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MaxCompute问答整理之12月

 2020/1/9 18:32:13  大涛学长  程序员俱乐部  我要评论(0)
  • 摘要:问题一、MaxCompute内建日期函数,DATEPART函数命令格式为bigintdatepart(datetimedate,stringdatepart)用于提取日期date中指定的时间单位datepart的值。DATETIME类型。如果输入为STRING类型会隐式转换为DATETIME类型后参与运算,其它类型抛异常。但是客户在使用函数的时候没有实现STRING类型隐式转换为DATETIME。报错信息:FAILED:ODPS-0130121:\[1
  • 标签:问答
问题一、MaxCompute内建日期函数,DATEPART函数命令格式为 bigint datepart(datetime date, string datepart)用于提取日期date中指定的时间单位datepart的值。DATETIME类型。如果输入为STRING类型会隐式转换为DATETIME类型后参与运算,其它类型抛异常。但是客户在使用函数的时候没有实现STRING类型隐式转换为DATETIME。报错信息:FAILED:ODPS-0130121:\[1,50\] Invalid type STRING of argument 1 for function datepart, expect DATETIME。如何解决? 
打开新类型odps.sql.type.system.odps2=true时某些隐式类型转换会被禁用,包括STRING->BIGINT,STRING->DATETIME,DOUBLE->BIGINT,DECIMAL->DOUBLE,DECIMAL->BIGINT都是有精度损失或者报错的风险。这种情况可以通过cast函数做强制转换的方式来解决或者关掉新类型flag。?例如:select datepart(cast('2019-12-02 00:00:30' as datetime),'yyyy');? 
set odps.sql.type.system.odps2=false

问题二:MaxCompute中的数据通道Datahub 和 Tunnel 应用场景的区别是什么? 
Datahub是阿里云上的实时消息队列服务,与MaxCompute紧密集成。用户可以将实时数据写入Datahub的topic,并通过Datahub的投递策略,定期将数据投递到MaxComptue表,满足实时数据准实时写入MaxCompute的需要。? 
Tunnel 用于批量上传数据到离线表里,适用于离线计算的场景。 
可参考文档了解更多:[https://help.aliyun.com/document\_detail/51656.html](https://help.aliyun.com/document_detail/51656.html)

问题三:MaxCompute表如何设置自增序列? 
可以使用ROW\_NUMBER函数去实现。例如:select ROW\_NUMBER() OVER(),\* from tablename; 
可参考文档:[https://help.aliyun.com/document\_detail/34994.html](https://help.aliyun.com/document_detail/34994.html)

问题四:如何使用MaxCompute Java SDK设置SQL的Flag? 
使用DataWorks或MaxCompute Console提交SQL时,通常需要设置SQL的Flag。如果需要使用MaxCompute新数据类型,通过Session级别方式开启,则需要在涉及新数据类型的SQL前加Set Flag语句:set odps.sql.type.system.odps2=true;。 使用SDK提交SQL时,不能简单地把Set Flag语句直接放到SQL Query中执行。以Java SDK为例,设置Flag的正确方式如下。 // 构造SQLTask对象。SQLTask task = new SQLTask();task.setName("foobar");task.setQuery("select ...");// 设置flag。Map settings = new HashMap<>();settings.put("odps.sql.type.system.odps2", "true");... // 设置其它flags。task.setProperty("settings", new JSONObject(settings).toString()); // 这里是关键:将flags对应的json string设置到settings property中。Instance instance = odps.instances().create(task); // 执行。

问题五:MaxCompute SQL中运行分区表全表扫描后,为什么会费用增加? 
全表扫描费用增加是因为输入量增加了,例如有一张表按时间(天)分区,存放了365个分区(365天)数据,全表扫描则输入量为365个分区的数据量,如果用分区裁剪只取某个分区(某天)数据,则输入量就只有那个分区的数据量。

问题六:MaxCompute中,select \* from sale\_detail order by region; 报错:Semantic analysis exception-ORDER BY must be used with a LIMET clause 
ORDER BY 必须与limit共同使用。ORDER BY没有与limit共同使用时,报错返回。 
可参考文档:[https://help.aliyun.com/document\_detail/73777.html](https://help.aliyun.com/document_detail/73777.html)

问题七:在 MaxCompute 中,一张表的分区的数量是否越多越好? 
在 MaxCompute 中,一张表最多允许有 60000 个分区,同时每个分区的容量没有上限。但是分区数量过多,会导致统计和分析过程非常不方便。 
MaxCompute 也会限制单个作业中最多不能超过一定数量的 instance,而作业中的 instance 和您输入的数据量和分区数量密切相关的。所以您需要根据业务需要,选择合适的分区策略。

问题八:如果一开始并没有分区字段,是否可以增加或更改分区? 
您不可以在源表上直接增加或更改分区键,分区键一旦创建就不能更改。但您可以重新创建一张分区表,使用动态分区SQL把源表数据导入到新分区表。 
可参考文档:[https://help.aliyun.com/document\_detail/73779.html](https://help.aliyun.com/document_detail/73779.html)

问题九:如何查看MaxCompute数据量? 
1、针对全表,查看物理空间,您可以使用desc命令 
2、如果要查看表的数据条数,需要使用SQL。例如select count() as cnt from iris;

问题十:在MaxCompute中,需要将一行转化为多行的时候,我们该如何解决? 
Lateral View和split,explode等UDTF一起使用,它能够将一行数据拆成多行数据,并在此基础上对拆分后的数据进行聚合。

 

 

 

[原文链接](https://yq.aliyun.com/articles/741841?utm_content=g_1000099406)

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