數(shù)據(jù)倉庫：Azure Synapse：使用PolyBase進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)倉庫：AzureSynapse：使用PolyBase進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析1數(shù)據(jù)倉庫：AzureSynapse：使用PolyBase進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析1.1簡介1.1.1AzureSynapse概述AzureSynapseAnalytics是微軟提供的一種云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，它將數(shù)據(jù)集成、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)分析功能結(jié)合在一起，提供了一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理和分析服務(wù)。AzureSynapse允許用戶從各種數(shù)據(jù)源（如AzureSQL數(shù)據(jù)庫、AzureCosmosDB、AzureBlob存儲、Azure數(shù)據(jù)湖存儲、本地SQLServer等）中加載和分析數(shù)據(jù)，支持SQL和Spark兩種計算引擎，滿足不同場景下的數(shù)據(jù)處理需求。1.1.2PolyBase的作用與優(yōu)勢PolyBase是AzureSynapse中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，它允許數(shù)據(jù)倉庫直接查詢存儲在AzureBlob存儲或Azure數(shù)據(jù)湖存儲中的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而無需將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中。PolyBase提供了以下優(yōu)勢：性能優(yōu)化：PolyBase可以并行讀取和處理大量數(shù)據(jù)，顯著提高查詢性能。數(shù)據(jù)兼容性：支持多種數(shù)據(jù)格式，如CSV、JSON、Parquet等，無需進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。成本效益：避免了數(shù)據(jù)移動的成本，直接在存儲位置進(jìn)行查詢，降低了總體擁有成本。實(shí)時分析：能夠?qū)崟r分析存儲在AzureBlob存儲或Azure數(shù)據(jù)湖存儲中的數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)的時效性。1.2使用PolyBase進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析1.2.1創(chuàng)建外部表在AzureSynapse中使用PolyBase，首先需要創(chuàng)建一個外部表來描述存儲在AzureBlob存儲或Azure數(shù)據(jù)湖存儲中的數(shù)據(jù)。以下是一個使用T-SQL創(chuàng)建外部表的示例，該表指向存儲在AzureBlob存儲中的CSV文件：--創(chuàng)建外部數(shù)據(jù)源

CREATEEXTERNALDATASOURCEMyBlobStorage

WITH(TYPE=BLOB_STORAGE,

LOCATION='/mycontainer',

CREDENTIAL=MyCredential);

--創(chuàng)建外部文件格式

CREATEEXTERNALFILEFORMATMyCSVFormat

WITH(FORMAT_TYPE=DELIMITEDTEXT,

FORMAT_OPTIONS(FIELD_TERMINATOR=',',STRING_DELIMITER='"',FIRST_ROW=2));

--創(chuàng)建外部表

CREATEEXTERNALTABLEdbo.MyExternalTable

(

Idint,

Namenvarchar(50),

Ageint

)

WITH(

LOCATION='/myfolder/myfile.csv',

DATA_SOURCE=MyBlobStorage,

FILE_FORMAT=MyCSVFormat

);1.2.2查詢外部表創(chuàng)建了外部表之后，可以直接使用T-SQL查詢這些數(shù)據(jù)，就像查詢內(nèi)部表一樣。以下是一個查詢外部表的示例：--查詢外部表

SELECT*FROMdbo.MyExternalTable;1.2.3使用PolyBase進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換PolyBase還支持在查詢過程中進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，例如，可以使用T-SQL的內(nèi)置函數(shù)來轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型或處理數(shù)據(jù)。以下是一個示例，展示了如何在查詢過程中使用TRY_CONVERT函數(shù)將字符串轉(zhuǎn)換為日期：--查詢并轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)

SELECTId,Name,TRY_CONVERT(int,Age)ASAge

FROMdbo.MyExternalTable;1.2.4PolyBase與Spark的集成除了使用SQL查詢外部數(shù)據(jù)，AzureSynapse還支持使用ApacheSpark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。以下是一個使用SparkSQL查詢外部數(shù)據(jù)的示例：#創(chuàng)建Spark會話

spark=SparkSession.builder.appName("PolyBaseExample").getOrCreate()

#讀取外部數(shù)據(jù)

df=spark.read.format("csv").option("header","true").option("inferSchema","true").load("wasbs://mycontainer@/myfolder/myfile.csv")

