基本介绍及应用场景

Tunnel是MaxCompute提供的离线批量数据通道服务，主要提供大批量离线数据上传和下载，
仅提供每次批量大于等于64MB数据的场景，小批量流式数据场景请使用DataHub实时数据通道以获得更好的性能和体验。

SDK上传最佳实践

import java.io.IOException;
import java.util.Date;import com.aliyun.odps.Column;
import com.aliyun.odps.Odps;
import com.aliyun.odps.PartitionSpec; import com.aliyun.odps.TableSchema; import com.aliyun.odps.account.Account; import com.aliyun.odps.account.AliyunAccount; import com.aliyun.odps.data.Record; import com.aliyun.odps.data.RecordWriter; import com.aliyun.odps.tunnel.TableTunnel; import com.aliyun.odps.tunnel.TunnelException; import com.aliyun.odps.tunnel.TableTunnel.UploadSession; public class UploadSample { private static String accessId = ""; private static String accessKey = ""; private static String odpsUrl = "http://service.odps.aliyun.com/api"; private static String project = ""; private static String table = ""; private static String partition = ""; public static void main(String args[]) { // 准备工作，仅需做一次 Account account = new AliyunAccount(accessId, accessKey); Odps odps = new Odps(account); odps.setEndpoint(odpsUrl); odps.setDefaultProject(project); TableTunnel tunnel = new TableTunnel(odps); try { // 确定写入分区 PartitionSpec partitionSpec = new PartitionSpec(partition); // 在服务端创建一个在本表本分区上有效期24小时的session，24小时内该session可以共计上传20000个Block数据 // 创建Session的时耗为秒级，会在服务端使用部分资源、创建临时目录等，操作较重，因此强烈建议同一个分区数据尽可能复用Session上传。 UploadSession uploadSession = tunnel.createUploadSession(project, table, partitionSpec); System.out.println("Session Status is : " + uploadSession.getStatus().toString()); TableSchema schema = uploadSession.getSchema(); // 准备数据后打开Writer开始写入数据，准备数据后写入一个Block，每个Block仅能成功上传一次，不可重复上传，CloseWriter成功代表该Block上传完成，失败可以重新上传该Block，同一个Session下最多允许20000个BlockId，即0-19999，若超出请CommitSession并且再创建一个新Session使用，以此类推。 // 单个Block内写入数据过少会产生大量小文件 严重影响计算性能， 强烈建议每次写入64MB以上数据(100GB以内数据均可写入同一Block) // 可通过数据的平均大小与记录数量大致计算总量即 64MB < 平均记录大小*记录数 < 100GB // maxBlockID服务端限制为20000，用户可以根据自己业务需求，每个Session使用一定数量的block例如100个，但是建议每个Session内使用block越多越好，因为创建Session是一个很重的操作 // 如果创建一个Session后仅仅上传少量数据，不仅会造成小文件、空目录等问题，还会严重影响上传整体性能（创建Session花费秒级，真正上传可能仅仅用了十几毫秒） int maxBlockID = 20000; for (int blockId = 0; blockId < maxBlockID; blockId++) { // 准备好至少64MB以上数据，准备完成后方可写入 // 例如：读取若干文件或者从数据库中读取数据 try { // 在该Block上创建一个Writer，writer创建后任意一段时间内，若某连续2分钟没有写入4KB以上数据，则会超时断开连接 // 因此建议在创建writer前在内存中准备可以直接进行写入的数据 RecordWriter recordWriter = uploadSession.openRecordWriter(blockId); // 将读取到的所有数据转换为Tunnel Record格式并切入 int recordNumber = 1000000; for (int index = 0; i < recordNumber; i++) { // 将第index条原始数据转化为odps record Record record = uploadSession.newRecord(); for (int i = 0; i < schema.getColumns().size(); i++) { Column column = schema.getColumn(i); switch (column.getType()) { case BIGINT: record.setBigint(i, 1L); break; case BOOLEAN: record.setBoolean(i, true); break; case DATETIME: record.setDatetime(i, new Date()); break; case DOUBLE: record.setDouble(i, 0.0); break; case STRING: record.setString(i, "sample"); break; default: throw new RuntimeException("Unknown column type: " + column.getType()); } } // Write本条数据至服务端，每写入4KB数据会进行一次网络传输 // 若120s没有网络传输服务端将会关闭连接，届时该Writer将不可用，需要重新写入 recordWriter.write(record); } // close成功即代表该block上传成功，但是在整个Session Commit前，这些数据是在odps 临时目录中不可见的 recordWriter.close(); } catch (TunnelException e) { // 建议重试一定次数 e.printStackTrace(); System.out.println("write failed:" + e.getMessage()); } catch (IOException e) { // 建议重试一定次数 e.printStackTrace(); System.out.println("write failed:" + e.getMessage()); } } // 提交所有Block，uploadSession.getBlockList()可以自行指定需要提交的Block，Commit成功后数据才会正式写入Odps分区，Commit失败建议重试10次 for (int retry = 0; retry < 10; ++retry) { try { // 秒级操作，正式提交数据 uploadSession.commit(uploadSession.getBlockList()); break; } catch (TunnelException e) { System.out.println("uploadSession commit failed:" + e.getMessage()); } catch (IOException e) { System.out.println("uploadSession commit failed:" + e.getMessage()); } } System.out.println("upload success!"); } catch (TunnelException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } }

