阿里云大数据ACP认证学习笔记之——————MaxCompute

àì夳堔傛蜴生んèń 2023-03-06 05:38 19阅读 0赞

# 基本概念 #

*  Project：项目，MaxCompute的基本组织单元。
 *  Table：表，分为内部表（数据存储在MaxCompute）和外部表（数据不存储在MaxCompute）。
 *  Function：函数，包括内建函数和UDF。
 *  Instance：实例，SQL、Spark和MapReduce任务再执行时都会被实例化。
 *  Resources：资源，使用UDF和MapReduce需要依赖资源，资源类型：

1.  File类型：文件
2.  Table类型：MaxCompute的表
3.  Jar类型：java jar包
4.  Archive类型：通过资源名称中的后缀识别压缩类型，支持的压缩文件类型包括.zip/.tgz/.tar.gz/.tar/jar。

*  Partition：分区，可以看做表的一个目录，可以有多级分区。
 *  Lifecycle：生命周期，只能再表级别设置生命周期。
 *  Task：任务，MaxCompute的基本计算单元。
 *  MaxCompute的ACID特性：

1.  Atomicity：原子性，冲突时只会有一个作业成功，跨表操作时不支持原子性。
2.  Consistency：一致性，OVERWRITE类作业可保证一致性。
3.  Isolation：隔离性，非INTO类操作保证读已提交。
4.  Durability：持久性，MaxCompute保证数据的持久性。

*  Endpoint：端点，连接MaxCompute需要配置Endpoint。

# 数据通道 #

*  历史数据通道：Tunnel，离线数据上传下载服务。

1.  分区表的上传下载一定要指定分区，多级分区一定要指定到末级分区；
2.  将本地文件的数据上传至MaxCompute的表中，以追加模式导入；
3.  目前Tunnel仅支持表（不包括视图View）数据的上传下载；
4.  支持上传的单个资源大小上限为500MB；
5.  支持upload、download、resume、show、purge、help；
6.  命令参数

*  \-bs,--block-size:每次上传至Tunnel的数据块大小，默认值：100MiB (MiB＝1024\*1024B )；
 *  \-dbr：是否忽略脏数据(多列，少列，列数据类型不匹配等情况)。值为’true’时，将全部不符合表定义的数据忽略。值为’false’，若遇到脏数据，则给出错误提示信息，目标表内的原始数据不会被污染；
 *  \-s：是否扫描本地数据文件，默认值为’false’。值为’true’时，先扫描数据，若数据格式正确，再导入数据。值为’false’，不扫描数据，直接进行数据导入。值为’only’时，仅进行扫描本地数据，扫描结束后不继续导入数据；
 *  \-ni：NULL数据标志符，默认为" "(空字符串)；
 *  \-mbr,--max-bad-records：默认情况下，当上传的脏数据超过1000条时，上传动作终止。通过此参数，可以调整可容忍的脏数据量；
 *  \-h: 数据文件是否包括表头，如果为true，则dship会跳过表头从第二行开始上传数据；
 *  \-tz:指定时区。默认为本地时区：Asia/Shanghai
 *  \-te:指定tunnel的Endpoint；
 *  \-e: 指定odps的endpoint；
 *  \-rd：本地数据文件的行分割符，默认为’\\r\\n’；
 *  \-fd：本地数据文件的列分割符，默认为逗号’,’，列分隔符不能够包含行分隔符；
 *  \-dfp：DateTime类型数据格式，默认为’yyyy-MM-dd HH:mm:ss’；
 *  \-cp,--compress：指定是否在本地压缩后再上传，减少网络流量，默认开启；
 *  \-c,--charset：指定本地数据文件编码，默认为’UTF-8’；不设定，默认下载源数据；
 *  实时增量数据通道：使用DataHub服务实现增量数据导入。

1.  OGG插件
2.  Flume插件
3.  LogStash插件
4.  Fluentd插件

# 连接地址 #

*  阿里云内网地址

1.  ODPS地址：[http://odps-ext.aliyun-inc.com/api][http_odps-ext.aliyun-inc.com_api]
2.  Tunnel地址：[http://dt-ext.odps.aliyun-inc.com][http_dt-ext.odps.aliyun-inc.com]

*  阿里云外网地址

1.  ODPS地址：[http://service.odps.aliyun.com/api][http_service.odps.aliyun.com_api]
2.  Tunnel地址：[http://dt.odps.aliyun.com][http_dt.odps.aliyun.com]

# 任务Task #

*  Task任务是ODPS的基本计算单元，包括以下任务类型：

1.  SQL：MaxCompute提供sql查询功能以及内置函数处理查询数据；
2.  UDF：用户自定函数，包括UDSF、UDTF、UDAF；
3.  MapReduce：MaxCompute提供的Java MapReduce编程模型；
4.  Graph：面向迭代的图计算处理框架；
5.  Spark on MaxCompute：大数据分析引擎。

