やりたいこと

ADLSにCSVまたはJSONを配置
U-SQLで動的なカラム (e.g., ユーザーidなど) ごとにCSVファイルを出力
BlobにCSVファイルを保存

これだけ！！

必要なAzureのサービス

Data Lake Analytics
ストレージアカウント
- Blob
Data Lake Store

全体の流れ

事前準備
Azure Data Lake Storeからデータを吸い上げ、Blobにデータを吐き出せるようにする
JSONをU-SQLにて読み込めるようにする
動的なカラムごとにCSVファイルを出力

事前準備

Azureのサービスの作成

Azure Data Lake を使用したスケーラブルなデータサイエンス: エンドツーエンドチュートリアル | Microsoft Docs
これをやれば一通りの準備はできる
なぜかHDInsightクラスタを作成するという手順があるがやらないほうがよい
HDInsightクラスタは起動させておくと、めちゃお金かかるから速攻無料分がなくなる

Azure Data Lake Storeからデータを吸い上げ、Blobにデータを吐き出す

BlobをData Lake AnalyticsのData sourceに追加する必要がある

すべてのリソース > Data Lake Analytics > SETTINGS > Data sources > Add data source
で追加できる

作業中

作業後

JSONをCSVに変換

このサイトをそのままやった
Querying Multi-Structured JSON Files with U-SQL in Azure Data Lake - SQL Chick

参考

Azure Data Lake のための U-SQL プログラミングガイド | Microsoft Docs
Azure Data Lake Analytics で100GBくらいのCSVファイルを処理 - Qiita

以下、手順

ユーザー定義エクストラクターのアセンブリの作成

1. GitHubからUSQL repositoryをクローンしてくる

ローカル

git clone https://github.com/Azure/usql.git

2. Visual Studioで`Microsoft.Analytics.Samples.Formats project`をビルド

Visual Studio > ファイル > 追加 > 既存のプロジェクト
でクローンした中のusql\Examples\DataFormats\Microsoft.Analytics.Samples.Formatsフォルダ内のMicrosoft.Analytics.Samples.Formats.csprojを指定する

ソリューションエクスプローラーにてMicrosoft.Analytics.Samples.Formatsを右クリック、ビルドを選択

3. `Microsoft.Analytics.Samples.Formats\bin\Debug`にファイルが生成されたことを確認

Newtonsoft.Json.dll
Microsoft.Analytics.Samples.Formats.dll
が生成されていることを確認する

テーブル作成

AzureDataAnalytics

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS PoCADLDB;

Data Lake Storeに生成したアセンブリファイルの配置

生成した上記2つのDDLファイルをAzure Data Lake Storeに配置する
今回は\assembiles\JSONに配置した

アセンブリファイルをAzure Data Lake Analyticsに登録する

AzureDataAnalytics

USE DATABASE [PoCADLDB];
CREATE ASSEMBLY [Newtonsoft.Json] FROM @"assemblies/JSON/Newtonsoft.Json.dll";
CREATE ASSEMBLY [Microsoft.Analytics.Samples.Formats] FROM @"assemblies/JSON/Microsoft.Analytics.Samples.Formats.dll";

JSONファイルをADLSにアップロード

LogCapture201703.json

[
    {
        "AID":"Document1",
        "Timestamp":"2017-03-14T20:58:13.3896042Z",
        "Data": {
            "Val": 67,
            "PrevVal": 50,
            "Descr": "ValueA"
        }
    },
    {
        "AID":"Document2",
        "Timestamp":"2017-03-14T20:04:12.9693345Z",
        "Data": {
            "Val": 92,
            "Descr": "ValueB"
        }
    }
]

ADLAからU-SQLを実行

AzureDataAnalytics

REFERENCE ASSEMBLY PoCADLDB.[Newtonsoft.Json];
REFERENCE ASSEMBLY PoCADLDB.[Microsoft.Analytics.Samples.Formats]; 

USING Microsoft.Analytics.Samples.Formats.Json;

DECLARE @InputPath string = "/poc/data/LogCapture201703.json";

DECLARE @OutputFile string = "/poc/output/LogCapture.csv";

@RawData = 
    EXTRACT [AID] string,
            [Timestamp] DateTime,
            [Data] string
    FROM @InputPath
    USING new JsonExtractor();

