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https://github.com/grafana/grafana.git
synced 2025-02-25 18:55:37 -06:00
DataFrame: round trip metadata to arrow Table (#21277)
This commit is contained in:
parent
cb3d91b53c
commit
e550572033
@ -20,7 +20,7 @@ const buildCjsPackage = ({ env }) => {
|
||||
globals: {},
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
external: ['lodash'], // Use Lodash from grafana
|
||||
external: ['lodash', 'apache-arrow'], // Use Lodash & arrow from grafana
|
||||
plugins: [
|
||||
commonjs({
|
||||
include: /node_modules/,
|
||||
|
@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
import { resultsToDataFrames } from './ArrowDataFrame';
|
||||
import { toDataFrameDTO } from '../processDataFrame';
|
||||
import { resultsToDataFrames, grafanaDataFrameToArrowTable, arrowTableToDataFrame } from './ArrowDataFrame';
|
||||
import { toDataFrameDTO, toDataFrame } from './processDataFrame';
|
||||
import { FieldType } from '../types';
|
||||
|
||||
/* tslint:disable */
|
||||
const resp = {
|
||||
@ -33,3 +34,29 @@ describe('GEL Utils', () => {
|
||||
expect(norm).toMatchSnapshot();
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
describe('Read/Write arrow Table to DataFrame', () => {
|
||||
test('should parse output with dataframe', () => {
|
||||
const frame = toDataFrame({
|
||||
name: 'Hello',
|
||||
refId: 'XYZ',
|
||||
meta: {
|
||||
aaa: 'xyz',
|
||||
anything: 'xxx',
|
||||
},
|
||||
fields: [
|
||||
{ name: 'time', config: {}, type: FieldType.time, values: [1, 2, 3] },
|
||||
{ name: 'value', config: { min: 0, max: 50, unit: 'somthing' }, type: FieldType.number, values: [1, 2, 3] },
|
||||
{ name: 'str', config: {}, type: FieldType.string, values: ['a', 'b', 'c'] },
|
||||
],
|
||||
});
|
||||
|
||||
const table = grafanaDataFrameToArrowTable(frame);
|
||||
expect(table.length).toEqual(frame.length);
|
||||
|
||||
// Now back to DataFrame
|
||||
const before = JSON.stringify(toDataFrameDTO(frame), null, 2);
|
||||
const after = JSON.stringify(toDataFrameDTO(arrowTableToDataFrame(table)), null, 2);
|
||||
expect(after).toEqual(before);
|
||||
});
|
||||
});
|
150
packages/grafana-data/src/dataframe/ArrowDataFrame.ts
Normal file
150
packages/grafana-data/src/dataframe/ArrowDataFrame.ts
Normal file
@ -0,0 +1,150 @@
|
||||
import { DataFrame, FieldType, Field, Vector, FieldConfig, Labels } from '../types';
|
||||
import {
|
||||
Table,
|
||||
ArrowType,
|
||||
Builder,
|
||||
Vector as ArrowVector,
|
||||
Float64,
|
||||
DataType,
|
||||
Utf8,
|
||||
TimestampMillisecond,
|
||||
Bool,
|
||||
Column,
|
||||
} from 'apache-arrow';
|
||||
|
||||
export interface ArrowDataFrame extends DataFrame {
|
||||
table: Table;
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function base64StringToArrowTable(text: string): Table {
|
||||
const b64 = atob(text);
|
||||
const arr = Uint8Array.from(b64, c => {
|
||||
return c.charCodeAt(0);
|
||||
});
|
||||
return Table.from(arr);
|
||||
}
|
||||
|
||||
function valueOrUndefined(val?: string) {
|
||||
return val ? val : undefined;
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function arrowTableToDataFrame(table: Table): ArrowDataFrame {
|
||||
const fields: Field[] = [];
|
||||
|
||||
for (let i = 0; i < table.numCols; i++) {
|
||||
const col = table.getColumnAt(i);
|
||||
if (col) {
|
||||
const schema = table.schema.fields[i];
|
||||
let type = FieldType.other;
|
||||
const values: Vector<any> = col;
|
||||
switch ((schema.typeId as unknown) as ArrowType) {
|
||||
case ArrowType.Decimal:
|
||||
case ArrowType.Int:
|
||||
case ArrowType.FloatingPoint: {
|
||||
type = FieldType.number;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
case ArrowType.Bool: {
|
||||
type = FieldType.boolean;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
case ArrowType.Timestamp: {
|
||||
type = FieldType.time;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
case ArrowType.Utf8: {
|
||||
type = FieldType.string;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
default:
|
||||
console.log('UNKNOWN Type:', schema);
|
||||
}
|
||||
const labelsJson = col.metadata.get('labels');
|
||||
