UDT概述_云原生大数据计算服务 MaxCompute(MaxCompute)-阿里云帮助中心

MaxCompute基于新一代的SQL引擎推出新功能UDT（User Defined Type）。MaxCompute的UDT功能允许您在SQL中直接调用第三方语言的类使用其方法，或直接使用第三方对象获取其数据内容。

UDT介绍

很多SQL引擎中UDT与MaxCompute的复杂类型STRUCT类似，相比之下，MaxCompute中的UDT与Create Type的概念更类似，Type中包含数据域和方法。MaxCompute不需要用特殊的DDL语法来定义新类型，通过UDT可以在SQL中直接使用新类型。通过如下示例，为您直观地介绍UDT的功能。

例如，在SQL语句中调用Java的java.lang包。您可以使用以下两种方法：

通过UDT功能在SQL语句中直接调用java.lang。

--打开新类型，因为下面的操作会用到INTEGER，即INT类型。
set odps.sql.type.system.odps2=true;    
SELECT java.lang.Integer.MAX_VALUE;

和Java语言一样，java.lang包可以省略，所以上述示例可以简写为如下语句。

set odps.sql.type.system.odps2=true;
SELECT Integer.MAX_VALUE;

输出结果如下。

+-----------+
| max_value |
+-----------+
| 2147483647 |
+-----------+

使用UDF在SQL语句中调用java.lang。
1. 代码开发（定义一个UDF的类。）
```
package com.aliyun.odps.test;
public class IntegerMaxValue extends com.aliyun.odps.udf.UDF {
  public Integer evaluate() {
     return Integer.MAX_VALUE;
  } 
}
```
2. 进行打包、上传及注册操作（将上面的UDF编译，并打成JAR包，然后上传JAR包，并创建Function。）
```
add jar odps-test.jar;
create function integer_max_value as 'com.aliyun.odps.test.IntegerMaxValue' using 'odps-test.jar';
```
3. 在SQL中调用UDF。
```
select integer_max_value();
```
由上例可以看出，UDT简化了上述一系列的过程，方便您使用其它语言扩展SQL的功能。

应用场景

UDT的常用场景如下：

MaxCompute没有提供，但可以使用其它语言简单实现的功能。
例如，只需调用一次Java内置类的方法即可实现，但MaxCompute却没有提供简单的方法实现这个功能。如果使用UDF实现，整个过程会过于繁杂。
SQL中需要调用第三方库实现相关功能。希望能够在SQL中直接调用，而不需要再Wrap一层UDF。
SQL中需要直接调用第三方语言源代码。Select Transform支持把脚本写到SQL语句中，提升可读性和代码易维护性。但是某些语言无法这样使用，例如Java源代码必须经过编译才能执行，通过UDT功能将这些语言也可以直接写入SQL中。

使用限制

目前版本不支持使用UDF/UDAF/UDT读取以下场景的表数据：

做过表结构修改（Schema Evolution）的表数据。
包含复杂数据类型的表数据。
包含JSON数据类型的表数据。
Transactional表的表数据。

实现原理

通过以下示例为您介绍UDT的执行过程。

--示例数据。
@table1 := select * from values ('100000000000000000000') as t(x);
@table2 := select * from values (100L) as t(y);
--代码逻辑。
--new创建对象。
@a := select new java.math.BigInteger(x) x from @table1; 
--静态方法调用。         
@b := select java.math.BigInteger.valueOf(y) y from @table2;  
--实例方法调用。    
select /*+mapjoin(b)*/ x.add(y).toString() from @a a join @b b;  

--输出结果如下所示。
100000000000000000100

整个示例的运行过程如下图所示。

该UDT共有三个Stage：M1、R2和J3。如果您熟悉MapReduce原理即可知道，由于Join的存在需要做数据Reshuffle，所以会出现多个Stage。通常，不同的Stage是在不同的进程、不同的物理机器上运行的。

M1只执行new java.math.BigInteger(x)操作。

J3在不同阶段执行了java.math.BigInteger.valueOf(y)和x.add(y).toString()操作。这几个操作不仅分阶段执行，而且在不同的进程、不同的物理机器上执行。UDT把这个过程封装起来，将这个过程变得看起来和在同一个JVM中执行的效果几乎一样。

