Импорт данных из Hive, S3, MongoDB и других систем

Импорт данных из внешних систем в YTsaurus реализован через SPYT.

Ниже на этой странице приведена инструкция для запуска скрипта import.py. Этот скрипт реализует импорт данных из Hadoop, Hive, а также из СУБД, поддерживающих протокол JDBC.

Для импорта из других систем хранения данных (например, S3 или MongoDB), вы можете использовать SPYT напрямую, обратившись к этой системе с помощью соответствующего Spark Datasource.

Запуск SPYT

Для запуска SPYT-кластера можно воспользоваться инструкцией.

Также, import.py может запустить кластер перед выполнением операции импорта данных. Для этого, передайте следующие опции командной строки:

$ ./import.py \
    --start-spyt true \
    --discovery_path //path/to/discovery \
    --proxy yt_proxy_host:port

Если флаг --start-spyt не был передан, то import.py ожидает, что кластер уже запущен.

Зависимости

jar-зависимости для чтения из Hive предоставляются вместе с пакетом pyspark. Пакеты для работы с SPYT (включая pyspark), должны быть установлены на системе, из которой вызывается импорт.

Для чтения из СУБД, которая поддерживает JDBC-протокол, нужно скачать JDBC-драйвер этой СУБД.

Файл connectors/pom.xml содержит конфиг для Maven, в котором указаны JDBC-драйвера для MySQL и PostgreSQL. Эти драйвера можно скачать следующим образом:

~/yt/connectors$ mvn dependency:copy-dependencies

mvn скачает jar-файлы с драйверами для PostgreSQL и MySQL в директорию target/dependency.
Если необходимо импортировать данные из другой СУБД, добавьте JDBC-драйвер этой СУБД в качестве зависимости в pom.xml, и запустите команду $ mvn dependency:copy-dependencies

import.py

При запуске import.py необходимо передать discovery-путь для SPYT-кластера

$ ./import.py --discovery_path //path/to/discovery \
    ... # остальные опциии

Дополнительные опции должны идентифицировать источник данных, путь к импортируемым данным, а также путь в YTsaurus, куда должны быть записанны импортируемые данные.

Для Hive:

$ ./import.py --discovery_path //path/to/discovery \
    --metastore master_host:9083 \
    --warehouse-dir /path/to/hive/warehouse \
    --input hive:database_name.table_name \
    --output //path/in/yt/table

Альтернативно, можно передать в Hive SQL-запрос для исполнения, и импортировать результат этого запроса.
Для этого, используйте префикс hive_sql для описания исходных данных:

$ ./import.py --discovery_path //path/to/discovery \
    ...
    --input hive_sql:database_name:SELECT * FROM action_log WHERE action_date > '2023-01-01' \
    ...

Для СУБД, поддерживающих JDBC-протокол (например, PostgreSQL), используйте следующую команду:

$ ./import.py --discovery_path //path/to/discovery \
    --jdbc postgresql \
    --jdbc-server pg_host:5432 \
    --jdbc-user user \
    --jdbc-password '' \  # Получить пароль из консольного ввода
    --input jdbc:database_name.table_name \
    --output //path/in/yt/table

Чтобы передать в СУБД запрос для исполнения, и импортировать результат,
можно использовать префикс jdbc_sql:

$ ./import.py --discovery_path //path/to/discovery \
    ...
    --input jdbc_sql:database_name:SELECT * FROM users WHERE signup_date > '2023-01-01' \
    ...

Для импорта файла из HDFS, используйте спецификатор с указанием формата этого файла, а также
адрес HDFS NameNode:

$ ./import.py --discovery_path //path/to/discovery \
    ...
    --input text:hdfs://namenode/path/to/text/file
    ...

import.py также поддерживает форматы parquet, orc.

Опции

import.py поддерживает следующие опции:

Если операция импорта данных предусматривает запуск кластера SPYT, следующие опции командной строки могут использоваться для конфигурации этого кластера:

Поддерживаются следующие спецификаторы для импортируемых данных:

По умолчанию при записи таблицы в YTsaurus подразумевается, что таблица не существует. Если
таблица уже существует, можно ее перезаписать или дополнить, используя спецификатор overwrite или
append, например: --output overwrite:/path/to/yt

Преобразования типов

Импорт сложных типов из внешних систем может поддерживаться лишь частично. Система типов YTsaurus не имеет взаимно однозначного соответствия с системами типов других систем хранения данных. При иморте, SPYT сохранит тип по мере возможности, и преобразует значение в строку в тех случаях, когда не удалось вывести правильный тип. При необходимости, используйте SQL для корректного преобразования типов.

Диапазоны значений одного типа могут оказаться разными. Например, YTsaurus date не хранит даты ранее Юникс-эпохи, 1 января 1970 года. Попытка записать в YTsaurus более ранние даты приведет к ошибке. Даты раньше Юникс-эпохи в YTsaurus можно хранить как строки (например, используя преобразование to_char(date_value, 'YYYY-MM-DD') в PostgreSQL), или как целые числа (date_value - '1970-01-01' в PostgreSQL).