使用MaxCompute访问TableStore（OTS） 简明手册

摘要： 大数据计算服务 MaxCompute 能够提供强大的分析能力，而分布式 NoSQL 数据库表格存储在行级别上的实时更新和可覆盖性写入等特性，相对于 MaxCompute 内置表 append-only 批量操作，提供了一个很好的补充。

关系数据库已经存在半个世纪，有非常广泛的使用场景，但是在快速迭代的互联网领域其扩展性和 schema 灵活性被诟病颇多，因此类似 TableStore/BigTable/HBase 等强调扩展性和灵活性的NoSQL数据库逐步流行起来，这些 NoSQL 数据库只提供 API 接口，不提供 SQL 访问，这就导致很多熟悉 SQL 但是不喜欢写代码的用户没法很舒服的使用此类NoSQL数据库。基于此，表格存储开发团队联合 MaxCompute（下文中 ODPS 与 MaxCompute 同义）团队打通了 ODPS-SQL 访问表格存储的路径，这样一个只懂 SQL 的用户也可以愉快的访问表格存储里面的大量数据了。

本篇文章就以一个小白用户的身份体验如何使用 MaxCompute-SQL 查询表格存储里面的数据，以及如何开发自定义逻辑（User Defined Function, UDF）来处理用户特定的数据格式。

什么是表格存储 TableStore？

分布式NoSQL数据存储服务，无缝支持单表PB级数据及百万级访问并发，弹性资源，按量计费，对数据高频的增、删、改支持的很好，保证单行数据读写的强一致性。

什么是大数据计算服务 MaxCompute？

一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案，提供多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题。

下面首先我们将介绍环境准备，这是所有后面的操作的基础。然后会介绍使用 OdpsCmd 访问表格存储。在第三节我们介绍使用 OdpsStudio 访问表格存储。最后介绍如何写 UDF、部署 UDF 以及在查询中使用 UDF。

环境准备

首先，准备好一个 MaxCompute 的工程，工程创建指导文档，准备好AccessId和AccessKey备用，为了区别其他产品的AccessId和AccessKey，后面我们称之为ODPS-AccessId，ODPS-AccessKey。并在RAM中授权 MaxCompute 访问 TableStore 的权限，授权方式请参考MaxCompute访问TableStore数据——授权

小提示：由于 MaxCompute 在 2.0 版本的计算框架才能支持直接访问 TableStore 数据，该版本还在灰度上线中，目前还需要 申请MaxCompute 2.0试用，具体开通使用方法请参见 如何申请试用MaxCompute 2.0。

然后，准备好一个表格存储的实例以及一张数据表，表格存储实例管理，准备好实例名、EndPoint，为了区别其他产品的AccessId和AccessKey，后面我们称之为TableStore-InstanceName，TableStore-EndPoint。

网络连通性

MaxCompute 与 TableStore 是两个独立的大数据计算以及大数据存储服务，所以两者之间的网络必须保证连通性。 对于 MaxCompute 公共云服务访问 TableStore 存储，推荐使用 TableStore 私网 地址，例如http://vehicle-test.cn-shanghai.ots-internal.aliyuncs.com。

如果网络不通，可以使用公网地址，TableStore原生支持 VPC 网络控制，也需要将网络类型设置为 "允许任意网络访问"。

使用客户端 ODPS-CMD

1.下载并安装大数据计算服务客户端

2.下载解压，将conf/odps_config.ini 的内容修改为：

project_name=上面申请的ODPS工程名

access_id=ODPS-AccessId

access_key= ODPS-AccessKey

end_point=http://service-corp.odps.aliyun-inc.com/api

https_check=true

# confirm threshold for query input size(unit: GB)

data_size_confirm=100.0

# this url is for odpscmd update

update_url=http://repo.aliyun.com/odpscmd

3.行bin/odpscmd，输入show tables，正常执行则表示上面配置正确。

4.在bin/odpscmd 下输入环境变量，显式开启 ODPS 2.0 的非结构化功能( 仅在 ODPS 2.0 计算框架完全上线为必须)，单独执行 xx.sql 文件时也需要将下属设置写在 SQL 文件的开头处。

set odps.task.major.version=2dot0_demo_flighting;

set odps.sql.planner.mode=lot;

set odps.sql.ddl.odps2=true;

set odps.sql.preparse.odps2=lot;

set odps.sql.type.system.odps2=true; --是支持表格存储的binary类型

5.创建一张 MaxCompute 的数据表关联到 TableStore 的某一张表。

关联的数据表信息如下：

• 实例名称：vehicle-test
• 数据表名称：vehicle_track
• 主键信息：vid(int); gt (int)
• 访问域名：https://vehicle-test.cn-shanghai.ots-internal.aliyuncs.com