#顯示數(shù)據(jù)

df.show()1.2.5性能優(yōu)化技巧為了最大化PolyBase的性能，可以采用以下技巧：使用分區(qū)：為外部表創(chuàng)建分區(qū)可以提高查詢性能，特別是在處理大量數(shù)據(jù)時。優(yōu)化查詢：避免使用SELECT*，而是指定需要的列，減少數(shù)據(jù)傳輸量。使用并行處理：PolyBase支持并行處理，合理設(shè)置并行度可以提高查詢速度。通過以上步驟，可以有效地在AzureSynapse中使用PolyBase進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時查詢和處理，提高數(shù)據(jù)倉庫的性能和靈活性。2數(shù)據(jù)倉庫：AzureSynapse：使用PolyBase進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析2.1設(shè)置AzureSynapse環(huán)境2.1.1創(chuàng)建AzureSynapse工作區(qū)在開始使用AzureSynapse進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析之前，首先需要創(chuàng)建一個AzureSynapse工作區(qū)。AzureSynapse工作區(qū)是AzureSynapseAnalytics的核心組件，它將數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)集成服務(wù)整合在一起，提供了一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理和分析平臺。步驟1:登錄Azure門戶首先，登錄到Azure門戶，使用你的Azure訂閱賬戶。步驟2:創(chuàng)建工作區(qū)在Azure門戶的左側(cè)菜單中，選擇“創(chuàng)建資源”。在搜索框中輸入“Synapse”，然后從結(jié)果中選擇“Synapse工作區(qū)”。點(diǎn)擊“創(chuàng)建”按鈕，填寫工作區(qū)的基本信息，包括訂閱、資源組、工作區(qū)名稱和位置。在“高級設(shè)置”中，選擇SQL池和Spark池的配置，這些是執(zhí)行PolyBase操作的基礎(chǔ)。完成設(shè)置后，點(diǎn)擊“審查+創(chuàng)建”，然后點(diǎn)擊“創(chuàng)建”以開始部署。步驟3:配置防火墻和網(wǎng)絡(luò)設(shè)置確保你的IP地址被添加到工作區(qū)的防火墻規(guī)則中，以便能夠從你的位置訪問工作區(qū)。步驟4:驗(yàn)證工作區(qū)工作區(qū)創(chuàng)建完成后，可以通過AzureSynapseStudio進(jìn)行訪問和管理。2.1.2配置PolyBasePolyBase是AzureSynapseAnalytics的一個功能，它允許你直接從數(shù)據(jù)湖讀取數(shù)據(jù)，而無需將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中。這極大地提高了數(shù)據(jù)的訪問速度和效率，同時也降低了數(shù)據(jù)移動的成本。步驟1:啟用PolyBase在AzureSynapse工作區(qū)中，你需要在SQL池中啟用PolyBase功能。這可以通過AzureSynapseStudio或T-SQL命令來完成。步驟2:創(chuàng)建外部數(shù)據(jù)源使用PolyBase，你需要創(chuàng)建一個外部數(shù)據(jù)源，指向你的數(shù)據(jù)湖存儲（例如AzureDataLakeStorageGen2）。--創(chuàng)建外部數(shù)據(jù)源

CREATEEXTERNALDATASOURCEMyDataLake

WITH(TYPE=HADOOP,LOCATION='abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.');步驟3:定義外部文件格式定義數(shù)據(jù)湖中文件的格式，例如CSV或Parquet。--定義外部文件格式

CREATEEXTERNALFILEFORMATCSVFileFormat

WITH(FORMAT_TYPE=DELIMITEDTEXT,FORMAT_OPTIONS(field_terminator=',',string_delimiter='"'));步驟4:創(chuàng)建外部表創(chuàng)建一個外部表，該表將使用你定義的外部數(shù)據(jù)源和文件格式。--創(chuàng)建外部表

CREATEEXTERNALTABLEdbo.ExternalTable

(

Column1INT,

Column2VARCHAR(50),

Column3DECIMAL(18,2)

)

WITH(LOCATION='/<your-folder-path>',DATA_SOURCE=MyDataLake,FILE_FORMAT=CSVFileFormat);步驟5:查詢外部數(shù)據(jù)現(xiàn)在，你可以直接從數(shù)據(jù)湖查詢數(shù)據(jù)，而無需將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中。--查詢外部數(shù)據(jù)