const configJson = col.metadata.get('config');
|
||||
|
||||
let config: FieldConfig = {};
|
||||
let labels: Labels | undefined = undefined;
|
||||
if (labelsJson) {
|
||||
labels = JSON.parse(labelsJson);
|
||||
}
|
||||
if (configJson) {
|
||||
config = JSON.parse(configJson);
|
||||
}
|
||||
|
||||
fields.push({
|
||||
name: col.name,
|
||||
type,
|
||||
config,
|
||||
values,
|
||||
labels,
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
const meta = table.schema.metadata;
|
||||
const metaJson = valueOrUndefined(meta.get('meta'));
|
||||
return {
|
||||
fields,
|
||||
length: table.length,
|
||||
refId: valueOrUndefined(meta.get('refId')),
|
||||
name: valueOrUndefined(meta.get('name')),
|
||||
meta: metaJson ? JSON.parse(metaJson) : undefined,
|
||||
table,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
function toArrowVector(field: Field): ArrowVector {
|
||||
// OR: Float64Vector.from([1, 2, 3]));
|
||||
|
||||
let type: DataType;
|
||||
if (field.type === FieldType.number) {
|
||||
type = new Float64();
|
||||
} else if (field.type === FieldType.time) {
|
||||
type = new TimestampMillisecond();
|
||||
} else if (field.type === FieldType.boolean) {
|
||||
type = new Bool();
|
||||
} else if (field.type === FieldType.string) {
|
||||
type = new Utf8();
|
||||
} else {
|
||||
type = new Utf8();
|
||||
}
|
||||
const builder = Builder.new({ type, nullValues: [null] });
|
||||
field.values.toArray().forEach(builder.append.bind(builder));
|
||||
return builder.finish().toVector();
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function grafanaDataFrameToArrowTable(data: DataFrame): Table {
|
||||
const table = Table.new(
|
||||
data.fields.map(field => {
|
||||
const column = Column.new(field.name, toArrowVector(field));
|
||||
if (field.labels) {
|
||||
column.metadata.set('labels', JSON.stringify(field.labels));
|
||||
}
|
||||
if (field.config) {
|
||||
column.metadata.set('config', JSON.stringify(field.config));
|
||||
}
|
||||
return column;
|
||||
})
|
||||
);
|
||||
const metadata = table.schema.metadata;
|
||||
if (data.name) {
|
||||
metadata.set('name', data.name);
|
||||
}
|
||||
if (data.refId) {
|
||||
metadata.set('refId', data.refId);
|
||||
}
|
||||
if (data.meta) {
|
||||
metadata.set('meta', JSON.stringify(data.meta));
|
||||
}
|
||||
return table;
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function resultsToDataFrames(rsp: any): DataFrame[] {
|
||||
const frames: DataFrame[] = [];
|
||||
for (const res of Object.values(rsp.results)) {
|
||||
for (const b of (res as any).dataframes) {
|
||||
const t = base64StringToArrowTable(b as string);
|
||||
frames.push(arrowTableToDataFrame(t));
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return frames;
|
||||
}
|
@ -9,33 +9,20 @@ Array [
|
||||
"labels": undefined,
|
||||
"name": "Time",
|
||||
"type": "time",
|
||||
"values": Int32Array [
|
||||
882710016,
|
||||
365389179,
|
||||
1587742720,
|
||||
365389180,
|
||||
-2002191872,
|
||||
365389181,
|
||||
-1297159168,
|
||||
365389182,
|
||||
-592126464,
|
||||
365389183,
|
||||
112906240,
|
||||
365389185,
|
||||
817938944,
|
||||
365389186,
|
||||
1522971648,
|
||||
365389187,
|
||||
-2066962944,
|
||||
365389188,
|
||||
-1361930240,
|
||||
365389189,
|
||||
-656897536,
|
||||
365389190,
|
||||
48135168,
|
||||
365389192,
|
||||
753167872,
|
||||
365389193,
|
||||
"values": Array [
|
||||
1569334575000,
|
||||
1569334580000,
|
||||
1569334585000,
|
||||
1569334590000,
|
||||
1569334595000,
|
||||
1569334600000,
|
||||
1569334605000,
|
||||
1569334610000,
|
||||
1569334615000,
|
||||
1569334620000,
|
||||
1569334625000,
|
||||
1569334630000,
|
||||
1569334635000,
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
Object {
|
||||
@ -43,7 +30,7 @@ Array [
|
||||
"labels": undefined,
|
||||
"name": "",
|
||||
"type": "number",
|
||||
"values": Float64Array [
|
||||
"values": Array [
|
||||
3,
|
||||
3,
|
||||
3,
|
||||
@ -71,33 +58,20 @@ Array [
|
||||
"labels": undefined,
|
||||
"name": "Time",
|
||||
"type": "time",
|
||||
"values": Int32Array [
|
||||
882710016,
|
||||
365389179,
|
||||
1587742720,
|
||||
365389180,
|
||||
-2002191872,
|
