如何创建、删除表以及将表转换为DataFrame对象_云原生大数据计算服务 MaxCompute-阿里云帮助中心

背景信息

PyODPS提供对MaxCompute表的基本操作方法。


操作	说明
基本操作	列出项目空间下的所有表、判断表是否存在、获取表等基本操作。
创建表	使用PyODPS创建表。
创建表的Schema	使用PyODPS创建表的Schema。
同步表更新	使用PyODPS同步表更新。
向表中插入一行记录	使用PyODPS向表中插入一行记录。
写入数据	使用PyODPS向表中写入数据。
获取表数据	使用PyODPS获取表中数据。
删除表	使用PyODPS删除表。
转换表为DataFrame	使用PyODPS转换表为DataFrame。
表分区	使用PyODPS判断是否为分区表、遍历表全部分区、判断分区是否存在、创建分区等。
数据上传下载通道	使用PyODPS操作Tunnel向MaxCompute中上传或者下载数据。

说明更多PyODPS方法说明，请参见Python SDK方法说明。

基本操作

列出项目空间下的所有表：入口对象的list_tables()方法可以列出项目空间下的所有表。
```
#列出项目空间下的所有表。
for table in o.list_tables():
```
判断表是否存在：入口对象的exist_table()方法可以判断表是否存在。

获取表：入口对象的get_table()方法可以获取表。

t = o.get_table('table_name')
t.schema
odps.Schema {
  c_int_a                 bigint
  c_int_b                 bigint
  c_double_a              double
  c_double_b              double
  c_string_a              string
  c_string_b              string
  c_bool_a                boolean
  c_bool_b                boolean
  c_datetime_a            datetime
  c_datetime_b            datetime
}
t.lifecycle
-1
print(t.creation_time)
2014-05-15 14:58:43
t.is_virtual_view
False
t.size
1408
t.comment
'table_name Table Comment'
t.schema.columns
[<column c_int_a, type bigint>,
 <column c_int_b, type bigint>,
 <column c_double_a, type double>,
 <column c_double_b, type double>,
 <column c_string_a, type string>,
 <column c_string_b, type string>,
 <column c_bool_a, type boolean>,
 <column c_bool_b, type boolean>,
 <column c_datetime_a, type datetime>,
 <column c_datetime_b, type datetime>]
t.schema['c_int_a']
<column c_int_a, type bigint>
t.schema['c_int_a'].comment
'Comment of column c_int_a'

您可以通过project参数，跨项目获取表。

t = o.get_table('table_name', project='other_project')

说明表是MaxCompute的数据存储单元，详情请参见表。

创建表的Schema

初始化方法有如下两种：

通过表的列以及可选的分区进行初始化。

from odps.models import Schema, Column, Partition
columns = [Column(name='num', type='bigint', comment='the column'),
           Column(name='num2', type='double', comment='the column2')]
partitions = [Partition(name='pt', type='string', comment='the partition')]
schema = Schema(columns=columns, partitions=partitions)
schema.columns
[<column num, type bigint>,
 <column num2, type double>,
 <partition pt, type string>]
schema.partitions
[<partition pt, type string>]
schema.names #获取非分区字段的字段名。
['num', 'num2']
schema.types #获取非分区字段的字段类型。
[bigint, double]

使用Schema.from_lists()方法。该方法更容易调用，但无法直接设置列和分区的注释。

schema = Schema.from_lists(['num', 'num2'], ['bigint', 'double'], ['pt'], ['string'])
schema.columns
[<column num, type bigint>,
 <column num2, type double>,
 <partition pt, type string>]

创建表

使用create_table()方法创建表的方式有如下两种：

使用表Schema创建表，方法如下。

table = o.create_table('my_new_table', schema)
#只有不存在表时，才创建表。
table = o.create_table('my_new_table', schema, if_not_exists=True)
#设置生命周期。
table = o.create_table('my_new_table', schema, lifecycle=7)

采用字段名及字段类型字符串创建表，方法如下。

#创建非分区表。
table = o.create_table('my_new_table', 'num bigint, num2 double', if_not_exists=True)
#创建分区表可传入（表字段列表，分区字段列表）。
table = o.create_table('my_new_table', ('num bigint, num2 double', 'pt string'), if_not_exists=True)