*  任务提交后，将会在第二天23:30自动生成实例来运行任务。如果是在23:30以后提交的任务，则第三天才会开始生成实例来自动运行任务。
 *  重跑并恢复调度：可以重跑某任务，任务执行成功后可以触发下游未运行状态任务的调度。常用于处理出错节点和漏跑节点。仅支持重跑未运行、成功和失败状态的任务。
 *  规则

1.  周期性调度任务在配置依赖属性时，上游任务可以是不同项目空间的任务；
2.  仅等待运行、运行中状态的实例可以进行终止运行的操作，进行此操作后，该实例将为失败状态；

# 项目空间 #

*  是MaxCompute的基本组织单元，一个用户可以同时拥有多个项目空间的权限，通过安全授权，可以在一个项目空间中访问另一个项目空间中的对象，例如表（Table）、资源（Resource）、函数（Function）和实例（Instance）。
 *  MaxCompute的表格有两种类型：内部表和外部表（表格的数据可以存放在[OSS][]或[OTS][]中 。MaxCompute仅会记录表格的Meta信息，您可以通过MaxCompute的外部表机制处理OSS或OTS上的非结构化数据）。
 *  ODPS中一个用户最多可以创建10个项目空间。
 *  通过安全授权，可以在一个项目空间中访问另一个项目空间中的数据。
 *  一旦ODPS项目空间保护打开（set sercurity.ProjectProtection=true），无法将项目空间内的数据转移到项目空间之外，所有的数据都只能在项目空间内流动。

# MapReduce #

*  应用场景

1.  搜索：网页爬取、倒排索引、PageRank；
2.  Web访问日志分析；
3.  文本统计分析；
4.  海量数据挖掘；
5.  机器学习；
6.  自然语言处理；
7.  广告推荐。

*  处理流程
    
     *  输入数据

1.  在正式执行前，需要将输入的数据进行分片；
2.  分片完毕后，多个Map Worker便可以同时工作，处理数据；
3.  输入只能是表，不支持视图（View）作为输入，可以为空；
4.  接受多表输入，且输入表的Schema可以不同。

*   *  Map阶段

1.  每个Map Worker在读入各自的数据后，进行计算处理，最终输出给Reduce；
2.  Map Worker在输出数据时，需要根据哈希函数为每一条输出数据指定一个Key；
3.  Key值和Reduce Worker是多对一的关系，具有相同Key的数据会被发送给同一个Reduce Worker，单个Reduce Worker有可能会接收到多个Key值的数据；
4.  Map阶段是必须的，可以没有Reduce，但不能没有Map；

*   *  Shuffle（洗牌）阶段

1.  在进入Reduce阶段之前，MapReduce框架会对数据按照Key值排序，使得具有相同Key的数据彼此相邻；
2.  如果指定了合并操作（Combiner），框架会调用Combiner，将具有相同Key的数据进行聚合；
3.  Combiner的输入、输出的参数必须与Reduce保持一致，继承的是同一个接口；
4.  合并操作非必须。

*   *  Reduc阶段

1.  每个Reduce Worker会对Key相同的多个数据进行Reduce操作，一个Key的多条数据经过Reduce的作用后，将变成一个值；
2.  支持在一个Map后连续多个reduce；
3.  Reduce接受多路输出，可以输出到不同表，或者同一张表的不同分区；

*   *  输出结果数据
 *  MR2支持一次map多次reduce，hadoop chain支持多次map一次reduce。
 *  对于 MapRedcuce 作业，使用 Combiner 是一种常见的长尾优化策略。当 Map 输出数据后，框架会在 Map 端对相同 key 值的数据进行本地的归并操作。
 *  单个Job默认Reduce Instance个数为Map Instance个数的1/4，可以通过setNumReduceTasks设置Reducer任务数，默认为Mapper任务数的1/4，用户设置作为最终的Reduce Instance个数，范围\[0,2000\]。
 *  顺序处理数据，避免随机访问数据。磁盘的随机访问和顺序访问在性能上有巨大的差异。

# Graph图计算 #

*  图计算作业使用图进行建模，图由点（Vertex）和边（Edge）组成的有向图，点和边包含权值（Value）。
 *  支持的图编辑操作：

1.  修改点或变的权值；
2.  增加、删除点；
3.  增加、删除边。

*  处理流程
    
     *  图加载

1.  加载图：框架调用您自定义的GraphLoader，将输入表的记录解析为点或边；
2.  分布式化：框架调用您自定义的Partitioner对点进行分片（默认分片逻辑：点ID哈希值，然后对Worker数取模），分配到相应的Worker。