构造器举例说明：

PartitionSpec(String spec)：通过字符串构造此类对象。

参数:

spec: 分区定义字符串，比如: pt='1',ds='2'。
因此程序中应该这样配置：private static String partition = "pt='XXX',ds='XXX'";

常见问题

MaxCompute Tunnel是什么？

Tunnel是MaxCompute的数据通道，用户可以通过Tunnel向MaxCompute中上传或者下载数据。目前Tunnel仅支持表（不包括视图View）数据的上传下载。

BlockId是否可以重复？

同一个UploadSession里的blockId不能重复。也就是说，对于同一个UploadSession，用一个blockId打开RecordWriter，写入一批数据后，调用close，
然后再commit完成后，写入成功后不可以重新再用该blockId打开另一个RecordWriter写入数据。 Block默认最多20000个，即0-19999。

Block大小是否存在限制？

一个block大小上限 100GB，强烈建议大于64M的数据，每一个Block对应一个文件，小于64MB的文件统称为小文件，小文件过多将会影响使用性能。
使用新版BufferedWriter可以更简单的进行上传功能避免小文件等问题 Tunnel-SDK-BufferedWriter

Session是否可以共享使用，存在生命周期吗？

每个Session在服务端的生命周期为24小时，创建后24小时内均可使用，也可以跨进程/线程共享使用，但是必须保证同一个BlockId没有重复使用，分布式上传可以按照如下步骤：
创建Session->数据量估算->分配Block（例如线程1使用0-100，线程2使用100-200）->准备数据->上传数据->Commit所有写入成功的Block。

Session创建后不使用是否对系统有消耗？

每个Session在创建时会生成两个文件目录，如果大量创建而不使用，会导致临时目录增多，大量堆积时可能造成系统负担，请一定避免此类行为，尽量共享利用session。

遇到Write/Read超时或IOException怎么处理？

上传数据时，Writer每写入8KB数据会触发一次网络动作，如果120秒内没有网络动作，服务端将主动关闭连接，届时Writer将不可用，请重新打开一个新的Writer写入。

建议使用 [Tunnel-SDK-BufferedWriter]接口上传数据，该接口对用户屏蔽了blockId的细节，并且内部带有数据缓存区，会自动进行失败重试。

下载数据时，Reader也有类似机制，若长时间没有网络IO会被断开连接，建议Read过程连续进行中间不穿插其他系统的接口。

MaxCompute Tunnel目前有哪些语言的SDK？

MaxCompute Tunnel目前提供Java版的SDK。

MaxCompute Tunnel 是否支持多个客户端同时上传同一张表？

支持。

MaxCompute Tunnel适合批量上传还是流式上传

MaxCompute Tunnel用于批量上传，不适合流式上传，流式上传可以使用[DataHub高速流式数据通道]，毫秒级延时写入。

MaxCompute Tunnel上传数据时一定要先存在分区吗？

是的，Tunnel不会自动创建分区。

Dship 与 MaxCompute Tunnel的关系？

dship是一个工具，通过MaxCompute Tunnel来上传下载。

Tunnel upload数据的行为是追加还是覆盖？

追加的模式。

Tunnel路由功能是怎么回事？

路由功能指的是Tunnel SDK通过设置MaxCompute获取Tunnel Endpoint的功能。因此，SDK可以只设置MaxCompute的endpoint来正常工作。

用MaxCompute Tunnel上传数据时，一个block的数据量大小多大比较合适

没有一个绝对最优的答案，要综合考虑网络情况，实时性要求，数据如何使用以及集群小文件等因素。一般，如果数量较大是持续上传的模式，可以在64M - 256M，
如果是每天传一次的批量模式，可以设大一些到1G左右

使用MaxCompute Tunnel 下载, 总是提示timeout

一般是endpoint错误，请检查Endpoint配置，简单的判断方法是通过telnet等方法检测网络连通性。

通过MaxCompute Tunnel下载，抛出You have NO privilege ‘odps:Select‘ on {acs:odps:*:projects/XXX/tables/XXX}. project ‘XXX‘ is protected的异常

该project开启了数据保护功能，用户操作这是从一个项目的数据导向另一个项目，这需要该project的owner操作。

Tunnel上传抛出异常ErrorCode=FlowExceeded, ErrorMessage=Your flow quota is exceeded.**

Tunnel对请求的并发进行了控制，默认上传和下载的并发Quota为2000，任何相关的请求发出到结束过程中均会占用一个Quota单位。若出现类似错误，有如下几种建议的解决方案：
1 sleep一下再重试；
2 将project的tunnel并发quota调大，需要联系管理员评估流量压力；
3 报告project owner调查谁占用了大量并发quota，控制一下。

 

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