TsFile-Spark-Connector 对 Tsfile 类型的外部数据源实现 Spark 的支持。 这使用户可以通过 Spark 读取,写入和查询 Tsfile。
使用此连接器,您可以
Spark Version | Scala Version | Java Version | TsFile |
---|---|---|---|
2.4.3 | 2.11.8 | 1.8 | 0.14.0-SNAPSHOT |
注意:有关如何下载和使用 TsFile 的更多信息,请参见以下链接:https://github.com/apache/iotdb/tree/master/tsfile 注意:spark 版本目前仅支持 2.4.3, 其他版本可能存在不适配的问题,目前已知 2.4.7 的版本存在不适配的问题
在本地模式下使用 TsFile-Spark-Connector 启动 Spark:
./<spark-shell-path> --jars tsfile-spark-connector.jar,tsfile-{version}-jar-with-dependencies.jar,hadoop-tsfile-{version}-jar-with-dependencies.jar
mvn clean package -DskipTests -P get-jar-with-dependencies
在分布式模式下使用 TsFile-Spark-Connector 启动 Spark(即,Spark 集群通过 spark-shell 连接):
. /<spark-shell-path> --jars tsfile-spark-connector.jar,tsfile-{version}-jar-with-dependencies.jar,hadoop-tsfile-{version}-jar-with-dependencies.jar --master spark://ip:7077
注意:
TsFile 数据类型 | SparkSQL 数据类型 |
---|---|
BOOLEAN | BooleanType |
INT32 | IntegerType |
INT64 | LongType |
FLOAT | FloatType |
DOUBLE | DoubleType |
TEXT | StringType |
显示 TsFile 的方式取决于架构。 以以下 TsFile 结构为例:TsFile 模式中有三个度量:状态,温度和硬件。 这三种测量的基本信息如下:
名称 | 类型 | 编码 |
---|---|---|
状态 | Boolean | PLAIN |
温度 | Float | RLE |
硬件 | Text | PLAIN |
TsFile 中的现有数据如下:
time | d1.status | time | d1.temperature | time | d2.hardware | time | d2.status |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | True | 1 | 2.2 | 2 | “aaa” | 1 | True |
3 | True | 2 | 2.2 | 4 | “bbb” | 2 | False |
5 | False | 3 | 2.1 | 6 | “ccc” | 4 | True |
相应的 SparkSQL 表如下:
time | root.ln.wf02.wt02.temperature | root.ln.wf02.wt02.status | root.ln.wf02.wt02.hardware | root.ln.wf01.wt01.temperature | root.ln.wf01.wt01.status | root.ln.wf01.wt01.hardware |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | null | true | null | 2.2 | true | null |
2 | null | false | aaa | 2.2 | null | null |
3 | null | null | null | 2.1 | true | null |
4 | null | true | bbb | null | null | null |
5 | null | null | null | null | false | null |
6 | null | null | ccc | null | null | null |
您还可以使用如下所示的窄表形式:(您可以参阅第 6 部分,了解如何使用窄表形式)
time | device_name | status | hardware | temperature |
---|---|---|---|---|
1 | root.ln.wf02.wt01 | true | null | 2.2 |
1 | root.ln.wf02.wt02 | true | null | null |
2 | root.ln.wf02.wt01 | null | null | 2.2 |
2 | root.ln.wf02.wt02 | false | aaa | null |
3 | root.ln.wf02.wt01 | true | null | 2.1 |
4 | root.ln.wf02.wt02 | true | bbb | null |
5 | root.ln.wf02.wt01 | false | null | null |
6 | root.ln.wf02.wt02 | null | ccc | null |
注意:请记住预先分配必要的读写权限。
import org.apache.iotdb.spark.tsfile._ val wide_df = spark.read.tsfile("test.tsfile") wide_df.show val narrow_df = spark.read.tsfile("test.tsfile", true) narrow_df.show
import org.apache.iotdb.spark.tsfile._ val wide_df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile") wide_df.show val narrow_df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile", true) narrow_df.show
import org.apache.iotdb.spark.tsfile._ val df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/usr/hadoop") df.show
注 1:现在不支持目录中所有 TsFile 的全局时间排序。
注 2:具有相同名称的度量应具有相同的架构。
import org.apache.iotdb.spark.tsfile._ val df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile") df.createOrReplaceTempView("tsfile_table") val newDf = spark.sql("select * from tsfile_table where `device_1.sensor_1`>0 and `device_1.sensor_2` < 22") newDf.show
import org.apache.iotdb.spark.tsfile._ val df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile") df.createOrReplaceTempView("tsfile_table") val newDf = spark.sql("select count(*) from tsfile_table") newDf.show
import org.apache.iotdb.spark.tsfile._ val df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile", true) df.createOrReplaceTempView("tsfile_table") val newDf = spark.sql("select * from tsfile_table where device_name = 'root.ln.wf02.wt02' and temperature > 5") newDf.show
import org.apache.iotdb.spark.tsfile._ val df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile", true) df.createOrReplaceTempView("tsfile_table") val newDf = spark.sql("select count(*) from tsfile_table") newDf.show
