使用
本文档将介绍存储类型与SparkSQL 实例类型映射、SequoiaDB 存储引擎向 SparkSQL 实例类型转换的兼容性及 Spark-SequoiaDB 的使用
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 | N | N | Y |
int64 | Y | Y | Y | Y | N | N | Y |
double | Y | N | N | Y | N | N | Y |
decimal | Y | Y | Y | Y | N | N | Y |
string | Y | Y | Y | Y | N | N | Y |
ObjectId | Y | N | N | Y | N | N | Y |
boolean | Y | N | N | Y | N | N | Y |
date | Y | Y | Y | Y | N | N | Y |
timestamp | Y | Y | Y | Y | N | N | Y |
binary | Y | N | N | Y | N | N | Y |
null | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y |
BSON | Y | N | N | N | N | Y | Y |
array | Y | N | N | N | Y | N | Y |
Note:
- 不支持 SparkSQL 的 CalendarIntervalType 类型;
- null 转换为任意类型仍为 null;
- 不兼容类型转换时变为目标类型的零值;
- date 和 timestamp 与数值类型转换时取其毫秒值;
- 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;
- boolean 值转为数值类型时,true 为 1,false 为 0;
- 数值类型之间转换可能会溢出或损失精度。
Spark-SequoiaDB 使用
下述以通过 SparkSQL 创建 SequoiaDB 表为例,创建语句如下:
create <[temporary] table| temporary view> <tableName> [(schema)] using com.sequoiadb.spark options (<option>, <option>, ...)
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。
option 参数说明
名称 | 类型 | 默认值 | 描述 | 是否必填 |
---|---|---|---|---|
host | string | - | SequoiaDB 协调节点/独立节点地址,多个地址以”,”分隔,例如:”server1:11810,server2:11810” | 是 |
collectionspace | string | - | 集合空间名称 | 是 |
collection | string | - | 集合名称(不包含集合空间名称) | 是 |
username | string | “” | 用户名 | 否 |
passwordtype | string | “cleartext” | 密码类型,取值如下: “cleartext”:表示参数 password 为明文密码 “file”:表示参数 password 为密码文件路径 | 否 |
password | string | “” | 用户名对应的密码 | 否 |
samplingratio | double | 1 | schema 采样率,取值范围为(0, 1.0] | 否 |
samplingnum | int64 | 1000 | schema 采样数量(每个分区),取值大于 0 | 否 |
samplingwithid | boolean | FALSE | schema采样时是否带 _id 字段,取值为 true 或 false | 否 |
samplingsingle | boolean | TRUE | schema 采样时使用一个分区,取值为 true 或 false | 否 |
bulksize | int32 | 500 | 向 SequoiaDB 集合插入数据时批插的数据量,取值大于 0 | 否 |
partitionmode | string | auto | 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” | 否 |
partitionblocknum | int32 | 4 | 每个分区的数据块数,在按 datablock 分区时有效,取值大于 0 | 否 |
partitionmaxnum | int32 | 1000 | 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 | 否 |
preferredinstance | string | “A” | 指定分区优先选择的节点实例,取值可参考 preferredinstance | 否 |
preferredinstancemode | string | “random” | 在preferredinstance有多个实例符合时的选择模式,取值可参考 preferredinstancemode | 否 |
preferredinstancestrict | boolean | TRUE | 在 preferredinstance 指定的实例 ID 都不符合时是否报错 | 否 |
ignoreduplicatekey | boolean | FALSE | 向表中插入数据时忽略主键重复的错误 | 否 |
ignorenullfield | boolean | FALSE | 向表中插入数据时忽略值为 null 的字段 | 否 |
pagesize | int32 | 65536 | 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 | 否 |
domain | string | - | 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 | 否 |
shardingkey | json | - | create table as select 创建集合时指定分区键 | 否 |
shardingtype | string | “hash” | create table as select 创建集合时指定分区类型,取值可以是”hash”和”range” | 否 |
replsize | int32 | 1 | create table as select 创建集合时指定副本写入数 | 否 |
compressiontype | string | “none” | 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 | 否 |
autosplit | boolean | FALSE | 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 | 否 |
group | string | - | 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 | 否 |
示例
假设集合名为 test.data ,协调节点在 serverX 和 serverY 上,通过 spark-sql 创建一个表来对应 SequoiaDB 的集合
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');
从 SequoiaDB 的表 t1 向表 t2 插入数据
spark-sql> insert into table t2 select * from t1;