共计 11682 个字符,预计需要花费 30 分钟才能阅读完成。
Hologres 基于翻新的 HSAP 架构,能够将您原先数仓架构中的 OLAP 零碎(Greenplum、Presto、Impala、ClickHouse)、KV 数据库 /Serving 零碎(HBase、Redis)对立在一个大数据计算引擎中,并提供疾速的离线实时一体化剖析能力。
Hologres 5000CU 时,20GB 存储收费试用,返回试用 >>
产品外围劣势:
1、简化数仓架构,缩小数据搬运与多处保护老本
2、实时查问性能强,刷新 TPC-H 30000GB 世界纪录
3、交融湖仓查问,0 ETL 导入离线 MaxCompute 数据
Hologres 应用教程简介
基于 MaxCompute 中 TPC- H 数据集数据和 GitHub 公开事件数据,在阿里云实时数仓 Hologres 上创立 Hologres 的数据库、内部表、外部表、导入数据至外部表中以及应用 Hologres 别离查问外部表和内部表中数据的指引。Hologres 在查问数据方面具备极速响应的劣势。
筹备环境和资源
开始教程前,请按以下步骤筹备环境和资源:
- 已创立专有网络(VPC)和专有网络交换机,详情请参见创立专有网络和交换机。
- 拜访阿里云收费试用。单击页面右上方的登录 / 注册按钮,并依据页面提醒实现账号登录(已有阿里云账号)、账号注册(尚无阿里云账号)或实名认证(依据试用产品要求实现集体实名认证或企业实名认证)。
- 胜利登录后,在产品类别下抉择大数据计算 > 数据计算与剖析,在实时数仓 Hologres 卡片上,单击立刻试用。
- 在弹出的试用实时数仓 Hologres 产品的面板上实现参数信息配置。本试用教程以表格中的参数信息为例,未提及参数放弃默认值。
- 勾选服务协定后,单击立刻试用,并依据页面提醒实现试用申请。
单击返回控制台,开启试用体验。
创立数据库
通过 Hologres 疾速创立数据库,用于后续寄存示例数据进行查问应用。
- 登录 Hologres 治理控制台,单击左侧实例列表。
- 在实例列表页面,单击对应实例名称。
- 在实例详情页左侧导航栏,单击数据库治理。
- 在 DB 受权页面,单击右上角新增数据库。
- 在新增数据库对话框,配置如下参数。
创立表
数据库创立胜利后,您需在数据库中创立对应的表。
1. 登录数据库。
a. 在 DB 受权页面的顶部菜单栏,单击元数据管理。
b. 在元数据管理页面,双击左侧目录树中已创立胜利的数据库名称,单击确认。
2. 新建内部表。
a. 在 SQL 编辑器页面,单击左上角的图标。
b. 新增应用 TPC- H 数据集数据的内部表,TPC- H 数据援用自 TPC,更多信息请参见 TPC。
在新增的长期 Query 查问页面,抉择已创立的实例名和数据库后,请您在 SQL 查问的编辑框输出示例代码,单击运行。
示例 SQL 语句用来创立一个映射到 MaxCompute 公共空间 MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA 中 odps_customer_10g、odps_lineitem_10g 等表的内部表,用于后续查问。
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_customer_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_lineitem_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_nation_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_orders_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_part_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_partsupp_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_region_10g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_supplier_10g;
IMPORT FOREIGN SCHEMA "MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA#default" LIMIT to
(
odps_customer_10g,
odps_lineitem_10g,
odps_nation_10g,
odps_orders_10g,
odps_part_10g,
odps_partsupp_10g,
odps_region_10g,
odps_supplier_10g
)
FROM SERVER odps_server INTO public OPTIONS(if_table_exist 'error',if_unsupported_type 'error');
c. 新增应用 GitHub 公开事件数据的内部表,数据援用自 GitHub,更多信息请参见基于 GitHub 公开事件数据集的离线实时一体化实际。
单击左上角的图标,在新增的长期 Query 查问页面,抉择已创立的实例名和数据库后,请您在 SQL 查问的编辑框输出示例代码,单击运行。
示例 SQL 语句用来创立一个映射到 MaxCompute 公共空间 MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA 中 github_eventsSchema 下名为 dwd_github_events_odps 的内部表,用于后续查问。
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS dwd_github_events_odps;
IMPORT FOREIGN SCHEMA "MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA#github_events" LIMIT to
(dwd_github_events_odps)
