CarbonData是一种新型的Apache Hadoop本地文件格式，使用先进的列式存储、索引、压缩和编码技术，以提高计算效率，有助于加速超过PB数量级的数据查询，可用于更快的交互查询。同时，CarbonData也是一种将数据源与Spark集成的高性能分析引擎。

使用CarbonData的目的是对大数据即席查询提供超快速响应。从根本上说，CarbonData是一个OLAP引擎，采用类似于RDBMS中的表来存储数据。用户可将大量（10TB以上）的数据导入以CarbonData格式创建的表中，CarbonData将以压缩的多维索引列格式自动组织和存储数据。数据被加载到CarbonData后，就可以执行即席查询，CarbonData将对数据查询提供秒级响应。

CarbonData将数据源集成到Spark生态系统，用户可使用Spark SQL执行数据查询和分析。也可以使用Spark提供的第三方工具JDBCServer连接到Spark SQL。

本文以从CSV文件加载数据到CarbonData Table为例，介绍创建CarbonData table、加载数据，以及查询数据的快速入门流程。

使用CarbonData需要安装Spark2x组件，并安装Spark2x的客户端。

• MRS集群的创建可参考创建集群，例如购买一个MRS 3.1.0版本集群。
• 安装Spark2x客户端，可参考安装客户端，例如客户端安装目录为：“/opt/client”。
• 对于安全模式的集群（开启了Kerberos认证），在使用CarbonData时，需要创建一个具有访问CarbonData权限的用户，可参考创建用户，用户组选择hadoop和hive，主组选择hadoop，例如创建人机用户“testuser”。

准备CSV文件

准备加载到CarbonData Table的CSV文件。

1. 在本地准备CSV文件，文件名为：test.csv。

   13418592122,1001,MAC地址,2017-10-23 15:32:30,2017-10-24 15:32:30,62.50,74.56
   13418592123,1002,MAC地址,2017-10-23 16:32:30,2017-10-24 16:32:30,17.80,76.28
   13418592124,1003,MAC地址,2017-10-23 17:32:30,2017-10-24 17:32:30,20.40,92.94
   13418592125,1004,MAC地址,2017-10-23 18:32:30,2017-10-24 18:32:30,73.84,8.58
   13418592126,1005,MAC地址,2017-10-23 19:32:30,2017-10-24 19:32:30,80.50,88.02
   13418592127,1006,MAC地址,2017-10-23 20:32:30,2017-10-24 20:32:30,65.77,71.24
   13418592128,1007,MAC地址,2017-10-23 21:32:30,2017-10-24 21:32:30,75.21,76.04
   13418592129,1008,MAC地址,2017-10-23 22:32:30,2017-10-24 22:32:30,63.30,94.40
   13418592130,1009,MAC地址,2017-10-23 23:32:30,2017-10-24 23:32:30,95.51,50.17
   13418592131,1010,MAC地址,2017-10-24 00:32:30,2017-10-25 00:32:30,39.62,99.13

2. 将CSV文件导入客户端所在节点，例如“/opt”目录下。
3. 进入客户端目录，上传CSV文件到HDFS的“/data”目录。

   cd /opt/client
   source ./bigdata_env
   source ./Spark2x/component_env
   kinit sparkuser
   hdfs dfs -put /opt/test.csv /data/

   
   

连接到CarbonData

在对CarbonData进行任何一种操作之前，首先需要连接到CarbonData。

• 使用Spark SQL或Spark shell连接到Spark并执行Spark SQL命令。
• 开启JDBCServer并使用JDBC客户端（例如，Spark Beeline）连接。

  cd /opt/client/Spark2x/spark/bin
  ./spark-beeline

创建CarbonData Table

在Spark Beeline被连接到JDBCServer之后，需要创建一个CarbonData table用于加载数据和执行查询操作。

例如下面是创建一个简单的表的命令：

create table  x1 (imei string, deviceInformationId int, mac string, productdate timestamp, updatetime timestamp, gamePointId double, contractNumber double) STORED AS carbondata TBLPROPERTIES ('SORT_COLUMNS'='imei,mac');

命令执行结果如下：

+---------+
| Result  |
+---------+
+---------+
No rows selected (1.093 seconds)

加载数据到CarbonData Table

创建CarbonData table之后，可以从CSV文件加载数据到所创建的表中。

表的列名需要与CSV文件的列名匹配。

LOAD DATA inpath 'hdfs://hacluster/data/test.csv' into table x1 options('DELIMITER'=',', 'QUOTECHAR'='"','FILEHEADER'='imei, deviceinformationid,mac, productdate,updatetime, gamepointid,contractnumber');

其中，“test.csv”为准备的CSV文件，“x1”为示例的表名。

命令执行结果如下：

+------------+
|Segment ID  |
+------------+
|0           |
+------------+
No rows selected (3.039 seconds)

在CarbonData中查询数据

创建CarbonData table并加载数据之后，可以执行所需的数据查询操作。以下为一些查询操作举例。

获取记录数

为了获取在CarbonData table中的记录数，可以运行以下命令。

select count(*) from x1;

使用Groupby查询

为了获取不重复的deviceinformationid记录数，可以运行以下命令。

select deviceinformationid,count (distinct deviceinformationid) from x1 group by deviceinformationid;

用Filter查询

为了获取特定deviceinformationid的记录，可以运行以下命令。

select * from x1 where deviceinformationid='1010';

在执行数据查询操作后，如果查询结果中某一列的结果含有中文字等非英文字符，会导致查询结果中的列不能对齐，这是由于不同语言的字符在显示时所占的字宽不尽相同。

在Spark-shell上使用CarbonData

创建CarbonData table并加载数据之后，可以执行所需的查询操作，例如filters，groupby等。

用户若需要在Spark-shell上使用CarbonData，需通过如下方式创建CarbonData Table，加载数据到CarbonData Table和在CarbonData中查询数据的操作。

spark.sql("CREATE TABLE x2(imei string, deviceInformationId int, mac string, productdate timestamp, updatetime timestamp, gamePointId double, contractNumber double) STORED AS carbondata")
spark.sql("LOAD DATA inpath 'hdfs://hacluster/data/x1_without_header.csv' into table x2 options('DELIMITER'=',', 'QUOTECHAR'='\"','FILEHEADER'='imei, deviceinformationid,mac, productdate,updatetime, gamepointid,contractnumber')")
spark.sql("SELECT * FROM x2").show()