SELECT*FROMdbo.ExternalTable;通過以上步驟，你已經(jīng)成功地在AzureSynapse工作區(qū)中配置了PolyBase，可以直接從數(shù)據(jù)湖讀取和分析大數(shù)據(jù)，極大地提高了數(shù)據(jù)處理的靈活性和效率。3使用PolyBase進(jìn)行數(shù)據(jù)加載3.1從Hadoop加載數(shù)據(jù)在AzureSynapse中，PolyBase是一個強(qiáng)大的功能，允許你直接從Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）加載數(shù)據(jù)到SQL數(shù)據(jù)倉庫，而無需將數(shù)據(jù)移動到AzureBlob存儲或任何其他存儲層。這極大地提高了數(shù)據(jù)加載的效率和速度，尤其是在處理大數(shù)據(jù)集時。3.1.1原理PolyBase通過使用外部數(shù)據(jù)源和外部表的概念，將Hadoop中的數(shù)據(jù)視為SQL數(shù)據(jù)倉庫中的表。它使用Hadoop的Hive元數(shù)據(jù)存儲來發(fā)現(xiàn)和理解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，然后通過Hadoop的Hive查詢引擎執(zhí)行查詢，將結(jié)果直接加載到SQL數(shù)據(jù)倉庫中。3.1.2實(shí)例假設(shè)你有一個Hadoop集群，并且在HDFS中有一個CSV文件，文件名為sales.csv，包含銷售數(shù)據(jù)。你想要將這些數(shù)據(jù)加載到AzureSynapse的SQL數(shù)據(jù)倉庫中。步驟1：創(chuàng)建外部數(shù)據(jù)源首先，你需要在AzureSynapse中創(chuàng)建一個外部數(shù)據(jù)源，指向你的Hadoop集群。CREATEEXTERNALDATASOURCEHadoopCluster

WITH(TYPE=HADOOP,

LOCATION='hdfs://<your_hadoop_cluster_address>',

CREDENTIAL=<your_credential>);步驟2：創(chuàng)建外部表接下來，創(chuàng)建一個外部表，該表的結(jié)構(gòu)與sales.csv文件中的數(shù)據(jù)相匹配。CREATEEXTERNALTABLESales_Hadoop

(

SalesIDint,

ProductIDint,

CustomerIDint,

SalesDatedate,

SalesAmountdecimal(18,2)

)

WITH(

LOCATION='/user/hive/warehouse/sales.csv',

DATA_SOURCE=HadoopCluster,

FORMAT='CSV',

FIELD_TERMINATOR=',',

FIRST_ROW=2

);步驟3：加載數(shù)據(jù)最后，使用INSERTINTO語句將數(shù)據(jù)從Hadoop中的外部表加載到AzureSynapse的SQL數(shù)據(jù)倉庫中的目標(biāo)表。INSERTINTOSales

SELECTSalesID,ProductID,CustomerID,SalesDate,SalesAmount

FROMSales_Hadoop;3.2從AzureBlob存儲加載數(shù)據(jù)AzureBlob存儲是AzureSynapse中PolyBase的另一個重要數(shù)據(jù)源。通過PolyBase，你可以直接從Blob存儲加載數(shù)據(jù)，而無需先將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到SQL數(shù)據(jù)倉庫中。這對于處理大量非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特別有用。3.2.1原理PolyBase使用AzureBlob存儲作為數(shù)據(jù)源時，它會讀取Blob存儲中的數(shù)據(jù)文件，并根據(jù)定義的外部表結(jié)構(gòu)解析數(shù)據(jù)。然后，PolyBase將解析后的數(shù)據(jù)加載到SQL數(shù)據(jù)倉庫中的目標(biāo)表。3.2.2實(shí)例假設(shè)你有一個AzureBlob存儲帳戶，其中包含一個名為salesdata的容器，該容器中有一個名為sales.json的JSON文件，包含銷售數(shù)據(jù)。你想要將這些數(shù)據(jù)加載到AzureSynapse的SQL數(shù)據(jù)倉庫中。步驟1：創(chuàng)建外部數(shù)據(jù)源首先，創(chuàng)建一個指向AzureBlob存儲的外部數(shù)據(jù)源。CREATEEXTERNALDATASOURCEBlobStorage