@CreateJSONTuple = 
    SELECT [AID] AS AssignedID,
           [Timestamp] AS TimestampUtc,
           JsonFunctions.JsonTuple([Data]) AS EventData 
    FROM @RawData;

@Dataset =
    SELECT AssignedID,
           TimestampUtc,
           EventData["Val"] ?? "0" AS DataValue,
           EventData["PrevVal"] ?? "0" AS PreviousDataValue,
           EventData["Descr"] ?? "N/A" AS Description
    FROM @CreateJSONTuple;

OUTPUT @Dataset
    TO @OutputFile
    USING Outputters.Csv();

JSONファイルをADLSにアップロード

trip_data_1.json

[
    {
        "medallion": "89D227B655E5C82AECF13C3F540D4CF4",
        "hack_license": "BA96DE419E711691B9445D6A6307C170",
        "vendor_id": "CMT",
        "rate_code": "1",
        "store_and_fwd_flag": "N",
        "pickup_datetime": "2013-01-01 15:11:48",
        "dropoff_datetime": "2013-01-01 15:18:10",
        "passenger_count": "4",
        "trip_time_in_secs": "382",
        "trip_distance": "1.00",
        "pickup_longitude": "-73.978165",
        "pickup_latitude": "40.757977",
        "dropoff_longitude": "-73.989838",
        "dropoff_latitude": "40.751171"
    },
    {
        "medallion": "0BD7C8F5BA12B88E0B67BED28BEA73D8",
        "hack_license": "9FD8F69F0804BDB5549F40E9DA1BE472",
        "vendor_id": "CMT",
        "rate_code": "1",
        "store_and_fwd_flag": "N",
        "pickup_datetime": "2013-01-06 00:18:35",
        "dropoff_datetime": "2013-01-06 00:22:54",
        "passenger_count": "1",
        "trip_time_in_secs": "259",
        "trip_distance": "1.50",
        "pickup_longitude": "-74.006683",
        "pickup_latitude": "40.731781",
        "dropoff_longitude": "-73.994499",
        "dropoff_latitude": "40.75066"
    },
    {
        "medallion": "0BD7C8F5BA12B88E0B67BED28BEA73D8",
        "hack_license": "9FD8F69F0804BDB5549F40E9DA1BE472",
        "vendor_id": "CMT",
        "rate_code": "1",
        "store_and_fwd_flag": "N",
        "pickup_datetime": "2013-01-05 18:49:41",
        "dropoff_datetime": "2013-01-05 18:54:23",
        "passenger_count": "1",
        "trip_time_in_secs": "282",
        "trip_distance": "1.10",
        "pickup_longitude": "-74.004707",
        "pickup_latitude": "40.73777",
        "dropoff_longitude": "-74.009834",
        "dropoff_latitude": "40.726002"
    },
    {
        "medallion": "DFD2202EE08F7A8DC9A57B02ACB81FE2",
        "hack_license": "51EE87E3205C985EF8431D850C786310",
        "vendor_id": "CMT",
        "rate_code": "1",
        "store_and_fwd_flag": "N",
        "pickup_datetime": "2013-01-07 23:54:15",
        "dropoff_datetime": "2013-01-07 23:58:20",
        "passenger_count": "2",
        "trip_time_in_secs": "244",
        "trip_distance": ".70",
        "pickup_longitude": "-73.974602",
        "pickup_latitude": "40.759945",
        "dropoff_longitude": "-73.984734",
        "dropoff_latitude": "40.759388"
    },
    {
        "medallion": "DFD2202EE08F7A8DC9A57B02ACB81FE2",
        "hack_license": "51EE87E3205C985EF8431D850C786310",
        "vendor_id": "CMT",
        "rate_code": "1",
        "store_and_fwd_flag": "N",
        "pickup_datetime": "2013-01-07 23:25:03",
        "dropoff_datetime": "2013-01-07 23:34:24",
        "passenger_count": "1",
        "trip_time_in_secs": "560",
        "trip_distance": "2.10",
        "pickup_longitude": "-73.97625",
        "pickup_latitude": "40.748528",
        "dropoff_longitude": "-74.002586",
        "dropoff_latitude": "40.747868"
    }
]