从上述示例中，您可以看到子查询的结果允许UDT类型的列。例如上面变量a的x列是java.math.BigInteger类型，而不是内置类型。UDT类型的数据可以被带到下一个Operator中，再调用其它方法，甚至可以参与数据Shuffle。

功能说明

UDT仅支持Java语言，Java SDK的类都是默认可用的。
说明
Runtime使用的JDK版本是JDK1.8，可能不支持更新版本的JDK。
UDT支持您上传自己的JAR包，并且直接引用。当前提供了一些Flag方便您的使用。
- set odps.sql.session.resources指定引用的资源，可以指定多个，用逗号隔开，例如set odps.sql.session.resources=foo.sh,bar.txt;。
  说明
  这个Flag和select transform中指定资源的Flag相同，所以这个Flag会同时影响两个功能。例如UDT概述中UDF的JAR包，用于UDT使用。
```
set odps.sql.type.system.odps2=true;
set odps.sql.session.resources=odps-test.jar; 
--指定要引用的JAR。这些JAR需要提前上传至Project，并且需要是JAR类型的资源。
select new com.aliyun.odps.test.IntegerMaxValue().evaluate();
```
- odps.sql.session.java.imports指定默认的Java Package，可以指定多个，用逗号隔开。和Java的import语句类似，可以提供完整类路径，例如java.math.BigInteger，也可以使用*。暂不支持static import。
  UDT概述中UDF的JAR包，使用UDT功能还有如下写法。
```
set odps.sql.type.system.odps2=true;
set odps.sql.session.resources=odps-test.jar;
set odps.sql.session.java.imports=com.aliyun.odps.test.*;  
-- 指定默认的Package。
select new IntegerMaxValue().evaluate();
```
UDT支持资源（Resource）的访问，您可以在SQL中通过com.aliyun.odps.udf.impl.UDTExecutionContext.get()静态方法获取ExecutionContext对象，从而访问当前的ExecutionContext，进而访问资源（例如文件资源和表格资源）。
UDT支持的操作：
- 实例化对象的new操作。
- 实例化数组的new操作，包括使用初始化列表创建数组，例如new Integer[] { 1, 2, 3 }。
- 方法调用，包括静态方法调用。
- 域访问，包括静态域。
说明
- 仅支持公有方法和公有域的访问。
- UDT中的标识符是大小写敏感的，包括Package、类名、方法名和域名。
- 暂不支持匿名类和Lambda表达式。
- 暂不支持无返回值的函数调用（因为UDT均出现在Expression中，没有返回值的函数调用无法嵌入到Expression中，这个问题在后续的版本中会有解决方案）。
UDT支持的数据类型：
- UDT支持类型转换，支持SQL的风格，例如cast(1 as java.lang.Object)。但不支持Java风格的类型转换，例如(Object)1。
- UDT内置类型与特定Java类型有一一映射关系，详情请参见Java UDF中的数据类型映射表，这个映射关系对UDT也有效。
  - 内置类型的数据能够直接调用其映射到的Java类型的方法，例如'123'.length() , 1L.hashCode()。
  - UDT类型能够直接参与内置函数或者UDF的运算，例如chr(Long.valueOf('100'))，其中Long.valueOf返回的是java.lang.Long类型的数据，而内置函数Chr接受的数据类型是内置类型BIGINT。
  - Java的PRIMITIVE类型可以自动转化为其BOXING类型，并应用前两条规则。
  说明
  部分内置的新数据类型需要先设置set odps.sql.type.system.odps2=true;才可使用，否则会报错。
- UDT扩展了类型转换规则：
  - UDT对象可以被隐式类型转换为其基类对象。
  - UDT对象可以被强制类型转换为其基类或子类对象。
  - 没有继承关系的两个对象之间遵守原来的类型转换规则，注意这时可能会导致内容的变化。例如java.lang.Long类型的数据是可以强制转换为java.lang.Integer的，应用的是内置类型的BIGINT强制转换为INT的过程，而这个过程会导致数据内容的变化，甚至可能导致精度的损失。
  说明
  目前除隐式类型转换变成内置类型外，UDT对象不能存储到硬盘，即不能将UDT对象INSERT到表中（实际上DDL不支持UDT，不能创建这样的表）。内置类型支持BINARY，即支持自己实现序列化的过程，将byte[]的数据存储到硬盘，下次读出时再还原回来。因此需要您自己调用序列化反序列化方法，将其转换为BINARY数据类型再存储到硬盘。
  屏显的最终结果不可以是UDT类型。对于屏显的场景，由于所有的Java类都有toString()方法，而java.lang.String类型是合法的。所以Debug时，可以用这种方法观察UDT的内容。
  您也可以设置set odps.sql.udt.display.tostring=true;，MaxCompute会自动帮您把所有以UDT为最终输出的列Wrap上java.util.Objects.toString(...)，以方便调试。这个Flag只对屏显语句生效，对INSERT语句不生效，所以它只在调试的过程中使用。
- UDT支持比较完整的泛型。例如java.util.Arrays.asList(new java.math.BigInteger('1'))，编译器可以根据参数类型判断出该方法的返回值是java.util.List<java.math.BigInteger>类型。
  说明
  构造函数需要指定类型参数，否则需要使用java.lang.Object，这点和Java保持一致。
  new java.util.ArrayList(java.util.Arrays.asList('1', '2'))的结果是java.util.ArrayList<Object>类型，而new java.util.ArrayList<String>(java.util.Arrays.asList('1', '2'))的结果是java.util.ArrayList<String>类型。
所有的运算符都是MaxCompute SQL的语义，不是UDT的语义。例如：
- STRING的相加操作：String.valueOf(1) + String.valueOf(2)的结果是3（STRING隐式转换为DOUBLE，并且DOUBLE相加），而不是12（Java中STRING相加是Concatenate的语义）。
- =操作：SQL中的=不是赋值而是判断相等。而对于Java对象来说，判断相等应该用Equals方法，而非=操作。
UDT对同一对象的概念是模糊的，这是由数据的Reshuffle导致的。对象有可能会在不同进程、不同物理机器之间传输。在传输过程中，同一个对象可能分别引用了不同的对象（例如对象先被Shuffle到两台机器，然后下次又Shuffle回一起）。所以在使用UDT时，应该使用equals方法判断相等，避免使用=判断相等。
某行某列的对象，其内部包含的各个数据对象的相关性是可以保证的。不同行或者不同列的对象的数据相关性是不保证的。
UDT不能用作Shuffle Key，包括Join、Group By、Distribute By、Sort By、Order By、Cluster By等结构的Key。
UDT可以在Expression中间的任意阶段使用，但不能作为最终输出。例如，不可以使用语句group by new java.math.BigInteger('123')，但可以使用语句group by new java.math.BigInteger('123').hashCode()。因为hashCode方法的返回值是int.class类型，可以当做内置类型INT来使用（应用上述内置类型与特定Java类型规则）。
UDT不仅可以实现Scalar函数的功能，配合内置函数COLLECT_SET和其他函数，UDT还可以实现Aggregator和Table Function功能。