WITH(TYPE=BLOB_STORAGE,

LOCATION='https://<your_blob_storage_account>.',

CREDENTIAL=<your_credential>);步驟2：創(chuàng)建外部表創(chuàng)建一個外部表，該表的結(jié)構(gòu)與sales.json文件中的數(shù)據(jù)相匹配。CREATEEXTERNALTABLESales_Blob

(

SalesIDint,

ProductIDint,

CustomerIDint,

SalesDatedate,

SalesAmountdecimal(18,2)

)

WITH(

LOCATION='salesdata/sales.json',

DATA_SOURCE=BlobStorage,

FORMAT='JSON',

DATA_COMPRESSION='DECOMPRESS'

);步驟3：加載數(shù)據(jù)使用INSERTINTO語句將數(shù)據(jù)從Blob存儲中的外部表加載到SQL數(shù)據(jù)倉庫中的目標(biāo)表。INSERTINTOSales

SELECTSalesID,ProductID,CustomerID,SalesDate,SalesAmount

FROMSales_Blob;通過以上步驟，你可以有效地使用PolyBase在AzureSynapse中從Hadoop和AzureBlob存儲加載數(shù)據(jù)，從而簡化大數(shù)據(jù)分析的流程。4數(shù)據(jù)倉庫：AzureSynapse：PolyBase查詢優(yōu)化技巧4.1使用適當(dāng)?shù)奈募袷皆贏zureSynapse中，PolyBase用于查詢和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集，尤其是在Hadoop或AzureDataLakeStorage中的數(shù)據(jù)。選擇正確的文件格式對于提高查詢性能至關(guān)重要。不同的文件格式在壓縮、讀取速度和存儲效率方面有顯著差異。以下是一些推薦的文件格式：4.1.1ParquetParquet是一種列式存儲格式，非常適合大數(shù)據(jù)分析。它支持高效的壓縮和編碼，可以顯著減少I/O操作，從而加快查詢速度。此外，Parquet可以存儲復(fù)雜的嵌套數(shù)據(jù)類型，如數(shù)組和映射，這在處理JSON或XML數(shù)據(jù)時非常有用。示例代碼--創(chuàng)建一個外部表，使用Parquet格式存儲數(shù)據(jù)

CREATEEXTERNALTABLE[dbo].[Sales]

(

[SalesOrderID]int,

[SalesOrderDetailID]int,

[ProductID]int,

[OrderQty]int,

[UnitPrice]decimal(10,2),

[UnitPriceDiscount]decimal(10,2),

[LineTotal]decimal(10,2)

)

WITH

(

LOCATION='/salesdata/',

DATA_SOURCE=AzureDataLake,

FILE_FORMAT=Parquet,

REJECT_TYPE=VALUE,

REJECT_VALUE=0

);4.1.2ORCOptimizedRowColumnar(ORC)格式是另一種列式存儲格式，專為大數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化。它提供了與Parquet類似的優(yōu)勢，但在某些場景下可能提供更好的性能，尤其是在數(shù)據(jù)需要頻繁更新的情況下。4.1.3CSV雖然CSV是一種常見的文件格式，但在PolyBase中使用時，它可能不是最高效的。CSV是行式存儲，這意味著在讀取特定列時，PolyBase需要讀取整個行，這可能導(dǎo)致不必要的I/O操作。然而，在數(shù)據(jù)量較小或數(shù)據(jù)不需要復(fù)雜分析的情況下，CSV可以是一個合適的選擇。4.2優(yōu)化數(shù)據(jù)分布和并行處理PolyBase利用并行處理來加速查詢執(zhí)行。數(shù)據(jù)的分布方式直接影響并行處理的效率。以下是一些優(yōu)化數(shù)據(jù)分布和并行處理的策略：4.2.1數(shù)據(jù)分區(qū)通過將數(shù)據(jù)分區(qū)存儲，可以減少查詢時需要掃描的數(shù)據(jù)量。PolyBase可以利用數(shù)據(jù)分區(qū)來并行處理查詢，每個分區(qū)由一個或多個并行處理單元處理。示例代碼--創(chuàng)建一個外部表，使用Parquet格式存儲數(shù)據(jù)，并按日期分區(qū)

CREATEEXTERNALTABLE[dbo].[Sales]

