SparkSQL
从 SparkSQL 实例访问SequoiaDB数据库存储引擎
SparkSQL是Spark下处理结构化数据执行的模块,它提供了名为DataFrame的数据抽象工具,同时他还能作为分布式的SQL查询引擎。
只要Spark的安装配置符合要求,通过SparkSQL实例访问SequoiaDB是很简单的。
使用Spark API以及Spark自带的命令行工具spark-shell、spark-sql、beeline均可以通过SQL访问SequoiaDB。
创建SequoiaDB表或视图
建表语句
在SparkSQL中创建SequoiaDB表的SQL语句如下
create <[temporary] table| temporary view> <tableName> [(schema)] using com.sequoiadb.spark options (<option>, <option>, ...)
说明:
- temporary表示为临时表或视图,只在创建表或视图的会话中有效,会话退出后自动删除;
- 表名后紧跟的schema可不填,连接器会自动生成。自动生成的schema字段顺序与集合中记录的顺序不一致,因此如果对schema的字段顺序有要求,应该显式定义schema;
- option为参数列表,参数是键和值都为字符串类型的键值对,其中值的前后需要有单引号,多个参数之间用逗号分隔。
参数说明
名称 | 说明 | 实际类型 | 默认值 | 是否必填 |
---|---|---|---|---|
host | SequoiaDB协调节点/独立节点地址,多个地址以”,”分隔。例如:”server1:11810,server2:11810” | string | - | 是 |
collectionspace | 集合空间名称 | string | - | 是 |
collection | 集合名称(不包含集合空间名称) | string | - | 是 |
username | 用户名 | string | “” | 否 |
passwordtype | 密码类型,取值可以为”cleartext”,”file”。”cleartext”表示参数password为明文密码;”file”表示参数password为密码文件路径 | string | “cleartext” | 否 |
password | 用户名对应的密码 | string | “” | 否 |
samplingratio | schema采样率,取值(0, 1.0] | double | 1.0 | 否 |
samplingnum | schema采样数量(每个分区),取值大于0。 | long | 1000 | 否 |
samplingwithid | schema采样时是否带”_id”字段,取值为”true”或”false”。 | boolean | false | 否 |
samplingsingle | schema采样时使用一个分区,取值为”true”或”false”。 | boolean | true | 否 |
bulksize | 向SequoiaDB集合插入数据时批插的数据量,取值大于0。 | int | 500 | 否 |
partitionmode | 分区模式,取值可以是”single”,”sharding”,”datablock”,”auto”。设为auto时根据情况自动选择”sharding”或”datablock”。 | string | auto | 否 |
partitionblocknum | 每个分区的数据块数,在按datablock分区时有效。取值大于0。 | int | 4 | 否 |
partitionmaxnum | 最大分区数量,在按datablock分区时有效。取值大于等于0,等于0时表示不限制分区最大数量。由于partitionMaxNum的限制,每个分区的数据块数可能与partitionBlockNum不同。 | int | 1000 | 否 |
preferredinstance | 指定分区优先选择的节点实例。取值可以为”M”,”S”,”A”(不区分大小写),以及实例ID的组合。 如果指定多个”M”, “S”, “A”实例,则只有第一个生效。实例ID取值为1-255。如果多个实例ID和”M”一起指定,则在有多个实例符合时的会在符合的实例中优先选择主节点;而当没有实例符合时,也会在其它节点中优先选择主节点。如果多个实例ID和”S”一起指定,则在有多个实例符合时的会在符合的实例中优先选择备节点;而当没有实例符合时,也会在其它节点中优先选择备节点。”A”表示任意节点。如果没有匹配的实例,将随机选择。 | string | “A” | 否 |
preferredinstancemode | 在preferredinstance有多个实例符合时的选择模式,取值可以是”random”,”ordered”。”random”表示从候选实例中随机选择,”ordered”表示按候选实例的顺序选择。 | string | “random” | 否 |
preferredinstancestrict | 在preferredinstance指定的实例ID都不符合时是否报错。 | boolean | true | 否 |
ignoreduplicatekey | 向表中插入数据时忽略主键重复的错误。 | boolean | false | 否 |
ignorenullfield | 向表中插入数据时忽略值为null的字段。 | boolean | false | 否 |
pagesize | create table as select创建集合空间时指定数据页大小。如果集合空间已存在,则忽略该参数。 | int | 65536 | 否 |
domain | create table as select创建集合空间时指定所属域。如果集合空间已存在,则忽略该参数。 | string | - | 否 |
shardingkey | create table as select创建集合时指定分区键。 | json | - | 否 |
shardingtype | create table as select创建集合时指定分区类型,取值可以是”hash”和”range”。 | string | “hash” | 否 |
replsize | create table as select创建集合时指定副本写入数。 | int | 1 | 否 |
compressiontype | create table as select创建集合时指定压缩类型,取值可以是”none”,”lzw”和”snappy”。”none”表示不压缩。 | string | “none” | 否 |
autosplit | create table as select创建集合时指定是否自动切分。必须配合散列分区和域使用,且不能与group同时使用。 | boolean | false | 否 |
group | create table as select创建集合时指定创建在某个复制组。group必须存在于集合空间所属的域中。 | string | - | 否 |
