基本介紹及應用場景
Tunnel是MaxCompute提供的離線批量數據通道服務，主要提供大批量離線數據上傳和下載，
僅提供每次批量大於等於64MB數據的場景，小批量流式數據場景請使用DataHub實時數據通道以獲得更好的性能和體驗。
SDK上傳最佳實踐
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 = "<your access id>";
private static String accessKey = "<your access Key>";
private static String odpsUrl = "http://service.odps.aliyun.com/api";
private static String project = "<your project>";
private static String table = "<your table name>";
private static String partition = "<your partition spec>";
public static void main(String args[]) {
// 準備工作，僅需做一次
Account account = new AliyunAccount(accessId, accessKey);
Odps odps = new Odps(account);
odps.setEndpoint(odpsUrl);
odps.setDefaultProject(project);
TableTunnel tunnel = new TableTunnel(odps);
try {
// 確定寫入分區
PartitionSpec partitionSpec = new PartitionSpec(partition);
// 在服務端創建一個在本表本分區上有效期24小時的session，24小時內該session可以共計上傳20000個Block數據
// 創建Session的時耗爲秒級，會在服務端使用部分資源、創建臨時目錄等，操作較重，因此強烈建議同一個分區數據儘可能複用Session上傳。
UploadSession uploadSession = tunnel.createUploadSession(project,
table, partitionSpec);
System.out.println("Session Status is : "
-
uploadSession.getStatus().toString());
TableSchema schema = uploadSession.getSchema();
// 準備數據後打開Writer開始寫入數據，準備數據後寫入一個Block，每個Block僅能成功上傳一次，不可重複上傳，CloseWriter成功代表該Block上傳完成，失敗可以重新上傳該Block，同一個Session下最多允許20000個BlockId，即0-19999，若超出請CommitSession並且再創建一個新Session使用，以此類推。
// 單個Block內寫入數據過少會產生大量小文件 嚴重影響計算性能， 強烈建議每次寫入64MB以上數據(100GB以內數據均可寫入同一Block)
// 可通過數據的平均大小與記錄數量大致計算總量即 64MB < 平均記錄大小*記錄數 < 100GB// maxBlockID服務端限制爲20000，用戶可以根據自己業務需求，每個Session使用一定數量的block例如100個，但是建議每個Session內使用block越多越好，因爲創建Session是一個很重的操作
// 如果創建一個Session後僅僅上傳少量數據，不僅會造成小文件、空目錄等問題，還會嚴重影響上傳整體性能（創建Session花費秒級，真正上傳可能僅僅用了十幾毫秒）
int maxBlockID = 20000;
for (int blockId = 0; blockId < maxBlockID; blockId++) {
// 準備好至少64MB以上數據，準備完成後方可寫入
// 例如：讀取若干文件或者從數據庫中讀取數據
try {
// 在該Block上創建一個Writer，writer創建後任意一段時間內，若某連續2分鐘沒有寫入4KB以上數據，則會超時斷開連接
// 因此建議在創建writer前在內存中準備可以直接進行寫入的數據
RecordWriter recordWriter = uploadSession.openRecordWriter(blockId);// 將讀取到的所有數據轉換爲Tunnel Record格式並切入 int recordNumber = 1000000; for (int index = 0; i < recordNumber; i++) { // 將第index條原始數據轉化爲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本條數據至服務端，每寫入4KB數據會進行一次網絡傳輸 // 若120s沒有網絡傳輸服務端將會關閉連接，屆時該Writer將不可用，需要重新寫入 recordWriter.write(record); } // close成功即代表該block上傳成功，但是在整個Session Commit前，這些數據是在odps 臨時目錄中不可見的 recordWriter.close();} catch (TunnelException e) {
// 建議重試一定次數
e.printStackTrace();
System.out.println("write failed:" + e.getMessage());
} catch (IOException e) {
// 建議重試一定次數
