大数据上云第一课：（1）MaxCompute授权和外表操作躲坑指南 json

**一、子账号创建、AK信息绑定** 
如果您是第一次使用子账号登录数加平台和使用DataWorks，需要确认以下信息： 
• 该子账号所属主账号的企业别名。 
• 该子账号的用户名和密码。 
• 该子账号的AccessKey ID和AccessKey Secret。 
• 确认主账号已经允许子账号启用控制台登录。 
• 确认主账号已经允许子账号自主管理AccessKey。 
**1、子账号创建** 
（1）创建子账号 
（2）绑定AK信息 
（3）DataWorks给定角色 
（1）使用阿里云账号（主账号）登录RAM控制台。 
（2）在左侧导航栏的人员管理菜单下，单击用户。 
（3）单击新建用户。 
（4）输入登录名称和显示名称。 
（5）在访问方式区域下，选择控制台密码登录。 
（6）单击确认。

```
说明：
（1）单击添加用户，可一次性创建多个RAM用户。
（2）RAM用户创建完成后，务必保存用户名和登录密码，并将其告知子账号。
```


**2、创建RAM子账号的访问密钥** 
访问密钥对开发人员在DataWorks中创建的任务顺利运行非常重要，该密钥区别于登录时填写的账号和密码，主要用于在阿里云各产品间互相认证使用权限。因此主账号需要为子账号创建AccessKey。创建成功后，请尽可能保证AccessKey ID和AccessKey Secret的安全，切勿让他人知晓，一旦有泄漏的风险，请及时禁用和更新。运行密钥AK包括AccessKey ID和AccessKey Secret两部分。如果云账号允许RAM用户自主管理AccessKey，RAM用户也可以自行创建AccessKey。 
为子账号创建AccessKey的操作如下所示。 
（1）在左侧导航栏的人员管理菜单下，单击用户。 
（2）在用户登录名称/显示名称列表下，单击目标RAM用户名称。 
（3）在用户AccessKey 区域下，单击创建新的AccessKey。 
（4）单击确认。

```
说明：
首次创建时需填写手机验证码。
AccessKeySecret只在创建时显示，不提供查询，请妥善保管。若AccessKey泄露或丢失，则需要创建新的AccessKey，最多可以创建2个AccessKey。
```


**3、给RAM子账号授权** 
如果您需要让子账号能够创建DataWorks工作空间，需要给子账号授予AliyunDataWorksFullAccess权限。 
（1）在左侧导航栏的人员管理菜单下，单击用户。 
（2）在用户登录名称/显示名称列表下，找到目标RAM用户。 
（3）单击添加权限，被授权主体会自动填入。 
（4）在左侧权限策略名称列表下，单击需要授予RAM用户的权限策略。 
（5）单击确定。 
（6）单击完成。

```
说明：在右侧区域框，选择某条策略并单击×，可撤销该策略。
```


**二、子账号生产环境创建函数、访问资源授权，OSS外部表授权** 
**1、账号生产环境创建函数、访问资源授权** 
子账号登录DataWorks控制台之后，单击工作空间管理，成员管理给该子账号一个相应的角色。各角色对应的权限可以在工作空间管理界面的权限列表查看。此处添加的成员角色对生产环境是隔离的。下面介绍一下生产环境创建函数、访问资源授权。 
（1）创建一个新的角色，给角色授权。

```

创建角色:create role worker;
角色指派:grant worker TO ram$建伟MaxCompute:banzhan;（ram$建伟MaxCompute:banzhan为RAM账号）
对角色授权:grant CreateInstance, CreateResource, CreateFunction, CreateTable, List ON PROJECT wei_wwww TO ROLE worker;
```


（2）创建UDF函数。

```
CREATE FUNCTION banzha_udf as 'com.aliyun.udf.test.UDF_DEMO' using '1218.jar';
```


前提条件是已经上传1818.jar包。资源上传结合搬站第一课视频。 
**2、OSS访问授权** 
MaxCompute需要直接访问OSS的数据，前提是需要您将OSS的数据相关权限赋给MaxCompute的访问账号。如果没有进行相应授权创，创建外部表会发现报错如下： 
 
