OSS Select使用SQL语句选取OSS文件的内容
本篇文章给大家分享的是有关OSS Select使用SQL语句选取OSS文件的内容，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
对象存储OSS（Object Storage Service）具有海量、可靠、安全、高性能、低成本的特点。OSS提供标准、低频、归档类型，覆盖多种数据从热到冷的存储需求，单个文件的大小从1字节到48.8TB，可以存储的文件个数无限制。OSS已成为互联网、企业级数据应用的基础设施。
通常，获取对象存储数据的通方式为：获取整个对象，或按指定的字节范围来获取数据。今天，我们重磅推出OSS Select，直接使用简单的SQL语句，从OSS的文件中选取所需要的内容。
OSS Select介绍
使用SQL选取OSS文件中的内容
OSS Select（公测中）让开发者可以直接使用SQL语句，从OSS文件中选取需要的内容。
使用OSS Select，只获取应用程序所需的查询结果，并支持并发地分片查询，会大幅提升程序的性能，通常情况下能有400%的提升。
公测说明：
文件格式：公测期间支持未加密的CSV格式或者有分隔符的UTF8文本文件，参考RFC4180，
公测期间支持标准、低频类型的Object
支持RangeQuery(公测期间，RangeQuery模式下不支持Use Header Name)
OSS Select公测期间免费
后续阿里云EMR、DataLakeAnalytics、MaxCompute、HybridDB等都会陆续支持OSS Select
使用示例(python)
# -*- coding: utf-8 -*-import osimport oss2def select_call_back(consumed_bytes, total_bytes = None): print('Consumed Bytes:' + str(consumed_bytes) + '\n')# 首先初始化AccessKeyId、AccessKeySecret、Endpoint等信息。# 通过环境变量获取，或者把诸如"<你的AccessKeyId>"替换成真实的AccessKeyId等。## 以杭州区域为例，Endpoint可以是：# http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com# https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com# 分别以HTTP、HTTPS协议访问。access_key_id = os.getenv('OSS_TEST_ACCESS_KEY_ID', '<你的AccessKeyId>')access_key_secret = os.getenv('OSS_TEST_ACCESS_KEY_SECRET', '<你的AccessKeySecret>')bucket_name = os.getenv('OSS_TEST_BUCKET', '<你的Bucket>')endpoint = os.getenv('OSS_TEST_ENDPOINT', '<你的访问域名>')# 确认上面的参数都填写正确了for param in (access_key_id, access_key_secret, bucket_name, endpoint): assert '<' not in param, '请设置参数：' + param# 创建Bucket对象，所有Object相关的接口都可以通过Bucket对象来进行bucket = oss2.Bucket(oss2.Auth(access_key_id, access_key_secret), endpoint, bucket_name)# csvfile = 'sample.csv'resultfilename = 'python_select.csv'csv_meta_params = {'FileHeaderInfo': 'None', 'RecordDelimiter': '\r\n'}# LineRange（可选参数）：表示指定查询行的范围select_csv_params = {'FileHeaderInfo': 'None', 'LineRange':(100,1000)} csv_header = bucket.get_csv_object_meta(key, csv_meta_params)# 将查询结果输出到文件result = bucket.select_csv_object_to_file(csvfile, resultfile, "select _1, _3, _4 from ossobject where _4 > 40 and _1 like '%Tom%' ", select_call_back, input_format)以上是一个简单的python示例，使用SQL查询OSS的对象，并将结果输出到文件汇总。
除了将查询结果输出到文件，还可以将查询结果直接返回
result = bucket.select_csv_object(csvfile, "select * from ossobject where _4 > 40 and _1 like '%Tom%' ", select_call_back, select_csv_params)content_got = b''for chunk in result: content_got += chunkprint(content_got)
查询结果：
测试示例
您可以使用OSS Select来加速您的各类应用。OSS Select团队，创建了一个Spark的示例，基于OSS Select，实现 Spark Data Source API。假设，您需要从大量的人员名单中，查询符合条件的人员信息。比如查询50岁以上，姓名中包含Tom的目标人员。
使用OSS Select提升应用程序性能
启用OSS Select，Spark借助OSS Select仅获取文件中所需要的数据；而禁用OSS Select，Spark获取整个文件
不使用OSS Select，查询需要78秒（1.3分钟）。而使用OSS Select，只需要11秒，程序性能提升6倍！
测试配置说明：
Spark测试集群配置：
| 数量 | 配置 | |
|---|---|---|
| master | 1 | 4core 8GB |
| workers | 2 | 4core 8GB |
Spark配置：
export SPARK_MASTER_IP=masterexport SPARK_WORKER_MEMORY=6gexport SPARK_WORKER_CORES=3export SPARK_WORKER_INSTANCES=1export SPARK_EXECUTOR_CORES=1export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2g
数据量：
CSV数据量为7GB。
以上就是OSS Select使用SQL语句选取OSS文件的内容，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注行业资讯频道。
