使用 Azure 資料總管查詢 Azure Data Lake 中的資料

發行項
01/10/2024

Azure Data Lake Storage 是有高度調整性並合乎成本效益的資料湖解決方案，適用於巨量資料分析。其結合了高效能檔案系統的強大功能與大規模的經濟，協助您減少深入解析的時間。 Data Lake Storage Gen2 擴充 Azure Blob 儲存體功能，並已針對分析工作負載最佳化。

Azure 資料總管可與 Azure Blob 儲存體和 Azure Data Lake Storage (Gen1 和 Gen2) 整合，以對外部儲存體中儲存的資料提供快速、快取和檢索存取。您不需事先在 Azure 資料總管中進行內嵌，即可分析和查詢資料。您也可以同時查詢已內嵌和未內嵌的外部資料。如需詳細資訊，請參閱如何使用 Azure Data Explorer Web UI 精靈建立外部數據表。如需簡短概觀，請參閱外部數據表。

提示

必須在 Azure 資料總管中進行資料內嵌才能達到最佳查詢效能。查詢外部資料而不需事先內嵌的功能，只能使用於歷史資料或很少查詢的資料。最佳化您的外部資料查詢效能以獲得最佳結果。

建立外部資料表

假設您有許多 CSV 檔案包含倉儲中所儲存產品的歷程記錄資訊，而您想要進行快速分析，以找出去年最熱門的五項產品。在此範例中，CSV 檔案如下所示：

時間戳記	ProductId	ProductDescription
2019-01-01 11:21:00	TO6050	3.5 吋 DS/HD 磁碟片
2019-01-01 11:30:55	YDX1	Yamaha DX1 合成器
...	...	...

這些檔案會儲存在 Azure Blob 儲存體 mycompanystorage 中名為 archivedproducts 的容器下 (依日期分割)：

https://mycompanystorage.blob.core.windows.net/archivedproducts/2019/01/01/part-00000-7e967c99-cf2b-4dbb-8c53-ce388389470d.csv.gz
https://mycompanystorage.blob.core.windows.net/archivedproducts/2019/01/01/part-00001-ba356fa4-f85f-430a-8b5a-afd64f128ca4.csv.gz
https://mycompanystorage.blob.core.windows.net/archivedproducts/2019/01/01/part-00002-acb644dc-2fc6-467c-ab80-d1590b23fc31.csv.gz
https://mycompanystorage.blob.core.windows.net/archivedproducts/2019/01/01/part-00003-cd5fad16-a45e-4f8c-a2d0-5ea5de2f4e02.csv.gz
https://mycompanystorage.blob.core.windows.net/archivedproducts/2019/01/02/part-00000-ffc72d50-ff98-423c-913b-75482ba9ec86.csv.gz
...

若要直接在這些 CSV 檔案上執行 KQL 查詢，請使用 .create external table 命令在 Azure 資料總管中定義外部資料表。如需外部資料表 create 命令選項的詳細資訊，請參閱外部資料表命令。

.create external table ArchivedProducts(Timestamp:datetime, ProductId:string, ProductDescription:string)
kind=blob
partition by (Date:datetime = bin(Timestamp, 1d))
dataformat=csv
(
  h@'https://mycompanystorage.blob.core.windows.net/archivedproducts;StorageSecretKey'
)

外部數據表現在會顯示在 Azure Data Explorer Web UI 的左窗格中：

顯示 Azure Data Explorer Web UI 中外部數據表的螢幕快照。

外部資料表權限

資料庫使用者可以建立外部資料表。資料表建立者會自動成為資料表管理員。
叢集、資料庫或資料表管理員可以編輯現有的資料表。
任何資料庫使用者或讀取者都可以查詢外部資料表。

查詢外部資料表

定義外部資料表之後，external_table() 函式即可用於參考該資料表。查詢的其餘部分是標準 Kusto 查詢語言。

external_table("ArchivedProducts")
| where Timestamp > ago(365d)
| summarize Count=count() by ProductId,
| top 5 by Count