此时需要我们授权去访问OSS 
授权方式有两种： 
（1）当MaxCompute和OSS的Owner是同一个账号时，可以直接登录阿里云账号后，单击此处完成一键授权。[一键授权](https://ram.console.aliyun.com/?spm=a2c4g.11186623.2.9.7cec6a06eVvMBs#/role/authorize?request=%7B%22Requests%22:%20%7B%22request1%22:%20%7B%22RoleName%22:%20%22AliyunODPSDefaultRole%22,%20%22TemplateId%22:%20%22DefaultRole%22%7D%7D,%20%22ReturnUrl%22:%20%22https:%2F%2Fram.console.aliyun.com%2F%22,%20%22Service%22:%20%22ODPS%22%7D)，我们可以在访问控制给改子账号添加管理对象存储服务（OSS）权限（AliyunOSSFullAccess）。 
（2）自定义授权 
a.新增一个RAM角色oss-admin 
b.修改角色策略内容设置

```
--当MaxCompute和OSS的Owner是同一个账号，设置如下。
{
"Statement": [
{
"Action": "sts:AssumeRole",
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": [
    "odps.aliyuncs.com"
]
}
}
],
"Version": "1"
}


--当MaxCompute和OSS的Owner不是同一个账号，设置如下。
{
"Statement": [
{
"Action": "sts:AssumeRole",
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": [
    "MaxCompute的Owner云账号[e-mail]"
]
}
}
],
"Version": "1"
}
```


c.授予角色访问OSS必要的权限AliyunODPSRolePolicy

```
{
"Version": "1",
"Statement": [
{
"Action": [
"oss:ListBuckets",
"oss:GetObject",
"oss:ListObjects",
"oss:PutObject",
"oss:DeleteObject",
"oss:AbortMultipartUpload",
"oss:ListParts"
],
"Resource": "*",
"Effect": "Allow"
}
]
}
--可自定义其它权限。
```


d.将权限AliyunODPSRolePolicy授权给该角色。 
**三、OSS外部表创建指引** 
**1、外部表创建的语法格式介绍** 
**（1）外部表创建示例：**

```
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS fc_rcfile
(   `id` int, 
    `name` string
)
PARTITIONED BY ( `time_ds` string)
ROW FORMAT SERDE 
'org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.LazyBinaryColumnarSerDe' 
STORED AS RCFILE
LOCATION 'oss://oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/oss-huabei2/jianwei/fc_rcfile/';
```


**（2）LOCATION说明** 
LOCATION必须指定一个OSS目录，默认系统会读取这个目录下所有的文件。 
建议您使用OSS提供的内网域名，否则将产生OSS流量费用。 
访问OSS外部表，目前不支持使用外网Endpoint。 
目前STORE AS单个文件大小不能超过3G，如果文件过大，建议split拆分。 
建议您OSS数据存放的区域对应您开通MaxCompute的区域。由于MaxCompute只有在部分区域部署，我们不承诺跨区域的数据连通性。

```
OSS的连接格式为oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/Bucket名称/目录名称/。目录后不要加文件名称，以下为错误用法。
http://oss-odps-test.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/Demo/  -- 不支持http连接。
https://oss-odps-test.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/Demo/ -- 不支持https连接。
oss://oss-odps-test.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/Demo -- 连接地址错误。
oss://oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/oss-odps-test/Demo/vehicle.csv 
-- 不必指定文件名。
```


**（3）外部表创建格式说明** 
语法格式与Hive的语法相当接近，但需注意以下问题。

```
a.STORED AS关键字，在该语法格式中不是创建普通非结构化外部表时用的STORED BY关键字，这是目前在读取开源兼容数据时独有的。STORED AS后面接的是文件格式名字，例如ORC/PARQUET/RCFILE/SEQUENCEFILE/TEXTFILE等。
b.外部表的column schemas必须与具体OSS上存储的数据的schema相符合。
c.ROW FORMAT SERDE：非必选选项，只有在使用一些特殊的格式上，比如TEXTFILE时才需要使用。
d.WITH SERDEPROPERTIES：当关联OSS权限使用STS模式授权时，需要该参数指定odps.properties.rolearn属性，属性值为RAM中具体使用的Role的Arn的信息。您可以在配置STORED AS <file format>的同时也通过<serde class>说明file format文件格式。

以ORC文件格式为例，如下所示。
CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] <external_table>
(<column schemas>)
[PARTITIONED BY (partition column schemas)]
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde'
WITH SERDEPROPERTIES ('odps.properties.rolearn'='${roleran}'
STORED AS ORC
LOCATION 'oss://${endpoint}/${bucket}/${userfilePath}/'

e.不同file format对应的serde class如下：
• ALIORC: com.aliyun.apsara.serde.AliOrcSerDe
• SEQUENCEFILE: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
• TEXTFILE: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
• RCFILE: org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.LazyBinaryColumnarSerDe
• ORC: org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde
• ORCFILE: org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde
• PARQUET: org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe
• AVRO: org.apache.hadoop.hive.serde2.avro.AvroSerDe
```


