前言

Data Lake Analytics (后文简称DLA)是阿里云重磅推出的一款用于大数据分析的产品，可以对存储在OSS，OTS上的数据进行查询分析。相较于传统的数据分析产品，用户无需将数据重新加载至DLA，只需在DLA中创建一张与数据源关联的表，不仅简化了分析过程，还节约了存储成本，是做大数据分析的不二之选。

当用户想通过DLA对OSS上的某个文件或者目录进行查询时，第一步需要先针对该文件或目录在DLA中创建一个table。当查询结束后，如果该table将不再使用，需要用户手动执行drop命令进行清理。

在实际应用的某些场景中，有些table只在查询中使用一次即可，但每次使用都要手动建表删表。这时，用户可以选择使用DLA的临时表。该表的生命周期仅限于一条查询语句，当查询结束后，临时表将被自动删除。

本文将以OSS数据源为例，重点介绍如何在查询语句中定义和使用临时表。

临时表

在DLA中，用户可以在查询SQL中嵌入建表语句(即，对临时表的定义)，从而对嵌入的临时表进行查询。

示例1：查询中只包含一个临时表，且建表语句相对简单。

SELECT col1, col2 FROM

TABLE temp_1

(

  col1 int,

  col2 string

)

LOCATION 'oss://test-bucket-for-dla/tbl1_part/kv1.txt'

-- 等效于 ->

CREATE EXTERNAL TABLE temp_1

(

  col1 int,

  col2 int

)

LOCATION 'oss://test-bucket-for-dla/tbl1_part/kv1.txt';

SELECT col1, col2 FROM temp_1;

示例2：查询中只含有一个临时表，建表语句中需要指定ROW FORMAT以及TBLPROPERITES。

SELECT id, string_col FROM

TABLE temp_2

(

    id INT COMMENT 'default',

    string_col STRING COMMENT 'default'

) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'

STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'

OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'

LOCATION 'oss://test-bucket-for-dla/tbl1_part/kv1.txt'

TBLPROPERTIES ('recursive.directories'='false');

-- 等效于 ->

CREATE EXTERNAL TABLE temp_2

(

    id INT COMMENT 'default',

    string_col STRING COMMENT 'default'

) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'

STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'

OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'

LOCATION 'oss://test-bucket-for-dla/tbl1_part/kv1.txt'

TBLPROPERTIES ('recursive.directories'='false');

SELECT id, string_col from temp_2;

示例3：建表语句中含有多个临时表

SELECT temp_1.col1, temp_2.smallint_col

FROM

TABLE temp_1

(

  col1 int,

  col2 int

)

LOCATION 'oss://test-bucket-for-dla/tbl1_part/kv1.txt';

JOIN

TABLE temp_2

(

    id INT COMMENT 'default',

    bool_col BOOLEAN COMMENT 'default',

    tinyint_col TINYINT COMMENT 'default',

    smallint_col SMALLINT COMMENT 'default',

    int_col INT COMMENT 'default',

    bigint_col BIGINT COMMENT 'default',

    float_col FLOAT COMMENT 'default',

    double_col DOUBLE COMMENT 'default',

    date_string_col STRING COMMENT 'default',

    string_col STRING COMMENT 'default',

    timestamp_col TIMESTAMP COMMENT 'default'

)

ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'

WITH SERDEPROPERTIES ('field.delim'='|', 'serialization.format'='|')

STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'

OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'

LOCATION 'oss://test-bucket-for-dla/tbl2/tbl2.csv'

TBLPROPERTIES ('recursive.directories'='false')

ON temp_1.col1 = temp_2.id

WHERE temp_2.bool_col = true;

-- 等价于 ->

CREATE EXTERNAL TABLE temp_1

(

  col1 int,

  col2 int

)

LOCATION 'oss://test-bucket-for-dla/tbl1_part/kv1.txt';

CREATE EXTERNAL TABLE temp_2

(

    id INT COMMENT 'default',

    bool_col BOOLEAN COMMENT 'default',

    tinyint_col TINYINT COMMENT 'default',

    smallint_col SMALLINT COMMENT 'default',

    int_col INT COMMENT 'default',

    bigint_col BIGINT COMMENT 'default',

    float_col FLOAT COMMENT 'default',

    double_col DOUBLE COMMENT 'default',

    date_string_col STRING COMMENT 'default',

    string_col STRING COMMENT 'default',

    timestamp_col TIMESTAMP COMMENT 'default'

)

ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'

WITH SERDEPROPERTIES ('field.delim'='|', 'serialization.format'='|')

STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'

OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'

LOCATION 'oss://test-bucket-for-dla/tbl2/tbl2.csv'

TBLPROPERTIES ('recursive.directories'='false');

SELECT temp_1.col1, temp_2.smallint_col

FROM

temp_1

JOIN

temp_2

ON temp_1.col1 = temp_2.id

WHERE temp_2.bool_col = true;

适用场景

当OSS的目录下有数量较多的数据文件，这些文件的目录结构如下：

oss://test-bucket-for-dla/mytable/data1.csv

oss://test-bucket-for-dla/mytable/data2.csv

...

oss://test-bucket-for-dla/mytable/dataN.csv

目录mytable下的所有文件有着相同的数据结构，即表结构相同
每次SQL查询只针对一个文件，即dataN.csv

此时，用户可以考虑使用临时表进行查询，每次只需替换SQL中临时表的LOCATION路径值即可。

注意事项

在一条查询语句中的多个临时表，其表名不能相同，需要在该查询语句中具有唯一性；
在执行查询前，需要先选定一个database，可以执行 use ;
临时表的路径需要是当前database所指目录下的子目录或者文件。

临时表

如何在Data Lake Analytics中使用临时表

前言

临时表

适用场景

注意事项

更多文章