同時查詢外部和內嵌的資料

您可以在相同的查詢中同時查詢外部資料表和內嵌資料表。您可以使用 joinunion Azure Data Explorer、SQL 伺服器或其他來源的其他資料或外部資料表。使用 let( ) statement，將縮寫名稱指派給外部資料表參考。

在下列範例中，Products 是內嵌資料表，而 ArchivedProducts 是我們先前定義的外部資料表：

let T1 = external_table("ArchivedProducts") |  where TimeStamp > ago(100d);
let T = Products; //T is an internal table
T1 | join T on ProductId | take 10

查詢階層式資料格式

Azure 資料總管允許查詢階層式格式，例如 JSON、Parquet、Avro 和 ORC。若要將階層式資料結構描述對應至外部資料表結構描述 (如果不同的話)，請使用外部資料表對應命令。例如，如果您想要使用下列格式查詢 JSON 記錄檔：

{
  "timestamp": "2019-01-01 10:00:00.238521",
  "data": {
    "tenant": "e1ef54a6-c6f2-4389-836e-d289b37bcfe0",
    "method": "RefreshTableMetadata"
  }
}
{
  "timestamp": "2019-01-01 10:00:01.845423",
  "data": {
    "tenant": "9b49d0d7-b3e6-4467-bb35-fa420a25d324",
    "method": "GetFileList"
  }
}
...

外部資料表定義如下所示：

.create external table ApiCalls(Timestamp: datetime, TenantId: guid, MethodName: string)
kind=blob
dataformat=multijson
(
   h@'https://storageaccount.blob.core.windows.net/container1;StorageSecretKey'
)

定義 JSON 對應，以將資料欄位對應至外部資料表定義欄位：

.create external table ApiCalls json mapping 'MyMapping' '[{"Column":"Timestamp","Properties":{"Path":"$.timestamp"}},{"Column":"TenantId","Properties":{"Path":"$.data.tenant"}},{"Column":"MethodName","Properties":{"Path":"$.data.method"}}]'

當您查詢外部資料表時，將會叫用對應，而相關資料將會對應到外部資料表資料行：

external_table('ApiCalls') | take 10

如需對應語法的詳細資訊，請參閱資料對應。

查詢說明叢集中的 TaxiRides 外部資料表

使用名為 help 的測試叢集來試用不同的 Azure 資料總管功能。 help 叢集包含紐約市計程車資料集的外部資料表定義，該資料集包含數十億筆計程車搭乘。

建立外部資料表 TaxiRides

本節說明用於在 help 叢集中建立 TaxiRides 外部資料表的查詢。因為已建立此資料表，所以您可略過本節並直接移至查詢 TaxiRides 外部資料表資料。

.create external table TaxiRides
(
  trip_id: long,
  vendor_id: string,
  pickup_datetime: datetime,
  dropoff_datetime: datetime,
  store_and_fwd_flag: string,
  rate_code_id: int,
  pickup_longitude: real,
  pickup_latitude: real,
  dropoff_longitude: real,
  dropoff_latitude: real,
  passenger_count: int,
  trip_distance: real,
  fare_amount: real,
  extra: real,
  mta_tax: real,
  tip_amount: real,
  tolls_amount: real,
  ehail_fee: real,
  improvement_surcharge: real,
  total_amount: real,
  payment_type: string,
  trip_type: int,
  pickup: string,
  dropoff: string,
  cab_type: string,
  precipitation: int,
  snow_depth: int,
  snowfall: int,
  max_temperature: int,
  min_temperature: int,
  average_wind_speed: int,
  pickup_nyct2010_gid: int,
  pickup_ctlabel: string,
  pickup_borocode: int,
  pickup_boroname: string,
  pickup_ct2010: string,
  pickup_boroct2010: string,
  pickup_cdeligibil: string,
  pickup_ntacode: string,
  pickup_ntaname: string,
  pickup_puma: string,
  dropoff_nyct2010_gid: int,
  dropoff_ctlabel: string,
  dropoff_borocode: int,
  dropoff_boroname: string,
  dropoff_ct2010: string,
  dropoff_boroct2010: string,
  dropoff_cdeligibil: string,
  dropoff_ntacode: string,
  dropoff_ntaname: string,
  dropoff_puma: string
)
kind=blob
partition by (Date:datetime = bin(pickup_datetime, 1d))
dataformat=csv
(
    h@'https://storageaccount.blob.core.windows.net/container1;secretKey'
)