FROM SERVER odps_server INTO public OPTIONS(if_table_exist 'error',if_unsupported_type 'error');
3. 新建外部表。
a. 在 SQL 编辑器页面,单击左上角的图标。
b. 新建应用 TPC- H 数据集数据的外部表。
在新增的长期 Query 查问页面,抉择已创立的实例名和数据库后,请您在 SQL 查问的编辑框输出如下语句,单击运行。
示例 SQL 语句用来创立名称别离为 LINEITEM、ORDERS、PARTSUPP、PART、CUSTOMER、SUPPLIER、NATION 和 REGION 的表,用于后续存储数据。
DROP TABLE IF EXISTS LINEITEM;
BEGIN;
CREATE TABLE LINEITEM
(
L_ORDERKEY BIGINT NOT NULL,
L_PARTKEY INT NOT NULL,
L_SUPPKEY INT NOT NULL,
L_LINENUMBER INT NOT NULL,
L_QUANTITY DECIMAL(15,2) NOT NULL,
L_EXTENDEDPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL,
L_DISCOUNT DECIMAL(15,2) NOT NULL,
L_TAX DECIMAL(15,2) NOT NULL,
L_RETURNFLAG TEXT NOT NULL,
L_LINESTATUS TEXT NOT NULL,
L_SHIPDATE TIMESTAMPTZ NOT NULL,
L_COMMITDATE TIMESTAMPTZ NOT NULL,
L_RECEIPTDATE TIMESTAMPTZ NOT NULL,
L_SHIPINSTRUCT TEXT NOT NULL,
L_SHIPMODE TEXT NOT NULL,
L_COMMENT TEXT NOT NULL,
PRIMARY KEY (L_ORDERKEY,L_LINENUMBER)
);
CALL set_table_property('LINEITEM', 'clustering_key', 'L_SHIPDATE,L_ORDERKEY');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'segment_key', 'L_SHIPDATE');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'distribution_key', 'L_ORDERKEY');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'bitmap_columns', 'L_ORDERKEY,L_PARTKEY,L_SUPPKEY,L_LINENUMBER,L_RETURNFLAG,L_LINESTATUS,L_SHIPINSTRUCT,L_SHIPMODE,L_COMMENT');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'dictionary_encoding_columns', 'L_RETURNFLAG,L_LINESTATUS,L_SHIPINSTRUCT,L_SHIPMODE,L_COMMENT');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS ORDERS;
BEGIN;
CREATE TABLE ORDERS
(
O_ORDERKEY BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY,
O_CUSTKEY INT NOT NULL,
O_ORDERSTATUS TEXT NOT NULL,
O_TOTALPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL,
O_ORDERDATE timestamptz NOT NULL,
O_ORDERPRIORITY TEXT NOT NULL,
O_CLERK TEXT NOT NULL,
O_SHIPPRIORITY INT NOT NULL,
O_COMMENT TEXT NOT NULL
);
CALL set_table_property('ORDERS', 'segment_key', 'O_ORDERDATE');
CALL set_table_property('ORDERS', 'distribution_key', 'O_ORDERKEY');
CALL set_table_property('ORDERS', 'bitmap_columns', 'O_ORDERKEY,O_CUSTKEY,O_ORDERSTATUS,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_SHIPPRIORITY,O_COMMENT');
CALL set_table_property('ORDERS', 'dictionary_encoding_columns', 'O_ORDERSTATUS,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_COMMENT');
CALL set_table_property('ORDERS', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS PARTSUPP;
BEGIN;
CREATE TABLE PARTSUPP
(
PS_PARTKEY INT NOT NULL,
PS_SUPPKEY INT NOT NULL,
PS_AVAILQTY INT NOT NULL,
PS_SUPPLYCOST DECIMAL(15,2) NOT NULL,
PS_COMMENT TEXT NOT NULL,
PRIMARY KEY(PS_PARTKEY,PS_SUPPKEY)
);