**（4）用Arn、AK两种认证方式建外表示例** 
**a.用RAM中具体使用的Role的Arn的信息创建外部表** 
当关联OSS权限使用STS模式授权时，需要该参数指定odps.properties.rolearn属性，属性值为RAM中具体使用的Role的Arn的信息。

```
WITH SERDEPROPERTIES ('odps.properties.rolearn'='${roleran}'
```


示例如下：

```
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS fc_csv
(
vehicleId string,
recordId string,
patientId string,
calls string,
locationLatitute string,
locationLongtitue string,
recordTime string,
direction string
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
WITH SERDEPROPERTIES
    ('separatorChar'=',',
    'odps.properties.rolearn'='acs:ram::1928466352305391:role/oss-admin'
    )
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 'oss://oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/oss-odps-bucket/extra_test/fc_csv';
```


**b.明文AK创建外部表（不推荐使用这种方式）** 
如果不使用STS模式授权，则无需指定odps.properties.rolearn属性，直接在Location传入明文AccessKeyId和AccessKeySecret。 
Location如果关联OSS，需使用明文AK，写法如下所示。

```

LOCATION 'oss://${accessKeyId}:${accessKeySecret}@${endpoint}/${bucket}/${userPath}/'

```


示例如下：

```
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS fc_csv1
(
vehicleId string,
recordId string,
patientId string,
calls string,
locationLatitute string,
locationLongtitue string,
recordTime string,
direction string
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
WITH SERDEPROPERTIES
    ('separatorChar'=',',
    'odps.properties.rolearn'='acs:ram::1928466352305391:role/oss-admin'
    )
STORED AS TEXTFILE
-- LOCATION 'oss://oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/oss-odps-bucket/extra_test/fc_csv';
LOCATION 'oss://LTAI4FfgVEQQwsNQ*******:J8FGZaoj2CMcunFrVn1FrL*****[e-mail]/oss-odps-bucket/extra_test/fc_csv';
```


**2、创建 Rcfile 类型的外部表** 
（1）查询HIVE表schema

```
show create table fc_rcfile;**
```


结果如下：

```
CREATE TABLE `fc_rcfile`(
`id` int, 
`name` string)
PARTITIONED BY ( 
`time_ds` string)
ROW FORMAT SERDE 
'org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.LazyBinaryColumnarSerDe' 
STORED AS INPUTFORMAT 
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.RCFileInputFormat' 
OUTPUTFORMAT 
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.RCFileOutputFormat'
LOCATION
'hdfs://emr-header-1.cluster-138804:9000/user/hive/warehouse/extra_demo.db/fc_rcfile'
```


（2）在MaxCompute创建外部表

```
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS fc_rcfile
(  `id` int, 
`name` string)
PARTITIONED BY ( `time_ds` string)
ROW FORMAT SERDE 
'org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.LazyBinaryColumnarSerDe' 
STORED AS RCFILE
LOCATION 'oss://oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/oss-huabei2/jianwei/fc_rcfile/';
```


（3）添加分区

```
alter table fc_rcfile ADD PARTITION (time_ds = '20191209') ;
alter table fc_rcfile ADD PARTITION (time_ds = '20191210') ;
alter table fc_rcfile ADD PARTITION (time_ds = '20191211') ; 批量创建分区可参数使用MMA工具
```


（4）查询数据

```
select * from fc_rcfile where time_ds = '20191209' ;
select * from fc_rcfile where time_ds = '20191210' ;
select * from fc_rcfile where time_ds = '20191211' ;
```


**3、创建Json类型的外部表** 
（1）创建Json类型的外部表

```
CREATE EXTERNAL TABLE `student`(
`student` map<string,string> COMMENT 'from deserializer', 
`class` map<string,string> COMMENT 'from deserializer', 
`teacher` map<string,string> COMMENT 'from deserializer')
COMMENT '学生课程信息'
ROW FORMAT SERDE 
'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe' 
STORED AS TEXTFILE
LOCATION
'oss://oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/oss-huabei2/jianwei/student'
```


（2）在对应的OSS控制台bucket上传Json文件数据。 
（3）查询外部表的数据 
报错信息如下所示： 
 
解决办法：需要设置开启hive兼容的flag。

```
set odps.sql.hive.compatible=true;
```


重新查询数据即可正确返回Json数据。 
 
以下是在Hive中查询的数据，可以看到这两处数据是一致的。 
 
**4、创建CSV格式的外部表** 
（1）创建CSV格式的外部表

```
建表语句示例如下：
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS fc_csv
(
vehicleId string,
recordId string,
patientId string,
calls string,
locationLatitute string,
locationLongtitue string,
recordTime string,
direction string
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
WITH SERDEPROPERTIES
    ('separatorChar'=','
    )
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 'oss://oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/oss-huabei2/jianwei/fc_csv';
```