ADLAからU-SQLを実行

AzureDataAnalytics

REFERENCE ASSEMBLY PoCADLDB.[Newtonsoft.Json];
REFERENCE ASSEMBLY PoCADLDB.[Microsoft.Analytics.Samples.Formats]; 

USING Microsoft.Analytics.Samples.Formats.Json;

DECLARE @InputPath string = "adl://pocadls4preprocess.azuredatalakestore.net/poc/data/trip_data_1.json";

DECLARE @OutputFile string = "wasb://blob1@pocblob4preprocess.blob.core.windows.net/demo_trip_json.csv";

@RawData = 
    EXTRACT [medallion] string,
            [hack_license] string,
            [vendor_id] string,
            [rate_code] string,
            [store_and_fwd_flag] string,
            [pickup_datetime] DateTime,
            [dropoff_datetime] DateTime,
            [passenger_count] int,
            [trip_time_in_secs] double?,
            [trip_distance] double?,
            [pickup_longitude] float?,
            [pickup_latitude] float?,
            [dropoff_longitude] float?,
            [dropoff_latitude] float?
    FROM @InputPath
    USING new JsonExtractor();

@Dataset = 
    SELECT [medallion],
           [hack_license],
           [vendor_id],
           [rate_code],
           [store_and_fwd_flag],
           [pickup_datetime],
           [dropoff_datetime],
           [passenger_count],
           [trip_time_in_secs],
           [trip_distance],
           [pickup_longitude],
           [pickup_latitude],
           [dropoff_longitude],
           [dropoff_latitude]
    FROM @RawData;

OUTPUT @Dataset
    TO @OutputFile
    USING Outputters.Csv();

Tagごとに集計

参考
Azure DataLake 大全 - SlideShare

JSONファイルをADLSにアップロード

random_tags_12.json

[
    {
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        "tag": 1
    },
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        "tag": 1
    },
    {
        "id": 11,
        "tag": 2
    }
]

ADLAからU-SQLを実行

AzureDataAnalytics

REFERENCE ASSEMBLY PoCADLDB.[Newtonsoft.Json];
REFERENCE ASSEMBLY PoCADLDB.[Microsoft.Analytics.Samples.Formats]; 

USING Microsoft.Analytics.Samples.Formats.Json;

DECLARE @InputPath string = "adl://pocadls4preprocess.azuredatalakestore.net/poc/data/random_tags_12.json";

DECLARE @OutputDir       string = "wasb://blob1@pocblob4preprocess.blob.core.windows.net/";
DECLARE @OutputFilePref  string = "demo_tally_json";

// Read JSON file
@RawData = 
    EXTRACT [id] string,
            [tag] string
    FROM @InputPath
    USING new JsonExtractor();

// Tags set
@TagSet =
    SELECT tag,
           id
    FROM @RawData
    GROUP BY tag, id;

DECLARE @OutputFileTags string = @OutputDir + @OutputFilePref + "_tags.csv";

OUTPUT @TagSet
    TO @OutputFileTags
    USING Outputters.Csv();

やりたいこと

必要なAzureのサービス

全体の流れ

事前準備

Azureのサービスの作成

Azure Data Lake Storeからデータを吸い上げ、Blobにデータを吐き出す

JSONをCSVに変換

参考

ユーザー定義エクストラクターのアセンブリの作成

1. GitHubからUSQL repositoryをクローンしてくる

2. Visual StudioでMicrosoft.Analytics.Samples.Formats projectをビルド

3. Microsoft.Analytics.Samples.Formats\bin\Debugにファイルが生成されたことを確認

テーブル作成

Data Lake Storeに生成したアセンブリファイルの配置

アセンブリファイルをAzure Data Lake Analyticsに登録する

JSONファイルをADLSにアップロード

ADLAからU-SQLを実行

JSONファイルをADLSにアップロード

ADLAからU-SQLを実行

Tagごとに集計

JSONファイルをADLSにアップロード

ADLAからU-SQLを実行

2. Visual Studioで`Microsoft.Analytics.Samples.Formats project`をビルド

3. `Microsoft.Analytics.Samples.Formats\bin\Debug`にファイルが生成されたことを確認