(

[SalesOrderID]int,

[SalesOrderDetailID]int,

[ProductID]int,

[OrderQty]int,

[UnitPrice]decimal(10,2),

[UnitPriceDiscount]decimal(10,2),

[LineTotal]decimal(10,2),

[OrderDate]date

)

WITH

(

LOCATION='/salesdata/',

DATA_SOURCE=AzureDataLake,

FILE_FORMAT=Parquet,

REJECT_TYPE=VALUE,

REJECT_VALUE=0,

PARTITIONED_BY=(OrderDate)

);4.2.2數(shù)據(jù)復(fù)制在某些情況下，將數(shù)據(jù)復(fù)制到多個節(jié)點(diǎn)可以提高查詢性能。這適用于數(shù)據(jù)量較小但查詢頻率較高的場景。數(shù)據(jù)復(fù)制減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r間，因?yàn)槊總€節(jié)點(diǎn)都有數(shù)據(jù)的完整副本。4.2.3數(shù)據(jù)傾斜數(shù)據(jù)傾斜是指數(shù)據(jù)在節(jié)點(diǎn)之間分布不均，這可能導(dǎo)致某些節(jié)點(diǎn)處理的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于其他節(jié)點(diǎn)，從而影響整體查詢性能。為了避免數(shù)據(jù)傾斜，可以使用哈希分布或輪詢分布策略來確保數(shù)據(jù)均勻分布。示例代碼--使用PolyBase查詢，確保數(shù)據(jù)均勻分布

SELECT*

FROMOPENROWSET

(

BULK'salesdata/*.parquet',

DATA_SOURCE='AzureDataLake',

FORMAT='PARQUET'

)

WITH

(

[SalesOrderID]int'$.SalesOrderID',

[SalesOrderDetailID]int'$.SalesOrderDetailID',

[ProductID]int'$.ProductID',

[OrderQty]int'$.OrderQty',

[UnitPrice]decimal(10,2)'$.UnitPrice',

[UnitPriceDiscount]decimal(10,2)'$.UnitPriceDiscount',

[LineTotal]decimal(10,2)'$.LineTotal',

[OrderDate]date'$.OrderDate'

)AS[Sales]

WHERE[OrderDate]BETWEEN'2020-01-01'AND'2020-12-31';在上述代碼中，通過指定查詢的時間范圍，可以避免讀取所有分區(qū)，從而提高查詢效率。通過遵循這些策略，可以顯著提高在AzureSynapse中使用PolyBase進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的查詢性能。選擇正確的文件格式和優(yōu)化數(shù)據(jù)分布是實(shí)現(xiàn)高效查詢的關(guān)鍵步驟。5數(shù)據(jù)倉庫：AzureSynapse：PolyBase高級功能5.1外部表的使用在AzureSynapse中，PolyBase允許你直接從Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、AzureBlob存儲或AzureDataLake存儲中讀取數(shù)據(jù)，而無需將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到SQL數(shù)據(jù)倉庫中。這極大地提高了數(shù)據(jù)處理的效率，因?yàn)槟憧梢栽诓灰苿訑?shù)據(jù)的情況下執(zhí)行查詢。外部表是實(shí)現(xiàn)這一功能的關(guān)鍵，它們在SQL數(shù)據(jù)倉庫中創(chuàng)建了一個虛擬視圖，指向存儲在外部存儲中的數(shù)據(jù)。5.1.1創(chuàng)建外部表要創(chuàng)建一個外部表，你需要定義表結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)位置以及數(shù)據(jù)格式。以下是一個創(chuàng)建外部表的示例，該表指向AzureBlob存儲中的CSV文件：--創(chuàng)建外部數(shù)據(jù)源

CREATEEXTERNALDATASOURCEMyBlobStorage

WITH(TYPE=BLOB_STORAGE,

LOCATION='/mycontainer',

CREDENTIAL=MyCredential);

--創(chuàng)建外部文件格式

CREATEEXTERNALFILEFORMATMyCSVFormat

WITH(FORMAT_TYPE=DELIMITEDTEXT,

FORMAT_OPTIONS(FIELD_TERMINATOR=',',STRING_DELIMITER='"',FIRST_ROW=2));

--創(chuàng)建外部表

CREATEEXTERNALTABLEdbo.MyExternalTable

(Idint,

Namevarchar(255),

Ageint

)