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'distribution_key', 'PS_PARTKEY');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'colocate_with', 'LINEITEM');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'bitmap_columns', 'PS_PARTKEY,PS_SUPPKEY,PS_AVAILQTY,PS_COMMENT');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'dictionary_encoding_columns', 'PS_COMMENT');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS PART;
BEGIN;
CREATE TABLE PART
(
P_PARTKEY INT NOT NULL PRIMARY KEY,
P_NAME TEXT NOT NULL,
P_MFGR TEXT NOT NULL,
P_BRAND TEXT NOT NULL,
P_TYPE TEXT NOT NULL,
P_SIZE INT NOT NULL,
P_CONTAINER TEXT NOT NULL,
P_RETAILPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL,
P_COMMENT TEXT NOT NULL
);
CALL set_table_property('PART', 'distribution_key', 'P_PARTKEY');
CALL set_table_property('PART', 'bitmap_columns', 'P_PARTKEY,P_SIZE,P_NAME,P_MFGR,P_BRAND,P_TYPE,P_CONTAINER,P_COMMENT');
CALL set_table_property('PART', 'dictionary_encoding_columns', 'P_NAME,P_MFGR,P_BRAND,P_TYPE,P_CONTAINER,P_COMMENT');
CALL set_table_property('PART', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS CUSTOMER;
BEGIN;
CREATE TABLE CUSTOMER
(
C_CUSTKEY INT NOT NULL PRIMARY KEY,
C_NAME TEXT NOT NULL,
C_ADDRESS TEXT NOT NULL,
C_NATIONKEY INT NOT NULL,
C_PHONE TEXT NOT NULL,
C_ACCTBAL DECIMAL(15,2) NOT NULL,
C_MKTSEGMENT TEXT NOT NULL,
C_COMMENT TEXT NOT NULL
);
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'distribution_key', 'C_CUSTKEY');
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'bitmap_columns', 'C_CUSTKEY,C_NATIONKEY,C_NAME,C_ADDRESS,C_PHONE,C_MKTSEGMENT,C_COMMENT');
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'dictionary_encoding_columns', 'C_NAME,C_ADDRESS,C_PHONE,C_MKTSEGMENT,C_COMMENT');
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS SUPPLIER;
BEGIN;
CREATE TABLE SUPPLIER
(
S_SUPPKEY INT NOT NULL PRIMARY KEY,
S_NAME TEXT NOT NULL,
S_ADDRESS TEXT NOT NULL,
S_NATIONKEY INT NOT NULL,
S_PHONE TEXT NOT NULL,
S_ACCTBAL DECIMAL(15,2) NOT NULL,
S_COMMENT TEXT NOT NULL
);
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'distribution_key', 'S_SUPPKEY');
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'bitmap_columns', 'S_SUPPKEY,S_NAME,S_ADDRESS,S_NATIONKEY,S_PHONE,S_COMMENT');
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'dictionary_encoding_columns', 'S_NAME,S_ADDRESS,S_PHONE,S_COMMENT');
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS NATION;
BEGIN;
CREATE TABLE NATION(
N_NATIONKEY INT NOT NULL PRIMARY KEY,
N_NAME text NOT NULL,
N_REGIONKEY INT NOT NULL,
N_COMMENT text NOT NULL
);
CALL set_table_property('NATION', 'distribution_key', 'N_NATIONKEY');
CALL set_table_property('NATION', 'bitmap_columns', 'N_NATIONKEY,N_NAME,N_REGIONKEY,N_COMMENT');
