Форматы

В разделе описаны типы данных и форматы представления табличных данных, поддерживаемые системой YTsaurus.

Типы данных

В системе YTsaurus хранятся данные следующих типов:

• Структурированные данные
• Табличные данные
• Бинарные данные

Разные форматы позволяют работать с разными типами данных.

Структурированные данные

Структурированные данные — дерево узлов с атрибутами, в котором узлы соответствуют YSON-типам (map, list, простые типы) с атрибутами.
Структурированные данные можно получить при помощи команды get.

Поддерживаемые форматы: json, yson.

Пример: узлы Кипариса, их атрибуты.

Табличные данные

Табличные данные — последовательность строк, в которой каждая строка логически представляет собой пару ключ-значение, где ключ — строка, значение — структурированные данные.

Поддерживаемые форматы: json, yson, dsv, schemaful_dsv, protobuf, arrow.

Примеры: входные и выходные данные операций, входные данные команды write_table, выходные данные команды read_table.

Бинарные данные

Бинарные данные — последовательность байтов. Например, в файлах хранятся бинарные данные.

Поддерживаемые форматы: задать формат нельзя. Представление только в виде массива байтов.

Примеры: входные данные команды upload и выходные данные команды download.

Форматы представления табличных данных

В YTsaurus поддерживается несколько форматов данных, которые определяют, в каком виде данные будут переданы системе или получены от нее.
Для всех команд утилиты yt, которые возвращают или принимают данные, необходимо указывать формат.

Чтение таблицы в формате DSV:

yt read //some/table --format dsv

YTsaurus поддерживает следующие форматы представления данных:

• YSON
• JSON
• DSV (TSKV)
• SCHEMAFUL_DSV

Пример

В примерах будет использована данная таблица:

YSON

Формат YSON является основным форматом YTsaurus, в нем хранятся табличные данные, атрибуты узлов Кипариса и многие другие объекты. YSON является аналогом формата JSON, но включает понятие атрибутов узла и поддерживает бинарные данные.
Подробная спецификация в разделе YSON.

Для чтения таблицы в формате YSON выполните:

yt read --proxy <cluster-name> --format '<format=pretty>yson' '//home/tutorial/staff_unsorted_sample'

Представление таблицы в формате YSON:

{
    "name" = "Elena";
    "uid" = 95792365232151958;
};
{
    "name" = "Denis";
    "uid" = 78086244452810046;
};
{
    "name" = "Mikhail";
    "uid" = 70609792906901286;
};
{
    "name" = "Ilya";
    "uid" = 15696008603902587;
};
{
    "name" = "Oxana";
    "uid" = 76840674253209974;
};
{
    "name" = "Alexey";
    "uid" = 15943558469181404;
};
{
    "name" = "Roman";
    "uid" = 37865805882228106;
};
{
    "name" = "Anna";
    "uid" = 35039450424270744;
};
{
    "name" = "Nikolai";
    "uid" = 45320538587295288;
};
{
    "name" = "Karina";
    "uid" = 20364947097122776;
};

Параметры

В скобках указаны значения по умолчанию.

