导出SQL运行结果的方法总结

本文通过几个例子，介绍了几种下载MaxCompute SQL计算结果的方法。为了减少篇幅，所有的SDK部分都只举例介绍Java的例子。

SQLTask

SQLTask是SDK直接调用MaxCompute SQL的接口，能很方便得运行SQL并获得其返回结果。

从文档可以看到，SQLTask.getResult(i); 返回的是一个List。用户可以循环迭代这个List，获得完整的SQL计算返回结果。不过这个方法有个缺陷，可以参考这里这里提到的SetProject
READ_TABLE_MAX_ROW的功能。目前Select语句返回给客户端的数据条数最大可以调整到1万。也就是说如果在客户端上（包括SQLTask）直接Select，那相当于查询结果上最后加了个Limit N（如果是CREATE TABLE XX AS SELECT或者用INSERT INTO/OVERWRITE TABLE把结果固化到具体的表里就没关系）。

Tunnel

如果需要导出的查询结果就是某张表的全部内容（或者是具体的某个分区的全部内容），可以用Tunnel来做。官网提供了命令行工具和基于SDK编写的Tunnl
SDK。为了简单起见，这里就只提供一个命令行导出数据的例子，Tunnel SDK的编写是在有一些命令行没办法支持的情况下才需要考虑。具体需要用的时候看下文档好了。

>tunnel d wc_out c:\wc_out.dat;
2016-12-16 19:32:08  -  new session: 201612161932082d3c9b0a012f68e7     total lines: 3
2016-12-16 19:32:08  -  file [0]: [0, 3), c:\wc_out.dat
downloading 3 records into 1 file
2016-12-16 19:32:08  -  file [0] start
2016-12-16 19:32:08  -  file [0] OK. total: 21 bytes
download OK

SQLTask+Tunnel

可以看到，SQLTask不能处理超过1万条记录，但是Tunnel刚好可以，两者存在互补。所以可以基于两者实现数据的导出。以下用一个代码的例子来实现:

private static final String accessId = "userAccessId";
private static final String accessKey = "userAccessKey";
private static final String endPoint = "http://service.odps.aliyun.com/api";
private static final String project = "userProject";
private static fi
4000
nal String sql = "userSQL";
private static final String table = "Tmp_" + UUID.randomUUID().toString().replace("-", "_");//其实也就是随便找了个随机字符串作为临时表的名字
private static final Odps odps = getOdps();

public static void main(String[] args) {
System.out.println(table);
runSql();
tunnel();
}

/*
* 把SQLTask的结果下载过来
* */
private static void tunnel() {
TableTunnel tunnel = new TableTunnel(odps);
try {
DownloadSession downloadSession = tunnel.createDownloadSession(
project, table);
System.out.println("Session Status is : "
+ downloadSession.getStatus().toString());
long count = downloadSession.getRecordCount();
System.out.println("RecordCount is: " + count);
RecordReader recordReader = downloadSession.openRecordReader(0,
count);
Record record;
while ((record = recordReader.read()) != null) {
consumeRecord(record, downloadSession.getSchema());
}
recordReader.close();
} catch (TunnelException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e1) {
e1.printStackTrace();
}
}

/*
* 保存这条数据
* 数据量少的话直接打印后拷贝走也是一种取巧的方法。实际场景可以用Java.io写到本地文件，或者写到远端数据等各种目标保存起来。
* */
private static void consumeRecord(Record record, TableSchema schema) {
System.out.println(record.getString("username")+","+record.getBigint("cnt"));
}

/*
* 运行SQL，把查询结果保存成临时表，方便后面用Tunnel下载
* 这里保存数据的lifecycle为1天，所以哪怕删除步骤出了问题，也不会太浪费存储空间
* */
private static void runSql() {
Instance i;
StringBuilder sb = new StringBuilder("Create Table ").append(table)
.append(" lifecycle 1 as ").append(sql);
try {
System.out.println(sb.toString());
i = SQLTask.run(getOdps(), sb.toString());
i.waitForSuccess();

} catch (OdpsException e) {
e.printStackTrace();
}
}

/*
* 初始化MaxCompute(原ODPS)的连接信息
* */
private static Odps getOdps() {
Account account = new AliyunAccount(accessId, accessKey);
Odps odps = new Odps(account);
odps.setEndpoint(endPoint);
odps.setDefaultProject(project);
return odps;
}

工具实现

有时候我们希望把数据导出后用文本文件来保存，但是有时候会希望保存到数据库或者其他的别的什么地方。为了避免重复造轮子，阿里开源了工具DataX。通过配置配置文件，可以很方便的导出MaxCompute里的数据到目标数据源。

工具的安装自不必多说，关于插件的配置，可以看到有分为Reader和Writer，还有一个用来配置整个任务的诸如速度并发限制的Setting。通过配置Reader和Writer，可以很方便地适配不同的数据源。

云产品

细心的你可能已经发现，这个解掉了数据下载后保存的问题，但是还是没解决数据的生成以及两个步骤之间的调度依赖的问题。

这里隆重为大家介绍阿里云大数据开发套件这个产品，我们可以在里面运行SQL、配置任务同步（基于dataX实现），还可以设置自动周期性运行还有多任务之间的依赖，彻底解决了前面的所有烦恼。

我们先创建一个工作流，里面可以有一个SQL节点和一个数据同步节点。如图



里面配置的SQL作业和同步作业的配置如图：



注意SQL这里的创建表我先执行了一下再去配置同步（否则表都没有，同步任务没办法配置）



运行测试后，可以看到日志里显示

2016-12-17 23:43:46.394 [job-15598025] INFO  JobContainer -
任务启动时刻                    : 2016-12-17 23:43:34
任务结束时刻                    : 2016-12-17 23:43:46
任务总计耗时                    :                 11s
任务平均流量                    :           31.36KB/s
记录写入速度                    :           1668rec/s
读出记录总数                    :               16689
读写失败总数                    :                   0

到mysql里查一下，数据也进去了。

总结

如果数据比较少，我们可以直接用SQLTask得到全部的查询结果。
如果只是想导出某个表或者分区，可以用Tunnel直接导出数据。
如果SQL比较复杂，需要Tunnel和SQL相互配合才行。
开源工具DataX能帮助我们很方便把MaxCompute里的数据导出到目标数据源。
大数据开发套件可以方便地帮我们运行SQL，同步数据，并有定时调度，配置任务依赖的功能。

原文链接：

http://click.aliyun.com/m/13933/