select transform语法允许您启动一个指定的子进程,将输入数据按照一定的格式通过标准输入至子进程,并且通过解析子进程的标准输出获取输出数据。select transform让您无需编写UDF,便可以实现MaxCompute SQL对其他脚本语言的支持。

功能介绍

select transform与UDTF在不同场景下的性能不同。经过多种场景对比测试,数据量较小时,大多数场景下select transform有优势,而数据量大时UDTF有优势。select transform的开发更加简便,更适合于Ad Hoc(即席查询)。

select transform不仅仅是语言支持的扩展。一些简单的功能,例如AWK、Python、Perl、Shell都支持直接在命令中写脚本,而不需要专门编写脚本文件、上传资源等,开发过程更简单。对于复杂的功能,您可以上传脚本文件来执行,请参见调用Python脚本使用示例调用Java脚本使用示例

UDTF与 select transform的优势对比如下。
类型 select transform UDTF
数据类型 子进程基于标准输入和标准输出传输数据,所有数据都当做STRING类型处理,因此select transform比UDTF多了一步类型转换。 UDTF的输出结果和输入参数支持多种数据类型。
数据传输 数据传输依赖于操作系统的管道,而管道的缓存仅有4 KB且不能设置。select transform读空或管道写满会导致进程被挂起。

数据的传输通过更底层的系统调用来读写,效率比Java高。

无管道缓存限制。
常量参数传输 常量参数需要传输。 常量参数可以不用传输。
线程 子进程和父进程是两个进程,如果计算占比较高,数据吞吐量较小,select transform可以利用服务器的多核特性。 单线程。
性能 select transform支持的部分工具,例如AWK是Native代码实现的。理论上,与Java相比,使用select transform会更有性能优势。 性能不高。

使用限制

由于MaxCompute计算集群上未部署PHP和Ruby,所以不支持调用这两种脚本。

命令格式

select transform(<arg1>, <arg2> ...) 
[(row format delimited (fields terminated by <field_delimiter> (escaped by <character_escape>)) (lines separated by <line_separator>) (null defined as <null_value>))]
using '<unix_command_line>' 
(resources '<res_name>' (',' '<res_name>')*)
[(as <col1>, <col2> ...)]
(row format delimited (fields terminated by <field_delimiter> (escaped by <character_escape>))
(lines separated by <line_separator>) 
(null defined as <null_value>)
  • select transform关键字:必填。可以用mapreduce关键字替换,语义是完全一样的。为使语法更清晰,推荐您使用select transform
  • arg1,arg2...:必填。指定输入数据。其格式和select语句类似。默认格式下,参数的各个表达式结果在隐式转换成STRING类型后,用\t拼接,输入到子进程中。
  • row fromat子句:可选。允许自定义输入输出的格式。
    语法中有两个 row fromat子句,第一个子句指定输入数据的格式,第二个子句指定输出数据的格式。默认情况下使用 \t作为列分隔符, \n作为行分隔符,使用 \N表示NULL。
    说明
    • field_delimitercharacter_escapeline_separator只接受一个字符。如果指定的是字符串,则以第一个字符为准。
    • MaxCompute支持Hive指定格式的语法,例如inputRecordReaderoutputRecordReaderSerDe等,但您需要打开Hive兼容模式才能使用。打开方式为在SQL语句前加set语句set odps.sql.hive.compatible=true;。Hive支持的语法详情请参见Hive文档
    • 如果使用Hive的inputRecordReaderoutputRecordReader等自定义类,可能会降低执行性能。
  • using子句:必填。指定要启动的子进程的命令。
    • 大多数的MaxCompute SQL命令中using子句指定的是资源(Resources),但此处使用using子句指定启动子进程的命令。使用using子句是为了和Hive的语法兼容。
    • using子句的格式和Shell语法类似,但并非真的启动Shell来执行,而是直接根据命令的内容创建子进程。因此,很多Shell的功能不能使用,例如输入输出重定向、管道、循环等。如果有需要,Shell本身也可以作为子进程命令来使用。
  • resources子句:可选。允许指定子进程能够访问的资源,支持以下两种方式指定资源:
    • 使用resources子句指定资源。例如using 'sh foo.sh bar.txt' resources 'foo.sh','bar.txt'
    • 使用MaxCompute属性指定资源。在SQL语句前使用set odps.sql.session.resources=foo.sh,bar.txt;来指定资源。