*   *  迭代计算：一次迭代为一个超步（SuperStep）

1.  处理上一个超步发给当前点的消息（Messages）；
2.  对图进行编辑；
3.  通过Aggregator汇总信息到全局信息；
4.  设置当前点状态，结束或非结束状态；
5.  框架将消息以异步的方式发送到对应Worker，并在下一个超步进行处理。

*   *  迭代终止：满足以下任意一条，迭代即终止

1.  所有点处于结束状态（Halted值为True）且没有新消息产生。
2.  达到最大迭代次数。
3.  某个Aggregator的terminate方法返回True。

*  graph作业运行出现OutOfMemory(OOM)异常，性能调优：

1.  使用setNumWorkers方法适当增加Worker数目；
2.  使用setSplitSize方法适当减少切片大小，默认64MB，提高作业载入数据速度；
3.  加大Worker的CPU或内存；
4.  避免读取用不到的字段；
5.  设置最大迭代次数，如果有些应用结果精度要求不高，可以考虑减少迭代次数，尽快结束；
6.  尝试Combiner，将这些Key对应点的消息进行本地聚合，以减少存储消息的内存和网络数据流量，缩短作业的执行时间。

# 视图 #

*  创建视图时，必须有对视图所引用表的读权限。（查询时不需要对引用表有读权限，有视图读权限就行）。
 *  视图只能包含一个有效的select语句。
 *  视图可以引用其它视图，但不能引用自己，也不能循环引用。
 *  不可以向视图写入数据，例如使用insert into 或者insert overwrite操作视图。
 *  当视图建好以后，如果视图的引用表发生了变更，有可能导致视图无法访问。
 *  如果没有指定if not exists，在视图已经存在时用create view会导致异常。这种情况可以用create or replace view来重建视图，重建后视图本身的权限保持不变。

# 函数 #

*  UTF：广义上的自定义标量函数，输入输出是一对一，输入一条，输出一条。
 *  UTTF：用户自定义表值函数，输入输出是一对多，输入一条，输出多条。
 *  UTAF：用户自定义聚合函数，输入输出是多对一，输入多条，输出一条。

# 资源类型 #

*  Table类型：MaxCompute中的表
 *  Jar类型：编译好的Java Jar包。
 *  Archive类型：通过资源名称中的后缀识别压缩类型，支持的压缩文件类型包括.zip/.tgz/.tar.gz/.tar/jar。
 *  File类型。

# Java沙箱限制 #

*  不允许直接访问本地文件，只能通过MaxCompute MapReduce/Graph提供的接口间接访问。
 *  不允许直接访问分布式文件系统，只能通过MaxCompute MapReduce/Graph访问到表的记录。
 *  不允许JNI调用限制。
 *  不允许创建Java线程，不允许启动子进程执行Linux命令。
 *  不允许访问网络，包括获取本地IP地址等，都会被禁止。
 *  Java反射限制：suppressAccessChecks权限被禁止，无法setAccessible某个private的属性或方法，以达到读取private属性或调用private方法的目的。
 *  通过System.out和System.err输出日志信息，可以通过MaxCompute客户端的Log命令查看日志信息。

# SQL限制 #

*  创建表

1.  单表的列定义个数最多1200个。
2.  分区值不可以有双字节字符（如中文），必须是以英文字母a-z，A-Z开始后可跟字母数字，名称的长度不超过128字节
3.  注释内容是长度不超过1024字节的有效字符串。
4.  快速建表时，AS不复制属性，不能带入分区键、生命周期和注释，可以带入数据；like复制除生命周期以外的属性，不能带入数据。
5.  MaxCompute SQL不支持事务、索引、主外键约束及Update/Delete等操作。

*  Select语句

1.  Select表达式里不能用子查询，可以用Join改写。
2.  子查询必须要有别名。
3.  order by必须与limit连用。
4.  sort by前必须加distribute by。
5.  目前最多支持16个并发Join操作。
6.  在mapjoin中，最多支持8张小表的mapjoin。
7.  select分区表时禁止全表扫描，对分区表做扫描。
8.  set odps.sql.allow.fullscan=true; %也可以设置整个项目对分区表全部扫描。
9.  允许的SQL的最大长度为2M。

*  Insert语句

1.  向某个分区插入数据时，分区列不可以出现在Select列表中。
2.  动态分区插入时，动态分区列必须在Select列表中。
3.  目前INSERT OVERWRITE还不支持这种指定插入列的功能，暂时只能用INSERT INTO。
4.  不支持update,delete，更新只支持insert overwrite和insert into。
5.  对于多路输出multi insert，单个SQL里最多可以写128路输出；对于分区表，同一个目标分区不可以出现多次；对于同一分区表的不同分区，不能同时有insert overwrite和insert into操作。