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成功後數據纔會正式寫入Odps分區，Commit失敗建議重試10次
for (int retry = 0; retry < 10; ++retry) {
try {
// 秒級操作，正式提交數據
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();
}
}
}
構造器舉例說明：
PartitionSpec(String spec)：通過字符串構造此類對象。
參數:
spec: 分區定義字符串，比如: pt='1',ds='2'。
因此程序中應該這樣配置：private static String partition = "pt='XXX',ds='XXX'";
常見問題
MaxCompute Tunnel是什麼？
Tunnel是MaxCompute的數據通道，用戶可以通過Tunnel向MaxCompute中上傳或者下載數據。目前Tunnel僅支持表（不包括視圖View）數據的上傳下載。
BlockId是否可以重複？
同一個UploadSession裏的blockId不能重複。也就是說，對於同一個UploadSession，用一個blockId打開RecordWriter，寫入一批數據後，調用close，
然後再commit完成後，寫入成功後不可以重新再用該blockId打開另一個RecordWriter寫入數據。 Block默認最多20000個，即0-19999。
Block大小是否存在限制？
一個block大小上限 100GB，強烈建議大於64M的數據，每一個Block對應一個文件，小於64MB的文件統稱爲小文件，小文件過多將會影響使用性能。
使用新版BufferedWriter可以更簡單的進行上傳功能避免小文件等問題 Tunnel-SDK-BufferedWriter
Session是否可以共享使用，存在生命週期嗎？
每個Session在服務端的生命週期爲24小時，創建後24小時內均可使用，也可以跨進程/線程共享使用，但是必須保證同一個BlockId沒有重複使用，分佈式上傳可以按照如下步驟：
創建Session->數據量估算->分配Block（例如線程1使用0-100，線程2使用100-200）->準備數據->上傳數據->Commit所有寫入成功的Block。
Session創建後不使用是否對系統有消耗？
每個Session在創建時會生成兩個文件目錄，如果大量創建而不使用，會導致臨時目錄增多，大量堆積時可能造成系統負擔，請一定避免此類行爲，儘量共享利用session。
遇到Write/Read超時或IOException怎麼處理？
上傳數據時，Writer每寫入8KB數據會觸發一次網絡動作，如果120秒內沒有網絡動作，服務端將主動關閉連接，屆時Writer將不可用，請重新打開一個新的Writer寫入。
建議使用 [Tunnel-SDK-BufferedWriter]接口上傳數據，該接口對用戶屏蔽了blockId的細節，並且內部帶有數據緩存區，會自動進行失敗重試。
下載數據時，Reader也有類似機制，若長時間沒有網絡IO會被斷開連接，建議Read過程連續進行中間不穿插其他系統的接口。
MaxCompute Tunnel目前有哪些語言的SDK？
MaxCompute Tunnel目前提供Java版的SDK。
MaxCompute Tunnel 是否支持多個客戶端同時上傳同一張表？
支持。
MaxCompute Tunnel適合批量上傳還是流式上傳
MaxCompute Tunnel用於批量上傳，不適合流式上傳，流式上傳可以使用[DataHub高速流式數據通道]，毫秒級延時寫入。
MaxCompute Tunnel上傳數據時一定要先存在分區嗎？
是的，Tunnel不會自動創建分區。
Dship 與 MaxCompute Tunnel的關係？
dship是一個工具，通過MaxCompute Tunnel來上傳下載。
Tunnel upload數據的行爲是追加還是覆蓋？
追加的模式。
Tunnel路由功能是怎麼回事？
路由功能指的是Tunnel SDK通過設置MaxCompute獲取Tunnel Endpoint的功能。因此，SDK可以只設置MaxCompute的endpoint來正常工作。
用MaxCompute Tunnel上傳數據時，一個block的數據量大小多大比較合適
沒有一個絕對最優的答案，要綜合考慮網絡情況，實時性要求，數據如何使用以及集羣小文件等因素。一般，如果數量較大是持續上傳的模式，可以在64M - 256M，
如果是每天傳一次的批量模式，可以設大一些到1G左右
使用MaxCompute Tunnel 下載, 總是提示timeout
一般是endpoint錯誤，請檢查Endpoint配置，簡單的判斷方法是通過telnet等方法檢測網絡連通性。
通過MaxCompute Tunnel下載，拋出You have NO privilege ‘odps:Select‘ on {acs:odps:*:projects/XXX/tables/XXX}. project ‘XXX‘ is protected的異常
該project開啓了數據保護功能，用戶操作這是從一個項目的數據導向另一個項目，這需要該project的owner操作。
Tunnel上傳拋出異常ErrorCode=FlowExceeded, ErrorMessage=Your flow quota is exceeded.**
Tunnel對請求的併發進行了控制，默認上傳和下載的併發Quota爲2000，任何相關的請求發出到結束過程中均會佔用一個Quota單位。若出現類似錯誤，有如下幾種建議的解決方案：
1 sleep一下再重試；
2 將project的tunnel併發quota調大，需要聯繫管理員評估流量壓力；
3 報告project owner調查誰佔用了大量併發quota，控制一下。