功能优势

UDT的功能优势：

使用简单，无需定义任何函数。
支持JDK的所有功能，扩展了SQL的能力。
代码可与SQL放于同一文件，便于管理。
可直接使用其它类库，代码重用率高。
可以使用面向对象的思想设计某些功能。

后续待完善功能：

支持无返回值的函数调用，或支持（有返回值但忽略返回值）直接取操作数本身的函数调用。例如，调用List的add方法会返回执行完add操作的List。
支持匿名类和Lambda表达式。
支持用作Shuffle Key。
支持Java外的其他语言，例如Python。

性能

因为UDT和UDF的执行过程非常接近，所以UDT与UDF的性能几乎一致。优化后的计算引擎使得UDT在特定场景下的性能更高。

UDT对象只有在跨进程时才需要做序列化和反序列化，因此在执行不需要数据Reshuffle的操作（如JOIN或AGGREGATE）时，UDT可节省序列化和反序列化的开销。
因为UDT的Runtime基于Codegen而非反射实现的，所以不存在反射带来的性能损失。在您使用过程中，连续多个UDT操作会合并在一个FunctionCall里一起执行。例如在之前的示例中，values[x].add(values[y]).divide(java.math.BigInteger.valueOf(2))实际上只会调用一次UDT。所以，UDT操作的单元虽然较小，却并不会因多次函数调用而造成额外的接口开销。

安全性

在安全控制方面，UDT和UDF完全一样，都会受到Java沙箱Policy的限制。因此如果要使用受限的操作，需要打开沙箱隔离，或者申请沙箱白名单。