      此配置是全局配置,即整个SQL中所有的select transform都可以访问此资源。多个资源文件之间使用英文逗号(,)分隔。

  • as子句:可选。指定输出列。例如as(col1:bigint, col2:boolean)
    • 输出列可以不指定数据类型,默认为STRING类型。例如as(col1, col2)
    • 由于输出数据实际是解析子进程标准输出获取的,如果指定的数据不是STRING类型,系统会隐式调用cast函数进行转换,转换过程有可能出现运行异常。
    • 输出列的数据类型不支持部分指定,例如as(col1, col2:bigint)
    • 关键字as可以省略,此时默认标准输出数据中第一个\t之前的字段为Key,后面的部分全部为Value,相当于as(key, value)

调用Shell命令使用示例

假设通过Shell命令生成50行数据,值是从1到50,输出为 data字段。直接将Shell命令作为 transform数据输入。命令示例如下:
select transform(script) using 'sh' as (data) 
from (
        select  'for i in `seq 1 50`; do echo $i; done' as script
      ) t
;
--等效于如下语句。
select transform('for i in `seq 1 50`; do echo $i; done') using 'sh' as (data);
返回结果如下:
+------------+
| data       |
+------------+
| 1          |
| 2          |
| 3          |
| 4          |
| 5          |
| 6          |
| 7          |
| 8          |
| 9          |
| 10         |
| 11         |
| 12         |
| 13         |
| 14         |
| 15         |
| 16         |
| 17         |
| 18         |
| 19         |
| 20         |
| 21         |
| 22         |
| 23         |
| 24         |
| 25         |
| 26         |
| 27         |
| 28         |
| 29         |
| 30         |
| 31         |
| 32         |
| 33         |
| 34         |
| 35         |
| 36         |
| 37         |
| 38         |
| 39         |
| 40         |
| 41         |
| 42         |
| 43         |
| 44         |
| 45         |
| 46         |
| 47         |
| 48         |
| 49         |
| 50         |
+------------+

调用Python命令使用示例

假设通过Python命令生成50行数据,值是从1到50,输出为 data字段。直接将Python命令作为 transform数据输入。命令示例如下:
select transform(script) using 'python' as (data) 
from (
        select  'for i in xrange(1, 51):  print i;' as script
      ) t
;
--等效于如下语句。
select transform('for i in xrange(1, 51):  print i;') using 'python' as (data);
返回结果如下:
+------------+
| data       |
+------------+
| 1          |
| 2          |
| 3          |
| 4          |
| 5          |
| 6          |
| 7          |
| 8          |
| 9          |
| 10         |
| 11         |
| 12         |
| 13         |
| 14         |
| 15         |
| 16         |
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| 19         |
| 20         |
| 21         |
| 22         |
| 23         |
| 24         |
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| 28         |
| 29         |
| 30         |
| 31         |
| 32         |
| 33         |
| 34         |
| 35         |
| 36         |
| 37         |
| 38         |
| 39         |
| 40         |
| 41         |
| 42         |
| 43         |
| 44         |
| 45         |
| 46         |
| 47         |
| 48         |
| 49         |
| 50         |
+------------+

调用AWK命令使用示例

创建一张测试表,假设通过AWK命令将测试表的第二列原样输出,输出为 data字段。直接将AWK命令作为 transform数据输入。命令示例如下:
--创建测试表。
create table testdata(c1 bigint,c2 bigint);
--测试表中插入测试数据。 
insert into table testdata values (1,4),(2,5),(3,6); 
--执行select transform语句。 
select transform(*) using "awk '//{print $2}'" as (data) from testdata;
返回结果如下:
+------------+
| data       |
+------------+
| 4          |
| 5          |
| 6          |
+------------+

调用Perl命令使用示例

创建一张测试表,假设通过Perl命令将测试表的数据原样输出,输出为 data字段。直接将Perl命令作为 transform数据输入。命令示例如下:
--创建测试表。
create table testdata(c1 bigint,c2 bigint);
--测试表中插入测试数据。 
insert into table testdata values (1,4),(2,5),(3,6); 
--执行select transform语句。 
select transform(testdata.c1, testdata.c2) using "perl -e 'while($input = <STDIN>){print $input;}'" from testdata;
返回结果如下:
+------------+------------+
| key        | value      |
+------------+------------+
| 1          | 4          |
| 2          | 5          |
| 3          | 6          |
+------------+------------+