未打开新数据类型开关时，创建表的数据类型只允许为BIGINT、DOUBLE、DECIMAL、STRING、DATETIME、BOOLEAN、MAP和ARRAY类型。如果您需要支持TINYINT和STRUCT等新数据类型，可以打开options.sql.use_odps2_extension = True开关，示例如下。

from odps import options
options.sql.use_odps2_extension = True
table = o.create_table('my_new_table', 'cat smallint, content struct<title:varchar(100), body:string>')

同步表更新

当一个表被其他程序更新，例如改变了Schema，可以调用reload()方法同步表的更新。

table.reload()

向表中插入一行记录

Record表示表的一行记录，对表对象调用new_record()方法即可创建一个新的Record。

t = o.get_table('mytable')
r = t.new_record(['val0', 'val1'])  # 值的个数必须等于表Schema的字段数。
r2 = t.new_record()     # 可以不传入值。
r2[0] = 'val0' # 通过偏移设置值。
r2['field1'] = 'val1'  # 通过字段名设置值。
r2.field1 = 'val1'  # 通过属性设置值。

print(record[0])  # 取第0个位置的值。
print(record['c_double_a'])  # 通过字段取值。
print(record.c_double_a)  # 通过属性取值。
print(record[0: 3])  # 切片操作。
print(record[0, 2, 3])  # 取多个位置的值。
print(record['c_int_a', 'c_double_a'])  # 通过多个字段取值。

写入数据

使用入口对象的write_table()方法写入数据。
```
records = [[111, 'aaa', True],                 # 此处可以是list。
          [222, 'bbb', False],
          [333, 'ccc', True],
          [444, '中文', False]]
o.write_table('test_table', records, partition='pt=test', create_partition=True)
```
说明
- 每次调用write_table()方法，MaxCompute都会在服务端生成一个文件。该操作耗时较长，同时文件过多会降低后续的查询效率。因此，建议您在使用此方法时，一次性写入多组数据，或者传入一个生成器对象。
- 调用write_table()方法向表中写入数据时会追加到原有数据中。PyODPS不提供覆盖数据的选项，如果需要覆盖数据，请手动清除原有数据。对于非分区表，需要调用table.truncate()方法；对于分区表，需要删除分区后再建立新的分区。

对表对象调用open_writer()方法写入数据。

with t.open_writer(partition='pt=test') as writer:
records = [[111, 'aaa', True],                 #此处可以是List。
          [222, 'bbb', False],
          [333, 'ccc', True],
          [444, '中文', False]]
writer.write(records)  #这里Records可以是可迭代对象。

with t.open_writer(partition='pt1=test1,pt2=test2') as writer: #多级分区写法。

records = [t.new_record([111, 'aaa', True]),   #也可以是Record对象。
           t.new_record([222, 'bbb', False]),
           t.new_record([333, 'ccc', True]),
           t.new_record([444, '中文', False])]
writer.write(records)

如果分区不存在，可以使用create_partition参数指定创建分区，如下所示。

with t.open_writer(partition='pt=test', create_partition=True) as writer:
     records = [[111, 'aaa', True],                 # 这里可以是List。
                [222, 'bbb', False],
                [333, 'ccc', True],
                [444, '中文', False]]
   writer.write(records)  # 此处的Records可以是可迭代对象。

使用多进程并行写数据。

每个进程写数据时共享同一个Session_ID，但是有不同的Block_ID。每个Block对应服务端的一个文件。主进程执行Commit，完成数据上传。

import random
from multiprocessing import Pool
from odps.tunnel import TableTunnel
def write_records(tunnel, table, session_id, block_id):
    # 对使用指定的ID创建Session。
    local_session = tunnel.create_upload_session(table.name, upload_id=session_id)
    # 创建Writer时指定Block_ID。
    with local_session.open_record_writer(block_id) as writer:
        for i in range(5):
            # 生成数据并写入对应Block。
            record = table.new_record([random.randint(1, 100), random.random()])
            writer.write(record)

if __name__ == '__main__':
    N_WORKERS = 3

    table = o.create_table('my_new_table', 'num bigint, num2 double', if_not_exists=True)
    tunnel = TableTunnel(o)
    upload_session = tunnel.create_upload_session(table.name)

