如何在 S3 中查询异构 JSON 数据？

Posted 2023-03-30

【中文标题】如何在 S3 中查询异构 JSON 数据？

【英文标题】：How do I query heterogeneous JSON data in S3?

【发布时间】：2018-05-08 22:16:07

【问题描述】：

我们有一个 Amazon S3 存储桶，其中包含大约一百万个 JSON 文件，每个压缩文件大约 500KB。这些文件由 AWS Kinesis Firehose 放在那里，每 5 分钟写入一个新文件。这些文件都描述了类似的事件，因此在逻辑上都是相同的，并且都是有效的 JSON，但具有不同的结构/层次结构。它们的格式和行尾也不一致：一些对象在一行上，一些在多行上，有时一个对象的结尾与另一个对象的开头在同一行（即）。

我们需要解析/查询/分解这些对象，然后将结果导入我们的本地数据仓库 SQL Server 数据库。

Amazon Athena 无法处理不一致的间距/结构。我想创建一个 Lambda 函数来清理间距，但这仍然会留下不同结构的问题。由于文件是由 Kinesis 放置的，这迫使您将文件放在按年、月、日和小时嵌套的文件夹中，因此我们每年必须创建数千个分区。 Athena 中的分区数量限制并不为人所知，但研究表明，如果我们每小时创建一个分区，我们将很快耗尽这个限制。

我研究过先将数据注入 Redshift，然后再将其拉下。 Amazon Redshift 外部表可以处理间距问题，但无法处理几乎所有这些文件都有的嵌套 JSON。 COPY 命令可以处理嵌套的 JSON，但需要我们事先知道 JSON 结构，并且不允许我们访问文件名，这是我们完整导入所需的（这是我们获取日期的唯一方法） .总的来说，Redshift 和 Athena 有同样的问题：不一致的结构使得定义模式变得困难。

我曾研究过使用 AWS Glue 等工具，但它们只是移动数据，无法将数据移动到我们的本地服务器中，因此我们必须找到某种中介，这会增加成本、延迟、和维护开销。

我试过去掉中间人，使用 ZappySys 的 S3 JSON SSIS 任务直接拉取文件并将它们聚合到一个 SSIS 包中，但它无法处理间距问题或结构不一致的问题。

我不能成为第一个遇到这个问题的人，但我只是不停地旋转。

【问题讨论】：

为什么首先要向 Kinesis Firehose 发送不一致的数据？您能否改为将数据发送到几个不同的 Firehose，以便每个 Firehose 接收到您可以查询的一致数据？

@JohnRotenstein 我无法控制进入 S3 的数据。我正在与客户合作以使数据更加一致，但这将是一个不断变化的目标，并且仍然给我留下了如何处理现有数据的问题。

【参考方案1】：

Rumble 是一个开源 (Apache 2.0) 引擎，允许您使用 JSONiq 查询语言直接查询存储在 S3 上的 JSON（特别是 JSON Lines 文件），而无需将其移动到其他任何地方或将其导入任何数据存储。在内部，它使用 Spark 和 DataFrames。

它已在超过 200 亿个对象 (10+ TB) 的集合上成功测试，如果数据是嵌套和异构的（缺少字段、额外字段、同一字段中的不同类型等），它也可以无缝工作。它还使用 Amazon EMR 集群进行了测试。

更新：Rumble 还适用于 Parquet、CSV、ROOT、AVRO、文本和 SVM，以及 HDFS、S3 和 Azure。

【参考方案2】：

我可能会建议两种解决方案

我相信 MongoDB/DynamoDB/Cassandra 擅长处理异构 JSON 结构。我不确定您的 JSON 中的不一致，但只要它是有效的 JSON，我相信它应该可以在上述数据库之一中摄取。如果可能，请提供示例 JSON。但这些工具各有优缺点。这些 No SQL 的数据建模与传统 SQL 完全不同。 我不确定为什么您的 Lambda 无法进行清理。我相信当存储桶中发生 S3 PUT 时，您会尝试调用 Lambda。除非涉及复杂的过程，否则这应该能够清理 JSON。

除非 JSON 格式正确，否则任何工具都无法完美处理它，我相信除了 Athena 或 Spectrum，MongoDB/DyanoDB/Cassandra 更适合此用例

如果您能分享您在创建大量分区时所面临的限制，那会很棒吗？

【讨论】：

我更新了问题以澄清分区和格式。

我正在使用 MongoDB 进行我需要的转换，并且运行良好。谢谢！

谢谢，很高兴听到。 Mongo 有设置集群的麻烦。如果您在 AWS 中，请尝试 DynamoDB，这样您就无需维护任何基础设施；但是 DynamoDB 不具备 Mongo 支持的所有功能（嵌入式数据结构），并且具有更好的可扩展性和易于维护性

该公司已经在使用 MLAB 来使用 Mongo 作为服务，所以我能够只是捎带它。