微软云计算 Massive Data 处理语言Scope 1

　　Massive Data处理一直是云计算中很重要的一个环节.目前像Google,Yahoo在相关方面都有自己专有的技术.例如Google的基于MapReduce的Sawzall语言.和Yahoo基于Hadoop的Pig。

　　Cosmos是微软的一个运行在大规模服务器集群上的分布式技术平台.专门用来存储和分析Massive Data.有了SCOPE,相信微软自己的云计算架构将会更有吸引力.不同于Google,和Yahoo的是微软的SCOPE语言虽然像SQL语句,但其实是来自C#语言扩展。

什么是Scope？，首先：

　　1.Scope is the Query Language for Cosmos

　　2.Scope Is Not SQL

Scope 中的数据类型：

　　

bool	Long
byte[]	Ulong
binary (an alias for byte[])	Float
byte	Double
sbyte	decimal
Char	String
Guid	Short
Int	ushort
Uint	User-Defined Types

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Scope基本语法

逻辑运算符：AND（与，不能用 &&），OR（或，不能用 ||），==（等于，不能用 =）

SELECT：与SQL相同，通过 AS 关键字给列分配名称。

rs1 =
SELECT  Market, DwellTime + 1.0 AS DwellTime2
FROM searchlog; 

WHERE：过滤输入的行数据；　

rs1 =
    SELECT Start, Market, DwellTime, DwellTime /60.0 AS DwellTimeInMinutes
    FROM searchlog;
rs2 =
    SELECT *
    FROM rs1
    ; 

HAVING：过滤输出的行数据；

rs1 =
    SELECT Start, Market, DwellTime/60.0 AS DwellTimeInMinutes
    FROM searchlog
    ; 

TOP n：获取前n行记录；

 rs1 =
     Market, DwellTime
    FROM searchlog; 

DISTINCT：用法与SQL相同；

 rs1 =
    SELECT DISTINCT Market 
    FROM searchlog; 

ORDER BY + ASC /DESC：

rs1 =
    SELECT Start, Market, DwellTime
    FROM searchlog
    ORDER BY DwellTime ASC; 

RANK：列序号；

 rs1 =
    SELECT RANK AS RowNumber, Start, Market
    FROM searchlog
    ORDER BY Start;

聚集函数：

ARGMAX	AVG	COUNT	COUNTIF
FIRST	LAST	 LIST
MAX	MIN 	SUM	VAR	STDE

ARGMAX(a,b)： 查找a列的最大值，并返回相应的b列的值。

UNION DISTINC：后续

UNION ALL：后续

INSERT DISTINC:后续

INSERT ALL：后续

EXCEPT DISTINC：后续

EXCEPT ALL：后续

关联操作（与SQL相同，不做详细介绍）：

INNER JOIN
LEFT OUTER JOIN
RIGHT OUTER JOIN
FULL OUTER JOIN
CROSS JOIN (没有限制条件的 INNER JOIN  )
LEFT SEMIJOIN (Is more like a filter than a join. It is the syntactical way of expressing)
RIGHT SEMIJOIN 

预处理参数：

#DECLARE str1 string = "Hello World";
#DECLARE str2 string = "BEGIN" + @str1 + "END";
#}END", @str1);
#"); 

脚本参数：

@@foo@@

类型转换：部分类型可以相互转换

rs1 =
SELECT Market,  ((double) DwellTime) AS DwellTimeDouble
FROM searchlog; 

调用 C# 方法：MyHelper.SecondsToMinutes() 是c#语言定义的方法

rs1 =
SELECT  Market, MyHelper.SecondsToMinutes(DwellTime) AS DwellTimeInMinutes
 FROM searchlog;

三目运算：

cond ? a : b
IF (<cond>, <a>, <b> ) 

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非结构化文本流

　　Scope处理的内容（输入和输出）可以分为结构化文本流和非结构化文本流。其中，结构化文本流（.ss文件）中包含了列名，数据类型等数据（Schema），并且已经确定了各行以及各列的数据结构，你可以把它看作是数据库中的一张表，因此我们一般不会手动修改.ss文件中的内容。而非结构化文本流一般为普通的文本文件，没有明确规定列名以及格式，甚至是每行和每列的分隔符。但是一般情况下，我们更习惯用Tab（\t）作为列分隔，换行（\n）作为行分隔。

非结构化文本流基本概念：

• 不适用SSTREAM;
• 使用 提取器 (Extrator) 提取并转换 行集 (Rowset)；
• 使用 输出器(Outputer) 输出 流(Stream)；
• 默认的提取器和输出器，以及用户自定义的提取器和输出器

读取非结构化文本流使用 EXTRACT 关键字，需要指定Extractor ，当然你也可以使用默认的Extractor，用法如下：

rs0 =
    EXTRACT
        FirstName : string,
        LastName : string,
        Age : int
    FROM
        "/test_input.txt"
    USING DefaultTextExtractor()
    ;

DefaultTextExtractor() 以Tab（\t）作为列分隔符。当然，你也可以自己实现一种Extractor，来读取文本内容：

public class MyExtractor : Extractor
{
    public override IEnumerable<Row> Extract(StreamReader reader, Row outputRow, string[] args)
    {
        string line;
        while ((line = reader.ReadLine()) != null)
        {
            var urls = new List<string>();
            string[] datas = line.Split('\t');
            ].Split(';');

            foreach(var item in urlDatas)
            {
                if(!string.IsNullOrEmpty(item))
                {
                    outputRow[].UnsafeSet(datas[]);
                    outputRow[].UnsafeSet(item);
                    yield return outputRow;
                }
            }
        }
    }

    public override Schema Produces(string[] requestedColumns, string[] args)
    {
        return new Schema("Name:string,Email:string");
    }
}

对应的Scope脚本：

input =
    EXTRACT *
    FROM @"input\test.txt"
    USING MyExtractor();

OUTPUT input
TO "result.txt";

以及输入输出：

input\test.txt：
Jadfine	djatr@outlook.com;tojadfine@outlook.com
Kinsan	kjmint@outlook.com;sun308@outlook.com;kin_sun@hotmail.com
result.txt：
Jadfine	djatr@outlook.com
Jadfine	tojadfine@outlook.com
Kinsan	kjmint@outlook.com
Kinsan	sun308@outlook.com
Kinsan	kin_sun@hotmail.com

　　和我们预想的一样，第二列的Emails 以 ；作为分隔符被分隔成了多条记录。还要特别说明一下，我们要使用自己定义的Extractor，需要继承ScopeRuntime.Extractor类，并重写Extract和Product方法。

　　Extract方法有三个参数：IEnumerable<Row> Extract(StreamReader reader, Row outputRow, string[] args) 。其中StreamReader 读的是  FROM @"input\test.txt" 中的内容。Row是要输出的行，其中包含 Name(string 类型)，Email(string 类型)两列。Row的数量，名称是由Product方法定义的。关于如何通过重写Product方法修改，新增，删除列，将在后续介绍。最后一个参数 string[] args 传递的是我们在Scope脚本中调用此方法时传递的参数，如：  USING MyExtractor("arg1","arg2");

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结构化文本流

后续。。