• format (binary) — описывает вид YSON, в котором будут сформированы данные. Указание вида имеет значение только при указании выходного по отношению к системе формата, для входного формата все разновидности YSON читаются системой гомогенно:
  • binary — бинарный,
  • text — текстовый, без форматирования,
  • pretty — текстовый, с форматированием.
• skip_null_values (%false) - включить пропуск значений null в схематизированных таблицах. По умолчанию все значения записываются.
• enable_string_to_all_conversion (false) — включить приведение строковых значений к численным и boolean типам. Например, "42u" преобразуется в 42u, а "false" преобразуется в %false.
• enable_all_to_string_conversion (false) — включить приведение численных и boolean значений к строковому типу. Например, число 3.14 превратится в "3.14", а %false в "false".
• enable_integral_type_conversion (true) — включить приведение uint64 к int64 и наоборот. Обратите внимание, эта опция включена по умолчанию. Если при преобразовании происходит переполнение, то возникает соответствующая ошибка.
• enable_integral_to_double_conversion (false) — включить приведение uint64 и int64 к double. Например, целое число 42 превратится в дробное число 42.0.
• enable_type_conversion (false) — включить все опции выше. В большинстве случаев достаточно пользоваться только этой опцией.
• complex_type_mode (named) — режим представления композитных типов, структур и вариантов,
  возможные значения named или positional, подробнее в разделе.
• string_keyed_dict_mode (positional) - режим представления словарей со строковыми ключами, возможные значения named или positional, подробнее в специальном разделе.
• decimal_mode (binary) — режим представления типа decimal,
  возможные значения text, binary, подробнее в разделе.
• time_mode (binary) — режим представления типов date, datetime, timestamp, возможные значения text или binary, подробнее в разделе.
• uuid_mode (binary) — режим представления типа uuid, возможные значения binary, text_yql или text_yt подробнее в разделе.

JSON

JSON — широко распространенный формат для отображения структурированных данных.

Работать с JSON удобно, используя популярные инструменты, например jq. Кроме того, нет необходимости устанавливать дополнительные библиотеки для поддержки YSON.
Подробная спецификация JSON.

Основным форматом YTsaurus является YSON. В отличие от JSON он имеет атрибуты. Поэтому для преобразования данных из YSON в JSON необходимо закодировать атрибуты в JSON.
Для этого конвертируйте узел с атрибутами в map-node c двумя ключами:

• \$value — его значением становится весь текущий узел без атрибутов;
• \$attributes — его значением становится map атрибутов.

Например, <attr=10>{x=y} представляется в виде {"$value": {"x": "y"}, "$attributes": {"attr": 10}}.

Строки в YTsaurus — YSON-строки — являются байтовыми, в то время как JSON использует кодирование Unicode.
У формата есть настройка encode_utf8, позволяющая управлять конверсией. encode_utf8 по умолчанию равен %true.

• encode_utf8=%true

Чтобы преобразовать YSON-строку в JSON-строку, нужно перевести каждый байт в unicode-символ с соответствующим номером и закодировать в UTF-8. Такое преобразование происходит, например, при чтении табличных данных командой read_table.

При преобразовании JSON-строки в YSON-строку происходит проверка последовательности unicode-символов JSON-строки: каждый из них должен находиться в диапазоне от 0 до 255. Затем они конвертируются в соответствующие байты. Такое преобразование выполняется при записи табличных данных командой write_table.

• encode_utf8=%false

Чтобы преобразовать YSON-строку в JSON-строку требуется, чтобы в YSON-строке находилась последовательность, допустимая UTF-8. Она будет преобразована в unicode-строку JSON.

При преобразовании JSON-строки в YSON-строку выполняется UTF8-кодирование unicode-символов в байтовые последовательности. Такое преобразование выполняется командой write_table.

Запись UTF-8 строки:

yt.write_table("//path/to/table", [{"key": "Иван"}], format=yt.JsonFormat(attributes={"encode_utf8": False}))

echo '{"key": "Иван"}{"key":"Иванов"}' | YT_PROXY=<cluster-name> yt write --table "//path/to/table" --format="<encode_utf8=%false>json"

Чтение таблицы в формате JSON:

yt read --proxy <cluster-name> --format json '//home/tutorial/staff_unsorted_sample'

Представление таблицы в формате JSON:

{"name":"Elena","uid":95792365232151958}
{"name":"Denis","uid":78086244452810046}
{"name":"Mikhail","uid":70609792906901286}
{"name":"Ilya","uid":15696008603902587}
{"name":"Oxana","uid":76840674253209974}
{"name":"Alexey","uid":15943558469181404}
{"name":"Roman","uid":37865805882228106}
{"name":"Anna","uid":35039450424270744}
{"name":"Nikolai","uid":45320538587295288}
{"name":"Karina","uid":20364947097122776}

Параметры

В скобках указаны значения по умолчанию.