    # 每个进程使用同一个Session_ID。
    session_id = upload_session.id

    pool = Pool(processes=N_WORKERS)
    futures = []
    block_ids = []
    for i in range(N_WORKERS):
        futures.append(pool.apply_async(write_records, (tunnel, table, session_id, i)))
        block_ids.append(i)
    [f.get() for f in futures]

    # 最后执行Commit，并指定所有Block。
    upload_session.commit(block_ids)

获取表数据

获取表数据的方法有多种，常用方法如下：

使用入口对象的read_table()方法。

# 处理一条记录。
for record in o.read_table('test_table', partition='pt=test'):

如果您仅需要查看每个表最开始的小于1万条数据，可以对表对象调用head()方法。
```
t = o.get_table('table_name')
# 处理每个Record对象。
for record in t.head(3):
```

调用open_reader()方法读取数据。

使用with表达式的写法如下。

with t.open_reader(partition='pt=test') as reader:
count = reader.count
for record in reader[5:10]  # 可以执行多次，直到将Count数量的Record读完，此处可以改造成并行操作。
# 处理一条记录。

不使用with表达式的写法如下。

reader = t.open_reader(partition='pt=test')
count = reader.count
for record in reader[5:10]  # 可以执行多次，直到将Count数量的Record读完，此处可以改造成并行操作。
# 处理一条记录。

删除表

使用delete_table()方法删除已经存在的表。

o.delete_table('my_table_name', if_exists=True)  # 只有表存在时，才删除表。
 t.drop()  # Table对象存在时，直接调用Drop方法删除。

转换表为DataFrame

PyODPS提供了DataFrame框架，支持以更方便的方式查询和操作MaxCompute数据。使用to_df()方法，即可转化为DataFrame对象。

table = o.get_table('my_table_name')
df = table.to_df()

表分区

判断是否为分区表。

if table.schema.partitions:
 print('Table %s is partitioned.' % table.name)

遍历表全部分区。

for partition in table.partitions:
     print(partition.name)
for partition in table.iterate_partitions(spec='pt=test'): # 遍历二级分区。

判断分区是否存在。

table.exist_partition('pt=test,sub=2015')

获取分区。

partition = table.get_partition('pt=test')
print(partition.creation_time)
partition.size

创建分区。

t.create_partition('pt=test', if_not_exists=True)  # 指定if_not_exists参数，分区不存在时才创建分区。

删除分区。

t.delete_partition('pt=test', if_exists=True)  # 指定if_exists参数，分区存在时才删除分区。
partition.drop()  # 分区对象存在时，直接对分区对象调用Drop方法删除。

数据上传下载通道

Tunnel是MaxCompute的数据通道，用户可以通过Tunnel向MaxCompute中上传或者下载数据。

上传数据示例

from odps.tunnel import TableTunnel

table = o.get_table('my_table')

tunnel = TableTunnel(odps)
upload_session = tunnel.create_upload_session(table.name, partition_spec='pt=test')

with upload_session.open_record_writer(0) as writer:
    record = table.new_record()
    record[0] = 'test1'
    record[1] = 'id1'
    writer.write(record)

    record = table.new_record(['test2', 'id2'])
    writer.write(record)

upload_session.commit([0])

下载数据示例

from odps.tunnel import TableTunnel

tunnel = TableTunnel(odps)
download_session = tunnel.create_download_session('my_table', partition_spec='pt=test')
# 处理每条记录。
with download_session.open_record_reader(0, download_session.count) as reader:
    for record in reader:

说明

PyODPS不支持上传外部表，例如OSS和OTS的表。
不推荐直接使用Tunnel接口，推荐您直接使用表对象的写和读接口。
如果您安装了CPython，在安装PyODPS时会编译C代码，加速Tunnel的上传和下载。