CALL set_table_property('NATION', 'dictionary_encoding_columns', 'N_NAME,N_COMMENT');
CALL set_table_property('NATION', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
DROP TABLE IF EXISTS REGION;
BEGIN;
CREATE TABLE REGION
(
R_REGIONKEY INT NOT NULL PRIMARY KEY,
R_NAME TEXT NOT NULL,
R_COMMENT TEXT
);
CALL set_table_property('REGION', 'distribution_key', 'R_REGIONKEY');
CALL set_table_property('REGION', 'bitmap_columns', 'R_REGIONKEY,R_NAME,R_COMMENT');
CALL set_table_property('REGION', 'dictionary_encoding_columns', 'R_NAME,R_COMMENT');
CALL set_table_property('REGION', 'time_to_live_in_seconds', '31536000');
COMMIT;
c. 新增应用 GitHub 公开事件数据的外部表。
单击左上角的图标,在新增的长期 Query 查问页面,抉择已创立的实例名和数据库后,请您在 SQL 查问的编辑框输出示例代码,单击运行。
示例 SQL 语句用来创立名称为 gh_event_data 的外部表,并设置 distribution_key、event_time_column、clustering_key 的表属性,用于后续数据导入和高性能查问。
DROP TABLE IF EXISTS gh_event_data;
BEGIN;
CREATE TABLE gh_event_data (
id bigint,
actor_id bigint,
actor_login text,
repo_id bigint,
repo_name text,
org_id bigint,
org_login text,
type text,
created_at timestamp with time zone NOT NULL,
action text,
iss_or_pr_id bigint,
number bigint,
comment_id bigint,
commit_id text,
member_id bigint,
rev_or_push_or_rel_id bigint,
ref text,
ref_type text,
state text,
author_association text,
language text,
merged boolean,
merged_at timestamp with time zone,
additions bigint,
deletions bigint,
changed_files bigint,
push_size bigint,
push_distinct_size bigint,
hr text,
month text,
year text,
ds text
);
CALL set_table_property('public.gh_event_data', 'distribution_key', 'id');
CALL set_table_property('public.gh_event_data', 'event_time_column', 'created_at');
CALL set_table_property('public.gh_event_data', 'clustering_key', 'created_at');
COMMIT;
导入示例数据
外部表创立胜利后,能够通过以下步骤将数据导入 Hologres 外部表中。内部表在 Hologres 中不存储数据,只进行字段映射。通过内部表您能够应用 Hologres 间接调用存储于 MaxCompute 公共空间 MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA 的数据。
1. 在 SQL 编辑器页面,单击左上角的图标。
2. 导入 TPC- H 数据集数据。
在新增的长期 Query 查问页面,抉择已创立的实例名和数据库后,请您在 SQL 查问的编辑框输出示例代码,单击运行。
示例 SQL 语句将 MaxCompute 公共空间 MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA 中 public.odps_customer_10g、public.odps_lineitem_10g 等表中数据导入到对应名称的外部表中,用于后续查问。
INSERT INTO public.customer SELECT * FROM public.odps_customer_10g ;
INSERT INTO public.lineitem SELECT * FROM public.odps_lineitem_10g ;
INSERT INTO public.nation SELECT * FROM public.odps_nation_10g ;
INSERT INTO public.orders SELECT * FROM public.odps_orders_10g ;
INSERT INTO public.part SELECT * FROM public.odps_part_10g ;
INSERT INTO public.partsupp SELECT * FROM public.odps_partsupp_10g ;
INSERT INTO public.region SELECT * FROM public.odps_region_10g ;
INSERT INTO public.supplier SELECT * FROM public.odps_supplier_10g ;