WITH(LOCATION='/myfolder/myfile.csv',

DATA_SOURCE=MyBlobStorage,

FILE_FORMAT=MyCSVFormat);5.1.2查詢外部表一旦外部表創(chuàng)建完成，你就可以像查詢內(nèi)部表一樣查詢它。以下是一個簡單的查詢示例：--查詢外部表

SELECT*FROMdbo.MyExternalTable;5.2動態(tài)數(shù)據(jù)類型處理PolyBase支持動態(tài)數(shù)據(jù)類型處理，這意味著你可以處理JSON或XML等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而無需事先知道其確切結(jié)構(gòu)。這在處理大數(shù)據(jù)時特別有用，因?yàn)閿?shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)可能在收集過程中發(fā)生變化。5.2.1處理JSON數(shù)據(jù)假設(shè)你有一個存儲在AzureBlob存儲中的JSON文件，你可以使用以下代碼創(chuàng)建一個外部表來處理它：--創(chuàng)建外部數(shù)據(jù)源

CREATEEXTERNALDATASOURCEMyBlobStorage

WITH(TYPE=BLOB_STORAGE,

LOCATION='/mycontainer',

CREDENTIAL=MyCredential);

--創(chuàng)建外部文件格式

CREATEEXTERNALFILEFORMATMyJSONFormat

WITH(FORMAT_TYPE=JSON);

--創(chuàng)建外部表

CREATEEXTERNALTABLEdbo.MyExternalJSONTable

WITH(DATA_SOURCE=MyBlobStorage,

LOCATION='/myfolder/myfile.json',

FILE_FORMAT=MyJSONFormat)

AS

SELECT*FROMOPENROWSET(BULK'myfile.json',DATA_SOURCE='MyBlobStorage',FORMAT='JSON')WITH(

Idint'$.id',

Namevarchar(255)'$.name',

Detailsvarchar(max)ASJSON'$.details'

);在這個例子中，$.id、$.name和$.details是JSON路徑表達(dá)式，用于從JSON文檔中提取數(shù)據(jù)。5.2.2查詢JSON外部表查詢JSON外部表與查詢CSV外部表類似，但你可能需要使用一些特定的函數(shù)來處理JSON數(shù)據(jù)：--查詢JSON外部表

SELECTId,Name,Details->'$.age'ASAge

FROMdbo.MyExternalJSONTable;在這個查詢中，Details->'$.age'使用了JSON查詢操作符來從Details列中提取age字段的值。通過使用PolyBase的這些高級功能，你可以更靈活地處理和分析存儲在AzureSynapse中的大數(shù)據(jù)，無論數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的還是非結(jié)構(gòu)化的。這不僅提高了數(shù)據(jù)處理的效率，還增強(qiáng)了數(shù)據(jù)倉庫的適應(yīng)性和擴(kuò)展性。6PolyBase與AzureSynapse集成案例分析6.11實(shí)時數(shù)據(jù)分析示例在實(shí)時數(shù)據(jù)分析場景中，PolyBase在AzureSynapse中的作用尤為突出。它能夠直接從外部數(shù)據(jù)源讀取數(shù)據(jù)，而無需將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Synapse倉庫中。下面，我們將通過一個具體的示例來展示如何使用PolyBase進(jìn)行實(shí)時數(shù)據(jù)分析。6.1.1創(chuàng)建外部表假設(shè)我們有一個存儲在AzureBlobStorage中的JSON文件，其中包含實(shí)時的銷售數(shù)據(jù)。我們首先需要在AzureSynapse中創(chuàng)建一個外部表，以便能夠查詢這些數(shù)據(jù)。--創(chuàng)建外部表SalesData

CREATEEXTERNALTABLEdbo.SalesData

(

SalesIDint,

ProductIDint,

Quantityint,

SaleDatedatetime,

Amountdecimal(18,2)

)

WITH

(

LOCATION='/salesdata/',

DATA_SOURCE=AzureBlobStorage,

FORMAT='PARQUET',

SERDE_PROPERTIES=('json.format'='multiLine')