调用Python脚本使用示例

  1. 准备Python文件,脚本文件名为myplus.py,命令示例如下。
    #!/usr/bin/env python
    import sys
    line = sys.stdin.readline()
    while line:
        token = line.split('\t')
        if (token[0] == '\\N') or (token[1] == '\\N'):
            print '\\N'
        else:
            print str(token[0]) +'\t' + str(token[1])
        line = sys.stdin.readline()
  2. 将该Python脚本文件添加为MaxCompute资源(Resource)。
    add py ./myplus.py -f;
    说明 您也可通过DataWorks控制台进行新增资源操作,请参见 创建MaxCompute资源
  3. 使用select transform语法调用资源。
    --创建测试表。
    create table testdata(c1 bigint,c2 bigint);
    --测试表中插入测试数据。 
    insert into table testdata values (1,4),(2,5),(3,6); 
    --执行select transform语句。 
    select
    transform (testdata.c1, testdata.c2)
    using 'python myplus.py'resources 'myplus.py'
    as (result1,result2)
    from testdata;
    --等效于如下语句。
    set odps.sql.session.resources=myplus.py;
    select transform (testdata.c1, testdata.c2)
    using 'python myplus.py'
    as (result1,result2)
    from testdata;
    返回结果如下:
    +------------+------------+
    | result1    | result2    |
    +------------+------------+
    | 1          | 4          |
    |            | NULL       |
    | 2          | 5          |
    |            | NULL       |
    | 3          | 6          |
    |            | NULL       |
    +------------+------------+

调用Java脚本使用示例

  1. 准备好JAR文件,脚本文件名为Sum.jar,Java代码示例如下。
    package com.aliyun.odps.test;
    import java.util.Scanner;
    public class Sum {
        public static void main(String[] args) {
            Scanner sc = new Scanner(System.in);
            while (sc.hasNext()) {
                String s = sc.nextLine();
                String[] tokens = s.split("\t");
                if (tokens.length < 2) {
                    throw new RuntimeException("illegal input");
                }
                if (tokens[0].equals("\\N") || tokens[1].equals("\\N")) {
                    System.out.println("\\N");
                }
                System.out.println(Long.parseLong(tokens[0]) + Long.parseLong(tokens[1]));
            }
        }
    }
  2. 将JAR文件添加为MaxCompute的资源。
    add jar ./Sum.jar -f;
  3. 使用select transform语法调用资源。
    --创建测试表。
    create table testdata(c1 bigint,c2 bigint); 
    --测试表中插入测试数据。
    insert into table testdata values (1,4),(2,5),(3,6); 
    --执行select transform语句。
    select transform(testdata.c1, testdata.c2) using 'java -cp Sum.jar com.aliyun.odps.test.Sum' resources 'Sum.jar' from testdata;
    --等效于如下语句。
    set odps.sql.session.resources=Sum.jar;
    select transform(testdata.c1, testdata.c2) using 'java -cp Sum.jar com.aliyun.odps.test.Sum' from testdata;
    返回结果如下:
    +-----+
    | cnt |
    +-----+
    | 5   |
    | 7   |
    | 9   |
    +-----+
说明 Java和Python虽然有现成的UDTF框架,但是用 select transform编写更简单、不需要额外依赖以及没有格式要求,甚至可以实现直接使用离线脚本。Java和Python离线脚本的实际路径,可以从 JAVA_HOMEPYTHON_HOME环境变量中得到。

串联使用示例

select transform还可以串联使用。例如使用 distribute bysort by对输入数据做预处理。命令示例如下:
select transform(key, value) using 'cmd2' from 
(
    select transform(*) using 'cmd1' from 
    (
        select * from testdata distribute by c2 sort by c1
    ) t distribute by key sort by value
) t2;
或使用 mapreduce关键字。
@a := select * from data distribute by col2 sort by col1;
@b := map * using 'cmd1' distribute by col1 sort by col2 from @a;
reduce * using 'cmd2' from @b;