示例
假设集合名为“test.data”,协调节点在 serverX 和 serverY 上,以下指令可以在spark-sql执行,并创建一个表来对应SequoiaDB的Collection(集合):
spark-sql> create table datatable(c1 string, c2 int, c3 int) using com.sequoiadb.spark options(host 'serverX:11810,serverY:11810', collectionspace 'test', collection 'data');
也可以不指定schema,由连接器自动生成:
spark-sql> create table datatable using com.sequoiadb.spark options(host 'serverX:11810,serverY:11810', collectionspace 'test', collection 'data');
创建表或视图之后就可以在表上执行SQL语句。以下query 查询可被用于统计表中的记录数
spark-sql> select * from datatable;
也可以从SequoiaDB的一个表向另一个插入数据:
spark-sql> insert into table t2 select * from t1;
如果两个表的schema相同,则不需指定列名,否则需要指定。
存储类型与SparkSQL实例类型映射
存储引擎类型 | SparkSQL 实例类型 | SQL 实例类型 |
---|---|---|
int32 | IntegerType | int |
int64 | LongType | bigint |
double | DoubleType | double |
decimal | DecimalType | decimal |
string | StringType | string |
ObjectId | StringType | string |
boolean | BooleanType | boolean |
date | DateType | date |
timestamp | TimestampType | timestamp |
binary | BinaryType | binary |
null | NullType | null |
BSON(嵌套对象) | StructType | struct<field:type,…> |
array | ArrayType | array<type> |
SequoiaDB存储引擎向SparkSQL实例类型转换的兼容性
Y表示兼容,N表示不兼容
ByteType | ShortType | IntegerType | LongType | FloatType | DoubleType | DecimalType | BooleanType | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
int32 | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y |
int64 | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y |
double | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y |
decimal | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y |
string | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y | N |
ObjectId | N | N | N | N | N | N | N | N |
boolean | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y |
date | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y | N |
timestamp | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y | N |
binary | N | N | N | N | N | N | N | N |
null | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y |
BSON | N | N | N | N | N | N | N | N |
array | N | N | N | N | N | N | N | N |
StringType | DateType | TimestampType | BinaryType | ArrayType | StructType | NullType | MapType | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
int32 | Y | Y | Y | Y | N | N | Y | N |
int64 | Y | Y | Y | Y | N | N | Y | N |
double | Y | N | N | Y | N | N | Y | N |
decimal | Y | Y | Y | Y | N | N | Y | N |
string | Y | Y | Y | Y | N | N | Y | N |
ObjectId | Y | N | N | Y | N | N | Y | N |
boolean | Y | N | N | Y | N | N | Y | N |
date | Y | Y | Y | Y | N | N | Y | N |
timestamp | Y | Y | Y | Y | N | N | Y | N |
binary | Y | N | N | Y | N | N | Y | N |
null | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y |
BSON | Y | N | N | N | N | Y | Y | Y |
array | Y | N | N | N | Y | N | Y | N |
Note:
1. 不支持SparkSQL的CalendarIntervalType类型;
2. null转换为任意类型仍为null;
3. 不兼容类型转换时变为目标类型的零值;
4. date和timestamp与数值类型转换时取其毫秒值;
5. string如果是数值的字符串类型,则可转为对应的数值时。否则,转换为null;
6. boolean值转为数值类型时,true为1,false为0;
7. 数值类型之间转换可能会溢出或损失精度。