是数据的layout为：

  osscmd ls oss://oss-odps-test/log_data_customized/
  2017-01-14 08:03:35 128MB Standard oss://oss-odps-test/log_data_customized/2016/06/01/logfile
  2017-01-14 08:04:12 127MB Standard oss://oss-odps-test/log_data_customized/2016/06/01/logfile.1
  2017-01-14 08:05:02 118MB Standard oss://oss-odps-test/log_data_customized/2016/06/02/logfile
  2017-01-14 08:06:45 123MB Standard oss://oss-odps-test/log_data_customized/2016/07/10/logfile
  2017-01-14 08:07:11 115MB Standard oss://oss-odps-test/log_data_customized/2016/08/08/logfile
  ...

不同的子目录指定到不同的分区，可通过类似如下自定义分区路径的DDL语句实现。

ALTER TABLE log_table_external ADD PARTITION (year = '2016', month = '06', day = '01')
LOCATION 'oss://oss-cn-hangzhou-zmf.aliyuncs.com/oss-odps-test/log_data_customized/2016/06/01/';