您可以檢視 Azure Data Explorer Web UI 的左窗格，以找到已建立的 TaxiRides 數據表：

顯示計程車車程外部數據表的螢幕快照。

查詢 TaxiRides 外部資料表資料

登入 https://dataexplorer.azure.com/clusters/help/databases/Samples。

查詢未分割的 TaxiRides 外部資料表

在外部數據表 TaxiRides 上執行此查詢，以顯示整個數據集每周每一天的車程。

external_table("TaxiRides")
| summarize count() by dayofweek(pickup_datetime)
| render columnchart

此查詢會顯示一周最忙碌的一天。由於資料並未分割，因此查詢最多可能需要數分鐘的時間來傳回結果。

呈現非數據分割查詢的圖形表示法。

查詢已分割的 TaxiRides 外部資料表

在外部數據表 TaxiRides 上執行此查詢，以顯示 2017 年 1 月使用的計程車計程車類型 (黃色或綠色) 。

external_table("TaxiRides")
| where pickup_datetime between (datetime(2017-01-01) .. datetime(2017-02-01))
| summarize count() by cab_type
| render piechart

此查詢使用資料分割，以最佳化查詢時間和效能。查詢會依據已分割的資料行 (pickup_datetime) 篩選並在幾秒內傳回結果。

呈現數據分割查詢的圖表。

您可以撰寫其他查詢，以在外部數據表 TaxiRides 上執行，並深入了解數據。

最佳化您的查詢效能

使用下列可供查詢外部資料的最佳做法，將您在資料湖中的查詢效能最佳化。

資料格式

針對分析查詢使用單欄式格式，原因如下：
- 只可以讀取查詢的相關資料行。
- 資料行編碼技術可以大幅縮小資料大小。
Azure 資料總管支援 Parquet 和 ORC 單欄式格式。建議使用 Parquet 格式，因為其實作已最佳化。

Azure 區域

檢查外部資料是否與您的 Azure 資料總管叢集位於相同的 Azure 區域中。此設定可降低成本和資料擷取時間。

檔案大小

最佳檔案大小為每個檔案數百 Mb (最多 1 GB)。避免許多需要額外負荷的小型檔案，例如較慢的檔案列舉程序和有限的單欄式格式使用。檔案數目應大於 Azure 資料總管叢集中的 CPU 核心數目。

壓縮

使用壓縮來減少從遠端儲存體擷取的資料量。針對 Parquet 格式，使用可個別壓縮資料行群組的內部 Parquet 壓縮機制，讓您能個別進行讀取。若要驗證壓縮機制的使用，請檢查檔案的命名方式是否如下： <filename>.gz.parquet 或 <filename>.snappy.parquet，而不是 <filename>.parquet.gz。

資料分割

使用可讓查詢略過無關路徑的「資料夾」分割區來組織您的資料。在規劃資料分割時，請考慮查詢中的檔案大小和一般篩選條件，例如時間戳記或租用戶識別碼。

VM 大小

選取具有更多核心和較高網路輸送量的 VM SKU (記憶體比較不重要)。如需詳細資訊，請參閱為您的 Azure 資料總管叢集選取正確的 VM SKU。

教學課程：瞭解常見的 KQL 運算符

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查詢說明叢集中的 TaxiRides 外部資料表

建立外部資料表 TaxiRides

查詢 TaxiRides 外部資料表資料

查詢未分割的 TaxiRides 外部資料表

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