• format (text) — описывает формат JSON, в котором будут сформированы данные. Имеет значение только при указании выходного по отношению к системе формата. Для входного формата все разновидности JSON читаются системой гомогенно:
  • text — текстовый без форматирования;
  • pretty — текстовый с форматированием.
• attributes_mode (on_demand) — режим работы с атрибутами:
  • always — каждый узел превращается в map с \$value и \$attributes;
  • never — атрибуты игнорируются;
  • on_demand — только узлы с непустыми атрибутами превращаются в map с \$value и \$attributes.
• encode_utf8 (true) — включить интерпретацию UTF-8 символов в байты с соответствующими номерами.
• string_length_limit — ограничение на длину строки в байтах. При превышении лимита строка будет обрезана, а результат записан в виде {$incomplete: true, $value:...}.
• stringify (false) — включить преобразование всех скалярных типов в строки.
• stringify_nan_and_infinity (false) - включить преобразование Nan и Infinity в строки. Не может быть указан вместе с support_infinity.
• support_infinity (false) - разрешить значение Nan в типе double. Не может быть указан вместе с stringify_nan_and_infinity.
• annotate_with_types — включить аннотацию типов {$type: "uint64", $value: 100500}.
• plain — включить опцию парсера JSON, которая отключает учет логики про специальные ключи \$attributes, \$value, \$type и разбирает JSON как есть. При включенной опции парсер работает существенно быстрее.
• enable_string_to_all_conversion (false) — включить приведение строковых значений к численным и boolean-типам. Например, "42u" преобразуется в 42u, а "false" преобразуется в %false.
• enable_all_to_string_conversion (false) — включить приведение численных и boolean-значений к строковому типу. Например, число 3.14 превратится в "3.14", а %false в "false".
• enable_integral_type_conversion (true) — включить приведение uint64 к int64 и наоборот. Если при преобразовании происходит переполнение, возникает соответствующая ошибка.
• enable_integral_to_double_conversion (false) — включить приведение uint64 и int64 к double. Например, целое число 42 превратится в дробное число 42.0.
• enable_type_conversion (false) — включить все перечисленные опции. В большинстве случаев достаточно пользоваться только этой опцией.

DSV (TSKV)

DSV — Delimiter-Separated Values.
TSKV — Tab-Separated Key-Value.

Формат, широко используемый для хранения логов и работы с ними. DSV и TSKV — это два названия одного и того же формата.
Данный формат поддерживает только плоские записи с произвольным набором колонок и строковыми значениями. Записи разделены символом переноса строки \n.
Поля в записи разделяются символом табуляции \t.
Подробнее можно прочитать ниже.

Пример записи: time=10\tday=monday\n.

Чтение таблицы в формате DSV:

yt read --proxy <cluster-name> --format dsv '//home/tutorial/staff_unsorted_sample'

Представление таблицы в формате DSV:

name=Elena      uid=95792365232151958
name=Denis	uid=78086244452810046
name=Mikhail	uid=70609792906901286
name=Ilya	uid=15696008603902587
name=Oxana	uid=76840674253209974
name=Alexey	uid=15943558469181404
name=Roman	uid=37865805882228106
name=Anna	uid=35039450424270744
name=Nikolai	uid=45320538587295288
name=Karina	uid=20364947097122776

Чтение таблицы с некоторыми параметрами:

yt read --proxy <cluster-name> --format '<field_separator=";";key_value_separator=":">dsv' '//home/tutorial/staff_unsorted_sample'

Параметры:

В скобках указаны значения по умолчанию.