vacuum nation;
vacuum region;
vacuum supplier;
vacuum customer;
vacuum part;
vacuum partsupp;
vacuum orders;
vacuum lineitem;
analyze nation;
analyze region;
analyze lineitem;
analyze orders;
analyze customer;
analyze part;
analyze partsupp;
analyze supplier;
analyze lineitem (l_orderkey,l_partkey,l_suppkey);
analyze orders (o_custkey);
analyze partsupp(ps_partkey,ps_suppkey);
3. 导入 GitHub 公开事件数据。
单击左上角的图标,在新增的长期 Query 查问页面,抉择已创立的实例名和数据库后,请您在 SQL 查问的编辑框输出示例代码,单击运行。
示例 SQL 语句将 MaxCompute 公共空间 MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA 中的表 dwd_github_events_odps 中前一日的数据导入到外部表中,用于后续查问。因为本次流动中 Hologres 的资源无限,建议您导入并查问少于 15 天的数据。
INSERT INTO gh_event_data
SELECT
*
FROM
dwd_github_events_odps
WHERE
ds >= (CURRENT_DATE - interval '1 day')::text;
analyze gh_event_data;
查问表中数据
1. 在 SQL 编辑器页面,单击左上角的图标。
2. 基于 TPC- H 数据集数据查问。
在新增的长期 Query 查问页面,抉择已创立的实例名和数据库后,请您在 SQL 查问的编辑框输出示例代码,单击运行。
下述 SQL 代码均为查问外部表数据应用,如需查问内部表,请将对应代码查问的表名更换为内部表名。
基于 TPC- H 演变的 22 条查问语句请参见查问表中数据。
select
l_returnflag,
l_linestatus,
sum(l_quantity) as sum_qty,
sum(l_extendedprice) as sum_base_price,
sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as sum_disc_price,
sum(l_extendedprice * (1 - l_discount) * (1 + l_tax)) as sum_charge,
avg(l_quantity) as avg_qty,
avg(l_extendedprice) as avg_price,
avg(l_discount) as avg_disc,
count(*) as count_order
from
lineitem
where
l_shipdate <= date '1998-12-01' - interval '120' day
group by
l_returnflag,
l_linestatus
order by
l_returnflag,
l_linestatus;
3. 基于 GitHub 公开事件数据查问。单击左上角的图标,在新增的长期 Query 查问页面,抉择已创立的实例名和数据库后,请您在 SQL 查问的编辑框输出示例代码,单击运行。本文给出一些简略的数据分析语句,您能够基于表中字段,自行设计其余剖析语句并查问。下述 SQL 代码均为查问外部表数据应用,如需查问内部表,请将对应代码查问的表名更换为内部表名。
- 查问昨日最沉闷我的项目。
SELECT
repo_name,
COUNT(*) AS events
FROM
gh_event_data
WHERE
created_at >= CURRENT_DATE - interval '1 day'
GROUP BY
repo_name
ORDER BY
events DESC
LIMIT 5;
- 查问昨日最沉闷开发者。
SELECT
actor_login,
COUNT(*) AS events
FROM
gh_event_data
WHERE
created_at >= CURRENT_DATE - interval '1 day'
AND actor_login NOT LIKE '%[bot]'
GROUP BY
actor_login
ORDER BY
events DESC
LIMIT 5;
- 查问昨日编程语言排行。
SELECT
language,
count(*) total
FROM
gh_event_data
WHERE
created_at > CURRENT_DATE - interval '1 day'
AND language IS NOT NULL
GROUP BY
language
ORDER BY
total DESC
LIMIT 10;
- 查问昨日我的项目新增星标数排行(不思考勾销星标的场景)。
SELECT
repo_id,
repo_name,
COUNT(actor_login) total
FROM
gh_event_data
WHERE
type = 'WatchEvent'
AND created_at > CURRENT_DATE - interval '1 day'
GROUP BY
repo_id,
repo_name
ORDER BY
total DESC
LIMIT 10;
实现
实现以上操作后,您曾经胜利实现了 Hologres 数据查问操作。查问命令执行胜利后,在长期 Query 查问页面下弹出后果页签,显示如下查问数据后果。
- 基于 TPC- H 数据集数据查问后果示例:
- 基于 GitHub 公开事件数据查问后果示例:
- 昨日最沉闷我的项目:
- 昨日最沉闷开发者:
- 昨日编程语言排行:
- 昨日我的项目新增星标数排行:
点击立刻收费试用云产品 开启云上实际之旅!
原文链接
本文为阿里云原创内容,未经容许不得转载。