);注釋:-LOCATION指定數(shù)據(jù)在BlobStorage中的位置。-DATA_SOURCE是之前在Synapse工作空間中配置的數(shù)據(jù)源。-FORMAT指定數(shù)據(jù)的格式，這里我們使用了Parquet格式，但JSON文件需要使用相應(yīng)的JSON格式。-SERDE_PROPERTIES用于指定JSON文件的解析方式，這里設(shè)置為多行格式。6.1.2查詢外部表一旦外部表創(chuàng)建完成，我們就可以直接查詢這些數(shù)據(jù)，就像查詢Synapse倉庫中的任何其他表一樣。--查詢外部表SalesData

SELECT*

FROMdbo.SalesData

WHERESaleDate>'2023-01-01';注釋:-這個查詢將返回所有在2023年1月1日之后的銷售記錄。6.22批處理數(shù)據(jù)集成示例PolyBase也適用于批處理數(shù)據(jù)集成場景，例如從一個大型的CSV文件中讀取數(shù)據(jù)并將其加載到Synapse倉庫中。下面的示例將展示如何使用PolyBase來完成這一過程。6.2.1創(chuàng)建外部數(shù)據(jù)源首先，我們需要在AzureSynapse中創(chuàng)建一個外部數(shù)據(jù)源，指向我們的BlobStorage。--創(chuàng)建外部數(shù)據(jù)源

CREATEEXTERNALDATASOURCEAzureBlobStorage

WITH

(

TYPE='BLOB_STORAGE',

LOCATION='/mycontainer'

);注釋:-TYPE指定數(shù)據(jù)源的類型。-LOCATION指定BlobStorage的URL。6.2.2創(chuàng)建外部表接下來，創(chuàng)建一個外部表，用于描述CSV文件的結(jié)構(gòu)。--創(chuàng)建外部表SalesCSV

CREATEEXTERNALTABLEdbo.SalesCSV

(

SalesIDint,

ProductIDint,

Quantityint,

SaleDatedatetime,

Amountdecimal(18,2)

)

WITH

(

LOCATION='/salesdata/csv/',

DATA_SOURCE=AzureBlobStorage,

FORMAT='CSV',

FIELD_TERMINATOR=',',

STRING_DELIMITER='"',

FIRST_ROW=2,

NULL='NULL'

);注釋:-FIELD_TERMINATOR指定字段之間的分隔符。-STRING_DELIMITER指定字符串值的界定符。-FIRST_ROW指定數(shù)據(jù)開始的行數(shù)，如果CSV文件有標(biāo)題行，可以設(shè)置為2。-NULL指定空值的表示。6.2.3將數(shù)據(jù)加載到Synapse倉庫使用PolyBase，我們可以直接將外部表中的數(shù)據(jù)加載到Synapse倉庫的表中。--創(chuàng)建目標(biāo)表Sales

CREATETABLEdbo.Sales

(

SalesIDint,

ProductIDint,

Quantityint,

SaleDatedatetime,

Amountdecimal(18,2)

);