（2）查询数据

```
set odps.sql.hive.compatible=true;
select *  from fc_csv;
```


不加Hive兼容的flag设置会发现有如下报错信息：

```
FAILED: ODPS-0123131:User defined function exception - internal error - Fatal Error Happended
```


 
 
**5、创建压缩格式的外部表** 
创建外部表时列分隔符需要使用field.delim。选择delimiter会报错或数据没有按照预期的分割符去分割。以下分别按照两种方式去创建外部表。 
需要设置以下说明的属性flag。 
 
（1）创建外部表

```
a.列分隔符定义为：delimiter

drop TABLE if exists oss_gzip;
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS  `oss_gzip` (
`userid` string,
`job` string,
`education` string,
`region` string
)
PARTITIONED BY (dt STRING COMMENT '日期')
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
'delimiter'='\t',
'odps.text.option.gzip.input.enabled'='true',
'odps.text.option.gzip.output.enabled'='true'
)
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 'oss://oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/oss-huabei2/jianwei/gzipfile/';
```


查询数据的时候会发现数据并没有按照我们的分隔符去进行分割，如下图所示： 
 

```
b.列分隔符定义为：field.delim

drop TABLE if exists oss_gzip2;
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS  `oss_gzip2` (
`userid` string,
`job` string,
`education` string,
`region` string
)
PARTITIONED BY (dt STRING COMMENT '日期')
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
'field.delim'='\t',
'odps.text.option.gzip.input.enabled'='true',
'odps.text.option.gzip.output.enabled'='true'
)
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 'oss://oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/oss-huabei2/jianwei/gzipfile/';
```


 

```
注意：在进行列分隔符定义时使用field.delim，不可以使用delimiter
```


**6、创建存在新数据类型的外部表** 
当外部表创建字段涉及新数据类型时，需要开启新类型flag。

```
set odps.sql.type.system.odps2=true;
```


否则会报如下错误： 

```
set odps.sql.type.system.odps2=true ;
drop TABLE if exists oss_gzip3;
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS  `oss_gzip3` (
`userid` FLOAT ,
`job` string,
`education` string,
`region` VARCHAR(20)
)
PARTITIONED BY (dt STRING COMMENT '日期')
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
'field.delim'='\t',
'odps.text.option.gzip.input.enabled'='true',
'odps.text.option.gzip.output.enabled'='true'
)
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 'oss://oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/oss-huabei2/jianwei/flag_file/';

添加对应的分区：
alter table oss_gzip3 add if NOT EXISTS  partition(dt='20191224');

查询数据：
select * from oss_gzip3  where dt='20191224';
```


**四、利用Information Schema元数据查看project、table的操作行为以及费用计算** 
**1、主账号安装package** 
开始使用前，需要以Project Owner身份安装Information Schema的权限包，获得访问本项目元数据的权限。 
以下错误是没有安装对应的Information Schema的权限包和子账号没有相关的权限 
 
安装Information Schema的权限包方式有如下两种： 
（1）在MaxCompute命令行工具（odpscmd）中执行如下命令。

```
odps@myproject1>install package information_schema.systables;
```


（2）在DataWorks中的数据开发 > 临时查询中执行如下语句。

```
install package information_schema.systables;

```


**2、给子账号授权**

```
grant read on package information_schema.systables to role worker;
```


**3、查询元数据信息**

```
select * from information_schema.tasks_history limit 20;
```


 
**TASKS\_HISTORY字段列信息如下：** 
 
 
**4、通过 TASKS\_HISTORY 计算SQL费用** 
SQL任务按量计费：您每执行一条SQL作业，MaxCompute将根据该作业的输入数据及该SQL的复杂度进行计费。该费用在SQL执行完成后产生，并在第二天做一次性的计费结算。

```
开发者版SQL计算任务的计费公式为：
一次SQL计算费用 = 计算输入数据量 * 单价（0.15元/GB）

标准版SQL计算任务的计费公式为：
一次SQL计算费用 = 计算输入数据量 * SQL复杂度 * 单价（0.3元/GB）

按量付费一次SQL计算费用 = 计算输入数据量 * SQL复杂度 * 单价（0.3元/GB）
```


计算输入数据量：指一条SQL语句实际扫描的数据量，大部分的SQL语句有分区过滤和列裁剪，所以一般情况下这个值会远小于源表数据大小。 
在 information\_schema.tasks\_history中字段input\_bytes为实际扫描的数据量也就是我们的计算输入数据量。字段complexity为sql复杂度。所以我们可以根据以下公式来计算SQL费用。

 

 

[原文链接](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//yq.aliyun.com/articles/739645%3Futm_content%3Dg_1000094672)

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