• record_separator (\n) — разделитель записей.
• key_value_separator (=) — разделитель пары ключ-значение.
• field_separator (\t) — разделитель полей в записи.
• line_prefix (по умолчанию колонка отсутствует) — обязательная колонка в начале каждой записи.
• enable_escaping (true) — включить escaping записей.
• escape_carriage_return (false) — включить escaping символа \r.
• escaping_symbol (\) — символ экранирования.
• enable_table_index (false) – включить вывод индекса входной таблицы.
• table_index_column (@table_index) – название колонки, в которой будет находиться индекс таблицы.
• enable_string_to_all_conversion (false) — включить приведение строковых значений к численным и boolean-типам. Например, "42u" преобразуется в 42u, а "false" преобразуется в %false.
• enable_all_to_string_conversion (false) — включить приведение численных и boolean-значений к строковому типу. Например, число 3.14 преобразуется в "3.14", а %false в "false".
• enable_integral_type_conversion (true) — включить приведение uint64 к int64 и наоборот. Если при преобразовании происходит переполнение, возникает соответствующая ошибка.
• enable_integral_to_double_conversion (false) — включить приведение uint64 и int64 к double. Например, целое число 42 преобразуется в дробное число 42.0.
• enable_type_conversion (false) — включить все перечисленные выше опции. В большинстве случаев достаточно пользоваться только этой опцией.

SCHEMAFUL_DSV

Формат является разновидностью DSV. При использовании SCHEMAFUL_DSV данные формируются в виде набора значений, разделенных табами.
У формата есть обязательный атрибут columns, в котором через точку с запятой необходимо задать имена интересующих колонок. Если хотя бы в одной из записей отсутствует значение одной из колонок, возникнет ошибка (смотрите missing_value_mode).

Например, если в таблице есть две записи {a=10;b=11} {c=100} и указан формат <columns=[a]>schemaful_dsv, возникнет ошибка вида Column "a" is in schema but missing.
Если в таблице будет только первая запись, на вход джобу пришла бы запись10.

Чтение таблицы в формате SCHEMAFUL_DSV:

yt read --proxy <cluster-name> --format '<columns=[name;uid]>schemaful_dsv' '//home/tutorial/staff_unsorted_sample'

Представление таблицы в формате SCHEMAFUL_DSV:

Elena   95792365232151958
Denis	78086244452810046
Mikhail	70609792906901286
Ilya	15696008603902587
Oxana	76840674253209974
Alexey	15943558469181404
Roman	37865805882228106
Anna	35039450424270744
Nikolai	45320538587295288
Karina	20364947097122776

Параметры:

В скобках указаны значения по умолчанию.

• record_separator (\n) — разделитель записей.
• field_separator (\t) — разделитель полей.
• enable_table_index (false) – включить печать переключения таблиц во входных данных.
• enable_escaping (true) – включает escaping служебных символов \n, \t и \.
• escaping_symbol (\) – символ экранирования.
• columns – список колонок, которые будут форматироваться, например <columns=[columnA;columnB]>schemaful_dsv.
• missing_value_mode (fail) — поведение при отсутствии значения – NULL:
  • skip_row — пропустить строку;
  • fail — прекратить выполнение операции, если указанной колонки нет в одной из строк;
  • print_sentinel — вместо отсутствующих значений задать missing_value_sentinel, который по умолчанию равен пустой строке.
• missing_value_sentinel (пустая строка) — значение отсутствующей колонки для режима print_sentinel.
• enable_column_names_header (false) — может быть использовано только при формировании данных в формате SCHEMAFUL_DSV, но не при разборе таких данных. Если значение равно %true, то в первой строке вместо значений будут имена колонок.
• enable_string_to_all_conversion (false) — включить приведение строковых значений к численным и boolean-типам. Например, "42u" преобразуется в 42u, а "false" преобразуется в %false.
• enable_all_to_string_conversion (false) — включить приведение численных и boolean-значений к строковому типу. Например, число 3.14 превратится в "3.14", а %false в "false".
• enable_integral_type_conversion (true) — включить приведение uint64 к int64 и наоборот. Обратите внимание, эта опция включена по умолчанию. Если при преобразовании происходит переполнение, то возникает соответствующая ошибка.
• enable_integral_to_double_conversion (false) — включить приведение uint64 и int64 к double. Например, целое число 42 превратится в дробное число 42.0.
• enable_type_conversion (false) — включить все перечисленные выше опции. В большинстве случаев достаточно пользоваться только этой опцией.