*  Join语句

1.  MaxCompute的JOIN支持多路链接，但不支持笛卡尔积，即无on条件的链接。
2.  连接条件，只允许and连接的等值条件。只有在MAPJOIN中，可以使用不等值连接或者使用or连接多个条件。

*  Map join语句

1.  关联操作中有张表非常小或不等值的连接操作，需要用map join，性能比普通的Join要快很多。
2.  left outer join的左表必须是大表。
3.  right outer join的右表必须是大表。
4.  inner join左表或右表均可以作为大表。
5.  full outer join不能使用MapJoin。
6.  MapJoin支持小表为子查询。
7.  在MapJoin中，可以使用不等值连接或者使用or连接多个条件。
8.  MaxCompute在MapJoin中最多支持指定8张小表。
9.  如果使用MapJoin，则所有小表占用的内存总和不得超过512MB。
10. 多个表Join时，最左边的两个表不能同时是MapJoin的表。

*  清除数据

1.  对于分区表，可以用ALTER TABLE table\_name DROP PARTITION的方式将分区里的数据清除。
2.  清空非分区表里的数据的语法格式：TRUNCATE TABLE table\_name;

授权

*  owner角色

owner是项目拥有者，不支持赋给其他用户

*  admin角色

1.  每一个项目空间在创建时，会自动创建一个admin的角色和super administrator角色
2.  不能将 admin 权限指派给用户
3.  不能设定项目空间的安全配置
4.  不能修改项目空间的鉴权模型
5.  admin 角色所对应的权限不能被修改。

*  授权方式
    
     *  Role

1.  基于角色授权，操作角色：项目Owner、Super\_Administrator角色或Admin角色。
2.  查看当前项目空间所有角色：list roles;。
3.  查看角色中的权限：describe role <role\_name>;。
4.  查看某用户拥有的角色：show grants for <username>;。

*   *  ACL

1.  操作角色：项目Owner、Super\_Administrator角色或Admin角色。
2.  授权操作一般涉及到三个要素：主体(Subject，可以是用户也可以是角色)，客体(Object)和操作(Action)。
3.  ACL授权需要逐条授权，逐条取消。
4.  当一个用户被移除后，与该用户有关的 ACL授权 仍然会被保留。一旦该用户以后被再添加到该项目空间时，该用户的历史的 ACL授权 访问权限将被重新激活。
5.  查看指定用户的权限： show grants for <username>;。

*   *  Policy

1.  基于策略授权，
2.  Policy支持GRANT方式授权。
3.  Policy授权文件的格式是Json。
4.  Policy只支持授权给角色（Role），不支持授权给用户（User）。
5.  privilegeproperties中的\{"policy" = "true"\}表示当前为Policy授权。
6.  privilegeproperties中的\{"allow"="\[true|false\]"\}表示本次授权为白名单形式授权。黑名单形式授权为\{"deny"="\[true|false\]"\}，当黑名单与白名单同时存在时，黑名单优先。

*   *  Package

1.  包授权管理，操作角色：项目Owner或Super\_Administrator角色。
2.  如果开启ProjectProtection的项目没有在同一个互信项目组（TrustedProject Group），则必须使用Package方式赋权。
3.  查看已创建和已安装的Package列表：show packages;。
4.  查看Package详细信息： describe package <pkgname>;。

*   *  Label

1.  标签授权管理，操作角色：项目Owner、Super\_Administrator角色。
2.  Maxcompute的字段、表、Package分为0~4个等级，应根据用户实际需要，赋予对应的Label权限。
3.  支持根据敏感级授权。
4.  不支持对角色进行Label授权。
5.  查看用户可以访问的敏感数据集：SHOW LABEL \[<level>\] GRANTS \[FOR USER <username>\];。
6.  查看可以访问敏感数据表的用户：SHOW LABEL \[<level>\] GRANTS ON TABLE <tablename>;。 执行结果将显示指定Table上的Label授权。

*  不支持在项目空间中彻底移除一个用户及其所有权限数据。

# 注意 #

1.  连接MaxCompute的Endpoint是[http://service.odps.aliyun.com/api][http_service.odps.aliyun.com_api]，不是Endpoint官方文档中对应Region的Endpoint。tunnel Endpoit也同样不是，但现在还不知道是哪个。。。

[http_odps-ext.aliyun-inc.com_api]: http://odps-ext.aliyun-inc.com/api
[http_dt-ext.odps.aliyun-inc.com]: http://dt-ext.odps.aliyun-inc.com
[http_service.odps.aliyun.com_api]: http://service.odps.aliyun.com/api
[http_dt.odps.aliyun.com]: http://dt.odps.aliyun.com
[OSS]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.aliyun.com/product/oss
[OTS]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.aliyun.com/product/ots