Apache Druid GroupBy 虚拟列
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【中文标题】Apache Druid GroupBy 虚拟列【英文标题】:Apache Druid GroupBy Virtual columns 【发布时间】:2020-11-26 13:28:19 【问题描述】:我正在尝试在 Druid 本机查询中创建一个 groupby 虚拟列,如下所示...
"queryType": "groupBy",
"dataSource": "trace_info",
"granularity": "none",
"virtualColumns": [
"type": "expression",
"name": "tenant",
"expression": "replace(array_offset(tags, array_offset_of(tagNames, 'tenant')), 'tenant:', '')"
,
"type": "expression",
"name": "rc",
"expression": "replace(array_offset(tags, array_offset_of(tagNames, 'row_count')), 'row_count:', '')"
],
"dimensions": [
"tenant"
],
"aggregations": [
"type": "longSum",
"name": "trc",
"fieldName": "rc"
],
...
...
...
"intervals": [
"..."
]
这会给出所有 row_counts 的 longsum 的单行,就好像 groupBy 列为空一样。
我的用法是否正确,或者这是 Druid 中的一个已知问题。文档说虚拟列可以像普通维度一样使用,但是对于如何甚至缺少工作示例不是很清楚。
谢谢! 帕尼
【问题讨论】:
即使我使用默认维度规范来访问虚拟列,结果也是一样的。 我已经成功地将 groupBy 与虚拟列一起使用,就像在您的示例中一样。您确定表达式可以正常工作吗?可能值得在更简单的查询中测试该表达式。 是的,表达式是正确的,我尝试使用相同的表达式进行扫描查询,虚拟列在结果中显示良好。如果有帮助,我正在使用 Druid 0.18.1。 @legoscia 在您的使用中,您是否也在汇总(聚合)一个 VC? 请在再次添加之前阅读apache标签说明。如果你这样做:通过编辑问题来描述其相关性,因为目前没有。 【参考方案1】:最新编辑...
进一步挖掘发现问题在于虚拟列上缺少“outputType”属性。奇怪,因为聚合器能够自动检测时间并正确计算长和,即使分组结果是错误的。
"virtualColumns": [
"type": "expression",
"name": "tenant",
"expression": "replace(array_offset(tags, array_offset_of(tagNames, 'tenant')), 'tenant:', '')",
"outputType": "STRING"
,
"type": "expression",
"name": "rc",
"expression": "replace(array_offset(tags, array_offset_of(tagNames, 'row_count')), 'row_count:', '')"
"outputType": "LONG"
],
见上文(下文可能是一种解决问题的非有效方法)。
经过反复试验,我有一个使用提取尺寸的解决方法。虽然不确定,但我怀疑这是 Druid 0.18.1 中的临时问题。希望对 VC 进行分组将在未来的构建中如所宣传的那样工作。
"queryType": "groupBy",
"dataSource": "trace_info",
"granularity": "none",
"virtualColumns": [
"type": "expression",
"name": "tenant",
"expression": "replace(array_offset(tags, array_offset_of(tagNames, 'tenant')), 'tenant:', '')"
,
"type": "expression",
"name": "rc",
"expression": "replace(array_offset(tags, array_offset_of(tagNames, 'row_count')), 'row_count:', '')"
],
"dimensions": [
"type": "extraction",
"dimension": "tenant",
"outputName": "t",
"extractionFn":
"type" : "substring", "index" : 1
],
"aggregations": [
"type": "longSum",
"name": "trc",
"fieldName": "rc"
],
...
...
...
"intervals": [
"..."
]
【讨论】:
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大数据Apache Druid:使用Imply进行Druid集群搭建
大数据Apache Druid:Druid数据结构及架构原理