HDFS

Description

HDFS 表函数（table-valued-function,tvf），可以让用户像访问关系表格式数据一样，读取并访问 HDFS 上的文件内容。目前支持csv/csv_with_names/csv_with_names_and_types/json/parquet/orc文件格式。

syntax

  1. hdfs(
  2.   "uri" = "..",
  3.   "fs.defaultFS" = "...",
  4.   "hadoop.username" = "...",
  5.   "format" = "csv",
  6.   "keyn" = "valuen" 
  7.   ...
  8.   );

参数说明

访问 HDFS 相关参数：

  • uri：（必填）访问 HDFS 的 uri。如果 uri 路径不存在或文件都是空文件，HDFS TVF 将返回空集合。
  • fs.defaultFS：（必填）
  • hadoop.username：（必填）可以是任意字符串，但不能为空
  • hadoop.security.authentication：（选填）
  • hadoop.username：（选填）
  • hadoop.kerberos.principal：（选填）
  • hadoop.kerberos.keytab：（选填）
  • dfs.client.read.shortcircuit：（选填）
  • dfs.domain.socket.path：（选填）

访问 HA 模式 HDFS 相关参数：

  • dfs.nameservices：（选填）
  • dfs.ha.namenodes.your-nameservices：（选填）
  • dfs.namenode.rpc-address.your-nameservices.your-namenode：（选填）
  • dfs.client.failover.proxy.provider.your-nameservices：（选填）

文件格式相关参数：

  • format：(必填) 目前支持 csv/csv_with_names/csv_with_names_and_types/json/parquet/orc/avro

  • column_separator：(选填) 列分割符，默认为\t。

  • line_delimiter：(选填) 行分割符，默认为\n。

  • compress_type: (选填) 目前支持 UNKNOWN/PLAIN/GZ/LZO/BZ2/LZ4FRAME/DEFLATE/SNAPPYBLOCK。默认值为 UNKNOWN, 将会根据 uri 的后缀自动推断类型。

    下面 6 个参数是用于 JSON 格式的导入，具体使用方法可以参照：JSON Load

  • read_json_by_line： (选填) 默认为 "true"

  • strip_outer_array： (选填) 默认为 "false"

  • json_root： (选填) 默认为空

  • json_paths： (选填) 默认为空

  • num_as_string： (选填) 默认为 false

  • fuzzy_parse： (选填) 默认为 false

    下面 2 个参数用于 CSV 格式的导入：

  • trim_double_quotes：布尔类型，选填，默认值为 false，为 true 时表示裁剪掉 CSV 文件每个字段最外层的双引号

  • skip_lines：整数类型，选填，默认值为 0，含义为跳过 CSV 文件的前几行。当设置 Format 设置为 csv_with_names 或 csv_with_names_and_types 时，该参数会失效

其他参数：

  • path_partition_keys：（选填）指定文件路径中携带的分区列名，例如/path/to/city=beijing/date=”2023-07-09”, 则填写path_partition_keys="city,date"，将会自动从路径中读取相应列名和列值进行导入。
  • resource：（选填）指定 Resource 名，HDFS TVF 可以利用已有的 HFDS Resource 来直接访问 HDFS。创建 HDFS Resource 的方法可以参照 CREATE-RESOURCE。该功能自 2.1.4 版本开始支持。

HDFS - 图1注意

直接查询 TVF 或基于该 TVF 创建 View ，需要拥有该 Resource 的 USAGE 权限，查询基于 TVF 创建的 View ，只需要该 View 的 SELECT 权限

Examples

读取并访问 HDFS 存储上的 CSV 格式文件

  1. MySQL [(none)]> select * from hdfs(
  2.             "uri" = "hdfs://127.0.0.1:842/user/doris/csv_format_test/student.csv",
  3.             "fs.defaultFS" = "hdfs://127.0.0.1:8424",
  4.             "hadoop.username" = "doris",
  5.             "format" = "csv");
  6. +------+---------+------+
  7. | c1   | c2      | c3   |
  8. +------+---------+------+
  9. | 1    | alice   | 18   |
  10. | 2    | bob     | 20   |
  11. | 3    | jack    | 24   |
  12. | 4    | jackson | 19   |
  13. | 5    | liming  | 18   |
  14. +------+---------+------+

读取并访问 HA 模式的 HDFS 存储上的 CSV 格式文件

  1. MySQL [(none)]> select * from hdfs(
  2.             "uri" = "hdfs://127.0.0.1:842/user/doris/csv_format_test/student.csv",
  3.             "fs.defaultFS" = "hdfs://127.0.0.1:8424",
  4.             "hadoop.username" = "doris",
  5.             "format" = "csv",
  6.             "dfs.nameservices" = "my_hdfs",
  7.             "dfs.ha.namenodes.my_hdfs" = "nn1,nn2",
  8.             "dfs.namenode.rpc-address.my_hdfs.nn1" = "nanmenode01:8020",
  9.             "dfs.namenode.rpc-address.my_hdfs.nn2" = "nanmenode02:8020",
  10.             "dfs.client.failover.proxy.provider.my_hdfs" = "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider");
  11. +------+---------+------+
  12. | c1   | c2      | c3   |
  13. +------+---------+------+
  14. | 1    | alice   | 18   |
  15. | 2    | bob     | 20   |
  16. | 3    | jack    | 24   |
  17. | 4    | jackson | 19   |
  18. | 5    | liming  | 18   |
  19. +------+---------+------+

可以配合 desc function 使用。

  1. MySQL [(none)]> desc function hdfs(
  2.             "uri" = "hdfs://127.0.0.1:8424/user/doris/csv_format_test/student_with_names.csv",
  3.             "fs.defaultFS" = "hdfs://127.0.0.1:8424",
  4.             "hadoop.username" = "doris",
  5.             "format" = "csv_with_names");

Keywords

  1. HDFS, table-valued-function, TVF

Best Practice

关于 HDFS TVF 的更详细使用方法可以参照 S3 TVF, 唯一不同的是访问存储系统的方式不一样。