Parquet文件推送数据到OSS

使用Python处理Saas平台行为数据:从Impala导出Parquet并上传至OSS

1. 任务背景

  • 任务说明:公司 saas 数据分析类产品,客户需要把行为数据回传到客户指定文件系统中(oss)
  • 周期:T+1
  • 数据格式:parquet
  • 数据范围:部分表全量,部分表增量
  • 其他要求:

需要历史数据,部分应用部分周期需要全量一个文件,部分历史需要每天一个文件,新的数据 T+1 。

每个文件上传成功后需要一个状态空文件 _SUCCESS 文件

2. 任务分析

a. 分析

  • 本数据平台 impala+kudu+hive 架构,impala-shll可导出 csv文件。

注:如果系统简单,要求简单,也可以选择数据存成hive表形式,直接文件可parquet文件。这里选择用 impala- shell 导出方式是客户有复杂的要求等等。

  • csv 转 parquet ,并且 parquet文件需要携带 schema 信息。
  • 脚本需要支持按某一时间段的每天处理。

b. 方案

(1)python 做脚本

(2)impala-shell 命令方式导出符合要求的csv文件

(3)pandas 和 pyarraow.parquet 结合操作csv

(4)发送标准文件到 OSS

欢迎关注,一起学习

<think>嗯,用户想了解ODPS的数据流转过程和原理。之前讨论过ELT的概念,而ODPS(MaxCompute)作为阿里云的大数据平台,其数据流转正是ELT模式的典型应用场景。 用户提供的引用材料很有价值:引用[1]提到ODPS是多节点集群架构,通过主动推送数据实现高效吞吐;引用[3]描述了数据从业务系统经DataWorks/DTS进入ODPS,加工后输出到数据产品的完整流程;引用[5]则补充了MMA工具在数据迁移中的作用。这些正好能串联起数据流转的关键环节。 需要重点解释三个核心机制: 1)数据摄入阶段:通过DataWorks数据集成或DTS将源数据同步到ODPS内部存储,这里要强调ODPS的分布式存储特性(引用[1]的集群架构) 2)计算处理阶段:用户提交的SQL/MR任务会被分解成子任务调度到各节点,这里可以结合引用[3]的“清洗、加工、整合”描述计算逻辑 3)数据输出阶段:结果数据可回流到OSS或业务系统,引用[1]提到的OSS读写机制正好用在这里 技术细节上需要补充: - 计算引擎的DAG调度原理(引用[3]隐含的流程概念) - 数据分片(Partition)如何提升并行效率(呼应引用[1]的多节点特性) - 与外部系统的交互方式(引用[2]的DataHub/DataWorks生态) 用户可能是大数据工程师或架构师,提问聚焦在“过程与原理”而非操作步骤,说明需要深度技术解析。可以准备用架构图+阶段分解的方式呈现,最后用示例代码展示SDK层面的实现逻辑。</think>ODPS(MaxCompute)的数据流转过程是一个**分布式、分阶段的数据处理管道**,其核心原理基于大规模并行计算和存储分离架构。以下是关键流程及原理详解: --- ### **一、数据流转核心流程** #### 1. **数据摄入(Ingestion)** - **数据来源**:业务系统日志、数据库(RDS)、OSS对象存储、Kafka消息队列等。 - **摄入方式**: - **批量同步**:通过DataWorks数据集成或DTS服务,将数据周期性导入ODPS表[^3]。 - **实时写入**:通过DataHub将流数据实时推送至ODPS(需结合流计算引擎如Flink预处理)[^2]。 - **存储层**:数据以**列式存储**格式(ORC/Parquet)持久化在ODPS分布式文件系统中。 #### 2. **数据处理(Transformation)** - **计算引擎**: - **SQL引擎**:用户提交SQL任务,系统自动解析为分布式执行计划(DAG)。 - **MapReduce/Graph引擎**:复杂计算(如迭代算法)通过MR或图计算模型执行。 - **执行过程**: ```mermaid graph LR A[SQL/MR任务] --> B[优化器生成DAG] B --> C[调度器分派Task] C --> D[Worker节点并行计算] D --> E[中间结果写回存储] ``` - **关键特性**: - **动态分区裁剪**:自动过滤无关数据分区[^1]。 - **数据本地化**:计算任务优先调度到存储节点,减少网络传输。 #### 3. **数据输出(Export)** - **目标系统**:OSS、HybridDB、RDS或数据应用(如BI工具)。 - **输出模式**: - **直接推送**:ODPS通过内置连接器将结果数据推送OSS或HybridDB(利用多节点并行推送能力)[^1]。 - **API拉取**:外部系统通过ODPS SDK或Tunnel服务主动抽取数据。 --- ### **二、核心原理剖析** #### 1. **分布式架构** - **存储计算分离**:数据存储在分布式文件系统(盘古),计算由飞天调度系统管理。 - **容错机制**:Worker节点故障时,调度器自动将任务迁移到健康节点。 #### 2. **数据分片(Partition)** - 数据按分区(如日期`ds=20230101`)物理隔离,显著提升查询效率。 - 示例:查询特定分区仅扫描对应文件 ```sql SELECT * FROM user_log WHERE ds = '20230101'; -- 只读取ds=20230101目录 ``` #### 3. **计算优化技术** - **列式处理**:仅读取查询涉及的列,减少I/O开销。 - **压缩编码**:ZSTD压缩算法降低存储成本,计算时自动解压。 - **向量化执行**:批量处理数据块,减少CPU指令开销。 #### 4. **数据流动加速** - **主动推送机制**:ODPS向OSS/HybridDB输出数据时,驱动多个计算节点并行推送[^1]。 - **Tunnel服务**:通过分片上传/下载实现高吞吐数据传输(支持TB级数据)。 --- ### **三、典型场景示例** **离线数仓ETL流程**(引用[3]描述): ```mermaid graph LR 业务系统 -->|DataWorks/DTS同步| ODPS_Raw[ODPS原始表] ODPS_Raw -->|SQL清洗加工| ODPS_DW[ODPS数仓层] ODPS_DW -->|DataWorks输出| 数据产品 ``` --- ### **四、性能优化关键点** 1. **分区设计**:按时间、地域分区,避免全表扫描。 2. **数据倾斜处理**:对倾斜Key添加随机前缀分散计算。 3. **小文件合并**:定期合并小文件,减少元数据压力。 4. **资源调优**:调整作业并发度(`set odps.sql.mapper.split.size=256;`)。 --- ```python # 示例:使用ODPS Python SDK执行数据流转 from odps import ODPS # 连接ODPS o = ODPS('access_id', 'access_key', 'project_name', endpoint='endpoint') # 创建目标表(分区表) o.execute_sql(''' CREATE TABLE result_table (user_id STRING, total_cost DOUBLE) PARTITIONED BY (ds STRING); ''') # 执行ETL任务 with o.execute_sql(''' INSERT OVERWRITE TABLE result_table PARTITION (ds='20230101') SELECT user_id, SUM(order_amount) FROM source_table WHERE ds = '20230101' GROUP BY user_id; ''').open_reader() as reader: print(reader.count) # 验证输出行数 ``` --- ### **
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