ARROW

Arrow (apache arrow) - бинарный формат, разработанный как универсальный стандарт для эффективного представления и обмена поколоночными данными в памяти между различными системами.

Преимущества формата:

• В отличие от строкового представления, где данные каждой строки хранятся вместе, arrow организует данные в столбцы. Это позволяет более эффективно выполнять некоторые аналитические запросы.

• Arrow поддерживает сложные типы данных, такие как структуры, списки, словари и другие.

Arrow в YTsaurus

При чтении таблицы в формате arrow возвращается конкатенация нескольких IPC Streaming Format потоков.

<SCHEMA>
<DICTIONARY 0>
...
<DICTIONARY k - 1>
<RECORD BATCH 0>
...
<DICTIONARY x DELTA>
...
<DICTIONARY y DELTA>
...
<RECORD BATCH n - 1>
<EOS 0x00000000>
<SCHEMA>
...
<EOS 0x00000000>
...
<EOS 0x00000000>

Возвращается несколько сконкатенированных потоков, а не один общий из-за того, что в YTsaurus одна и та же колонка может храниться по-разному в разных чанках. Например, данные колонки могут храниться как явно целиком, так и в виде словаря (аналогично словарю в arrow). При представлении данных в arrow формате мы сохраняем кодировку в виде словаря, и отдаем несколько сконкатенированных потоков, если какая-то колонка в одном чанке закодирована целиком, а в другом как словарь.

Ограничения и особенности:

• Чтение и запись можно производить только со схематизированными таблицами.

• Рекомендуется читать в arrow таблицы с поколоночным форматом хранения чанков optimize_for = scan, чтобы чтение было эффективно.

Типы

Для чтения таблиц сейчас поддержаны такие типы:

• string отображается в arrow::binary
• integer отображается в какой-то из arrow::integer в зависимости от
  битности и знака
• boolean отображается в arrow::bool
• float отображается в arrow::float
• double отображается в arrow::double
• date отображается в arrow::date32
• datetime отображается в arrow::date64
• timestamp отображается в arrow::timestamp
• interval отображается в arrow::int64
• cложные типы представляются в виде arrow::binary, где хранится yson представление этих типов

На запись поддержаны те же типы, что и на чтение, а также дополнительно поддержаны:

• arrow::list представляется, как list
• arrow::map представляется, как dict
• arrow::struct представляется, как struct

Другие особенности работы с типами:

• При чтении таблицы почти любой из типов может прийти, как arrow::dictionary, где элементы словаря будут значениями, которые встречаются в колонке, а индексы указывают на порядок значений, подробнее тут.

• формат arrow поддерживает одну вложенность optional, более глубокая вложенность при чтении будет возвращена бинарным типом, так же как и для остальных сложных типов.

Пример операций

Чтение таблицы в arrow:

yt.read_table("//path/to/table", format=yt.format.ArrowFormat(), raw=True)

 yt read --table "//path/to/table" --format arrow

Map операция с arrow:

yt map --input-format arrow --output-format arrow  --src "//path/to/input_table" "cat" --dst '<schema=[{name=item_1;type=int64};{name=item_2;type=string}]>//path/to/output_table'

Операции с несколькими таблицами

Если на вход операции в формате arrow передать несколько таблиц, то внутри операции будет получен поток так же в виде конкатенации нескольких IPC Streaming Format потоков, где каждая часть может принадлежать одной из таблиц. Индекс таблицы передается в виде метаданных схемы с именем TableId, подробнее о метаданных в arrow можно почитать тут

PARQUET

Поддержана работа с parquet из командной строки:

• dump-parquet позволяет скачать таблицу локально в виде файла в формате parquet.
• upload-parquet позволяет загрузить в YT локальный файл в формате parquet в виде статической схематизированной таблицы.

PROTOBUF

Protobuf - протокол передачи структурированных данных для работы с таблицами в С++ API.

Подробнее можно прочитать в разделе Protobuf.