DROP TABLE IF EXISTS ots_vehicle_track;

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ots_vehicle_track

(

vid bigint,

gt bigint,

longitude double,

latitude double,

distance double ,

speed double,

oil_consumption double

)

STORED BY 'com.aliyun.odps.TableStoreStorageHandler' -- (1)

WITH SERDEPROPERTIES ( -- (2)

'tablestore.columns.mapping'=':vid, :gt, longitude, latitude, distance, speed, oil_consumption', -- (3)

'tablestore.table.name'='vehicle_track' -- (4)

)

LOCATION 'tablestore://vehicle-test.cn-shanghai.ots-internal.aliyuncs.com'; -- (5)

• com.aliyun.odps.TableStoreStorageHandler 是 MaxCompute 内置的处理 TableStore 数据的 StorageHandler, 定义了 MaxCompute 和 TableStore 的交互，相关逻辑由 MaxCompute 实现。
• SERDEPROPERITES 可以理解成提供参数选项的接口，在使用 TableStoreStorageHandler 时，有两个必须指定的选项，分别是下面介绍的 tablestore.columns.mapping 和 tablestore.table.name。 更多的可选选项将在后面其他例子中提及。
• tablestore.columns.mapping 选项：必需选项，用来描述对需要 MaxCompute 将访问的 TableStore 表的列，包括主键和属性列。 这其中以 : 打头的用来表示 TableStore 主键，例如这个例子中的 :vid:gt。 其他的均为属性列。 TableStore支持最少1个，最多4个主键，主键类型为 bigint 或 string，其中第一个主键为分区键。 在指定映射的时候，用户必须提供指定 TableStore 表的 所有主键，对于属性列则没有必要全部提供，可以只提供需要通过 MaxCompute 来访问的属性列。
• tablestore.table.name：需要访问的 TableStore 表名。 如果指定的 TableStore 表名错误（不存在），则会报错，MaxCompute 不会主动去创建 TableStore 表。
• LOCATION 用来指定访问的 TableStore 的实例信息，包括 instance 名字，endpoint 等。
• 数据格式对应，MaxCompute 与 TableStore 的数据格式对应如下:

TableStore数据类型	MaxCompute数据类型
string	string
binary	blob
int	bigint
double	double

6.执行ODPS-SQL

// 统计编号 4 以下的车辆在时间戳 1469171387 以前的平均速度和平均油耗

select vid,count(*),avg(speed),avg(oil_consumption) from ots_vehicle_track where vid <4 and gt<1469171387  group by vid;

使用 UDF（User Defined Function）处理数据

有时候用户在表格存储里面的数据有独特的结构，希望自己开发逻辑来处理每一行数据，比如解析特定的json字符串，这一块的开发也已经很方便了。

1.按照MaxCompute Studio文档的说明在IntelliJ里面安装MaxCompute-Java/MaxCompute-Studio插件，一旦插件安装完毕，就可以直接开发。

比如下面就是一个简单的 UDF 定义，只是简单的将两个字符串连接。 MaxCompute 支持更复杂的UDF，包括自定义窗口执行逻辑等，详细请参考MaxCompute Studio-开发 UDF。

2.打包之后可以上传到 MaxCompute，其中打包这里有需要注意的地方，File->Project Structure->Artifacts, 填写好 Name 和 Output Directory 后，要点击 + 选择输出模块，打包后通过 ODPS Project Explorer 来上传资源、创建函数，然后就可以在SQL中调用。

3.打开bin/odpscmd，输入

// 我们选出来1行数据，并将name/name传入UDF，返回两个string的累加

select cloud_metric_extract_md5(name, name) as udf_test from test_table limit 1;

写在最后

目前ODPS-SQL访问 TaleStore 还在对执行逻辑进行深度的优化，如果有需求请联系ots_support，我们将针对业务场景来进行优化。

FAQ

常见错误处理：

1. FAILED: ODPS-0010000:System internal error - fuxi job failed, WorkerPackageNotExist：需要设置set odps.task.major.version=unstructured_data
2. FAILED: ODPS-0010000:System internal error - std::exception:Message: a timeout was reached：一般情况下是OTS的endpoint填写错误，导致ODPS没法访问，可以咨询ots_support旺旺账号
3. logview invalid end_point：在执行过程中，会返回一个logview URL地址，如果使用浏览器访问该地址返回错误，可能是配置不对，请检查 MaxCompute 配置，并咨询 odps_support 旺旺账号