--使用PolyBase將數(shù)據(jù)從外部表加載到目標(biāo)表

INSERTINTOdbo.Sales

SELECT*

FROMdbo.SalesCSV;注釋:-CREATETABLE語句創(chuàng)建了一個目標(biāo)表Sales。-INSERTINTO語句將從外部表SalesCSV中的所有數(shù)據(jù)加載到Sales表中。通過上述示例，我們可以看到PolyBase在AzureSynapse中的強(qiáng)大功能，它不僅能夠?qū)崟r查詢外部數(shù)據(jù)源，還能夠高效地將數(shù)據(jù)加載到Synapse倉庫中，極大地簡化了大數(shù)據(jù)分析的流程。7故障排除與最佳實(shí)踐7.1常見PolyBase錯誤及其解決方案7.1.1錯誤1:外部數(shù)據(jù)源連接失敗問題描述:當(dāng)使用PolyBase從AzureSynapse連接到外部數(shù)據(jù)源時，可能會遇到連接失敗的錯誤。這通常是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)配置不正確，或者外部數(shù)據(jù)源的認(rèn)證信息有誤。解決方案:1.檢查網(wǎng)絡(luò)配置:確保你的AzureSynapse工作空間能夠訪問外部數(shù)據(jù)源。這可能需要在Azure門戶中配置網(wǎng)絡(luò)規(guī)則，允許特定的IP地址或服務(wù)標(biāo)簽訪問你的Synapse工作空間。驗(yàn)證認(rèn)證信息:確認(rèn)你提供的用戶名和密碼是正確的。對于使用服務(wù)主體或共享訪問簽名(SAS)令牌的數(shù)據(jù)源，確保這些憑據(jù)有效且具有足夠的權(quán)限。使用正確的數(shù)據(jù)源端點(diǎn):確保你使用的是正確的數(shù)據(jù)源端點(diǎn)。例如，對于AzureBlob存儲，使用wasbs://而不是https://。7.1.2錯誤2:數(shù)據(jù)類型不匹配問題描述:在從外部數(shù)據(jù)源讀取數(shù)據(jù)時，PolyBase可能會遇到數(shù)據(jù)類型不匹配的錯誤。這通常發(fā)生在源數(shù)據(jù)類型與目標(biāo)表中的數(shù)據(jù)類型不一致時。解決方案:1.檢查源數(shù)據(jù)類型:使用SELECT語句從外部數(shù)據(jù)源中讀取少量數(shù)據(jù)，以驗(yàn)證數(shù)據(jù)類型。例如，如果數(shù)據(jù)源是CSV文件，檢查CSV文件中的列數(shù)據(jù)類型是否與目標(biāo)表中的列數(shù)據(jù)類型匹配。使用轉(zhuǎn)換函數(shù):在CREATEEXTERNALTABLE語句中使用轉(zhuǎn)換函數(shù)，如TRY_CAST或TRY_CONVERT，來確保數(shù)據(jù)類型匹配。例如：CREATEEXTERNALTABLE[dbo].[ExternalTable]

(

[Id]int,

[Name]varchar(255),

[Date]date

)

WITH

(

LOCATION='wasbs://<container>@<storageaccount>./<path>',

DATA_SOURCE=<datasource>,

FORMAT='CSV',

FIELD_TERMINATOR=',',

STRING_DATA_TYPE='VARCHAR(255)',

DATE_FORMAT='MM/dd/yyyy'

);在這個例子中，DATE_FORMAT選項(xiàng)用于指定日期的格式，以確保從CSV文件讀取的日期數(shù)據(jù)類型與目標(biāo)表中的日期數(shù)據(jù)類型匹配。7.1.3錯誤3:數(shù)據(jù)加載性能低問題描述:在使用PolyBase加載大數(shù)據(jù)集時，可能會遇到性能低下的問題。這可能是由于數(shù)據(jù)源的讀取速度慢，或者PolyBase的并行度設(shè)置不當(dāng)。解決方案:1.優(yōu)化數(shù)據(jù)源:確保你的數(shù)據(jù)源是優(yōu)化的。例如，對于AzureBlob存儲，使用Parquet或ORC格式的文件，而不是CSV或TXT，因?yàn)檫@些格式支持更高效的列式存儲和壓縮。調(diào)整并行度:使用DISTRIBUTION=ROUND_ROBIN或DISTRIBUTION=REPLICATE選項(xiàng)來調(diào)整數(shù)據(jù)加載的并行度。例如：CREATEEXTERNALTABLE[dbo].[ExternalTable]

(

[Id]int,

[Name]varchar(255),

[Date]date

)

WITH

(

LOCATION='wasbs://<container>@<storageaccount>./<path>',

DATA_SOURCE=<datasource>,

FORMAT='CSV',

FIELD_TERMINATOR=',',

STRING_DATA_TYPE='VARCHAR(255)',

DATE_FORMAT='MM/dd/yyyy',

DISTRIBUTION=ROUND_ROBIN

);在這個例子中，DISTRIBUTION=ROUND_ROBIN選項(xiàng)用于在多個分布鍵之間均勻分布數(shù)據(jù)，從而提高并行加載的性能。7.2PolyBase性能調(diào)優(yōu)最佳實(shí)踐7.2.1實(shí)踐1:使用列式存儲格式描述:PolyBase在處理大數(shù)據(jù)集時，使用列式存儲格式如Parquet或ORC可以顯著提高性能。這些格式支持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮和列式讀取，減少了數(shù)據(jù)傳輸和處理的時間。示例:假設(shè)你有一個存儲在AzureBlob存儲中的Parquet文件，你可以創(chuàng)建一個外部表來讀取這些數(shù)據(jù)：CREATEEXTERNALTABLE[dbo].[ExternalTable]

(