// we only support wide_form table to write import org.apache.iotdb.spark.tsfile._ val df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile") df.show df.write.tsfile("hdfs://localhost:9000/output") val newDf = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/output") newDf.show
// we only support wide_form table to write import org.apache.iotdb.spark.tsfile._ val df = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/test.tsfile", true) df.show df.write.tsfile("hdfs://localhost:9000/output", true) val newDf = spark.read.tsfile("hdfs://localhost:9000/output", true) newDf.show
附录 A:模式推断的旧设计
显示 TsFile 的方式与 TsFile Schema 有关。 以以下 TsFile 结构为例:TsFile 架构中有三个度量:状态,温度和硬件。 这三个度量的基本信息如下:
名称 | 类型 | 编码 |
---|---|---|
状态 | Boolean | PLAIN |
温度 | Float | RLE |
硬件 | Text | PLAIN |
文件中的现有数据如下:
time | delta_object1.status | time | delta_object1.temperature | time | delta_object2.hardware | time | delta_object2.status | time | delta_object3.status | time | delta_object3.temperature |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | True | 1 | 2.2 | 2 | “aaa” | 1 | True | 2 | True | 3 | 3.3 |
3 | True | 2 | 2.2 | 4 | “bbb” | 2 | False | 3 | True | 6 | 6.6 |
5 | False | 3 | 2.1 | 6 | “ccc” | 4 | True | 4 | True | 8 | 8.8 |
7 | True | 4 | 2.0 | 8 | “ddd” | 5 | False | 6 | True | 9 | 9.9 |
有两种显示方法:
将创建两列来存储设备的完整路径:time(LongType)和 delta_object(StringType)。
time
:时间戳记,LongTypedelta_object
:Delta_object ID,StringType接下来,为每个度量创建一列以存储特定数据。 SparkSQL 表结构如下:
time(LongType) | delta_object(StringType) | status(BooleanType) | temperature(FloatType) | hardware(StringType) |
---|---|---|---|---|
1 | root.ln.wf01.wt01 | True | 2.2 | null |
1 | root.ln.wf02.wt02 | True | null | null |
2 | root.ln.wf01.wt01 | null | 2.2 | null |
2 | root.ln.wf02.wt02 | False | null | “aaa” |
2 | root.sgcc.wf03.wt01 | True | null | null |
3 | root.ln.wf01.wt01 | True | 2.1 | null |
3 | root.sgcc.wf03.wt01 | True | 3.3 | null |
4 | root.ln.wf01.wt01 | null | 2.0 | null |
4 | root.ln.wf02.wt02 | True | null | “bbb” |
4 | root.sgcc.wf03.wt01 | True | null | null |
5 | root.ln.wf01.wt01 | False | null | null |
5 | root.ln.wf02.wt02 | False | null | null |
5 | root.sgcc.wf03.wt01 | True | null | null |
6 | root.ln.wf02.wt02 | null | null | “ccc” |
6 | root.sgcc.wf03.wt01 | null | 6.6 | null |
7 | root.ln.wf01.wt01 | True | null | null |
8 | root.ln.wf02.wt02 | null | null | “ddd” |
8 | root.sgcc.wf03.wt01 | null | 8.8 | null |
9 | root.sgcc.wf03.wt01 | null | 9.9 | null |
通过“。”将设备列展开为多个列,忽略根目录“root”。方便进行更丰富的聚合操作。如果用户想使用这种显示方式,需要在表创建语句中设置参数“delta_object_name”(参考本手册 5.1 节中的示例 5),在本例中,将参数“delta_object_name”设置为“root.device.turbine”。路径层的数量必须是一对一的。此时,除了“根”层之外,为设备路径的每一层创建一列。列名是参数中的名称,值是设备相应层的名称。接下来,将为每个度量创建一个列来存储特定的数据。
那么 SparkSQL 表结构如下:
time(LongType) | group(StringType) | field(StringType) | device(StringType) | status(BooleanType) | temperature(FloatType) | hardware(StringType) |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ln | wf01 | wt01 | True | 2.2 | null |
1 | ln | wf02 | wt02 | True | null | null |
2 | ln | wf01 | wt01 | null | 2.2 | null |
2 | ln | wf02 | wt02 | False | null | “aaa” |
2 | sgcc | wf03 | wt01 | True | null | null |
3 | ln | wf01 | wt01 | True | 2.1 | null |
3 | sgcc | wf03 | wt01 | True | 3.3 | null |
4 | ln | wf01 | wt01 | null | 2.0 | null |
4 | ln | wf02 | wt02 | True | null | “bbb” |
4 | sgcc | wf03 | wt01 | True | null | null |
5 | ln | wf01 | wt01 | False | null | null |
5 | ln | wf02 | wt02 | False | null | null |
5 | sgcc | wf03 | wt01 | True | null | null |
6 | ln | wf02 | wt02 | null | null | “ccc” |
6 | sgcc | wf03 | wt01 | null | 6.6 | null |
7 | ln | wf01 | wt01 | True | null | null |
8 | ln | wf02 | wt02 | null | null | “ddd” |
8 | sgcc | wf03 | wt01 | null | 8.8 | null |
9 | sgcc | wf03 | wt01 | null | 9.9 | null |
TsFile-Spark-Connector 可以通过 SparkSQL 在 SparkSQL 中以表的形式显示一个或多个 tsfile。它还允许用户指定一个目录或使用通配符来匹配多个目录。如果有多个 tsfile,那么所有 tsfile 中的度量值的并集将保留在表中,并且具有相同名称的度量值在默认情况下具有相同的数据类型。注意,如果存在名称相同但数据类型不同的情况,TsFile-Spark-Connector 将不能保证结果的正确性。
写入过程是将数据 aframe 写入一个或多个 tsfile。默认情况下,需要包含两个列:time 和 delta_object。其余的列用作测量。如果用户希望将第二个表结构写回 TsFile,可以设置“delta_object_name”参数(请参阅本手册 5.1 节的 5.1 节)。
附录 B:旧注
注意:检查 Spark 根目录中的 jar 软件包,并将 libthrift-0.9.2.jar 和 libfb303-0.9.2.jar 分别替换为 libthrift-0.9.1.jar 和 libfb303-0.9.1.jar。