||||
365389181,
|
||||
-1297159168,
|
||||
365389182,
|
||||
-592126464,
|
||||
365389183,
|
||||
112906240,
|
||||
365389185,
|
||||
817938944,
|
||||
365389186,
|
||||
1522971648,
|
||||
365389187,
|
||||
-2066962944,
|
||||
365389188,
|
||||
-1361930240,
|
||||
365389189,
|
||||
-656897536,
|
||||
365389190,
|
||||
48135168,
|
||||
365389192,
|
||||
753167872,
|
||||
365389193,
|
||||
"values": Array [
|
||||
1569334575000,
|
||||
1569334580000,
|
||||
1569334585000,
|
||||
1569334590000,
|
||||
1569334595000,
|
||||
1569334600000,
|
||||
1569334605000,
|
||||
1569334610000,
|
||||
1569334615000,
|
||||
1569334620000,
|
||||
1569334625000,
|
||||
1569334630000,
|
||||
1569334635000,
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
Object {
|
||||
@ -105,7 +79,7 @@ Array [
|
||||
"labels": undefined,
|
||||
"name": "GB-series",
|
||||
"type": "number",
|
||||
"values": Float64Array [
|
||||
"values": Array [
|
||||
0,
|
||||
0,
|
||||
0,
|
@ -1,76 +0,0 @@
|
||||
import { DataFrame, FieldType, Field, Vector } from '../../types';
|
||||
import { Table, ArrowType } from 'apache-arrow';
|
||||
|
||||
export interface ArrowDataFrame extends DataFrame {
|
||||
table: Table;
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function base64StringToArrowTable(text: string): Table {
|
||||
const b64 = atob(text);
|
||||
const arr = Uint8Array.from(b64, c => {
|
||||
return c.charCodeAt(0);
|
||||
});
|
||||
return Table.from(arr);
|
||||
}
|
||||
|
||||
function valueOrUndefined(val?: string) {
|
||||
return val ? val : undefined;
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function arrowTableToDataFrame(table: Table): ArrowDataFrame {
|
||||
const fields: Field[] = [];
|
||||
|
||||
for (let i = 0; i < table.numCols; i++) {
|
||||
const col = table.getColumnAt(i);
|
||||
if (col) {
|
||||
const schema = table.schema.fields[i];
|
||||
let type = FieldType.other;
|
||||
const values: Vector<any> = col;
|
||||
switch ((schema.typeId as unknown) as ArrowType) {
|
||||
case ArrowType.Decimal:
|
||||
case ArrowType.Int:
|
||||
case ArrowType.FloatingPoint: {
|
||||
type = FieldType.number;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
case ArrowType.Bool: {
|
||||
type = FieldType.boolean;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
case ArrowType.Timestamp: {
|
||||
type = FieldType.time;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
default:
|
||||
console.log('UNKNOWN Type:', schema);
|
||||
}
|
||||
// console.log(' field>', schema.metadata);
|
||||
|
||||
fields.push({
|
||||
name: col.name,
|
||||
type,
|
||||
config: {}, // TODO, pull from metadata
|
||||
values,
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
const meta = table.schema.metadata;
|
||||
return {
|
||||
fields,
|
||||
length: table.length,
|
||||
refId: valueOrUndefined(meta.get('refId')),
|
||||
name: valueOrUndefined(meta.get('name')),
|
||||
table,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function resultsToDataFrames(rsp: any): DataFrame[] {
|
||||
const frames: DataFrame[] = [];
|
||||
for (const res of Object.values(rsp.results)) {
|
||||
for (const b of (res as any).dataframes) {
|
||||
const t = base64StringToArrowTable(b as string);
|
||||
frames.push(arrowTableToDataFrame(t));
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return frames;
|
||||
}
|
@ -4,10 +4,4 @@ export * from './CircularDataFrame';
|
||||
export * from './MutableDataFrame';
|
||||
export * from './processDataFrame';
|
||||
export * from './dimensions';
|
||||
|
||||
// NOTE: We can not export arrow in the global scope because it will crash phantomjs
|
||||
// In core, this is loaded async. In plugins you can import using:
|
||||
//
|
||||
// import { resultsToDataFrames } from '@grafana/data/dataframe/arrow/ArrowDataFrame'
|
||||
//
|
||||
// export * from './arrow/ArrowDataFrame';
|
||||
export * from './ArrowDataFrame';
|
||||
|
@ -442,11 +442,22 @@ export function getDataFrameRow(data: DataFrame, row: number): any[] {
|
||||
*/
|
||||
export function toDataFrameDTO(data: DataFrame): DataFrameDTO {
|
||||
const fields: FieldDTO[] = data.fields.map(f => {
|
||||
let values = f.values.toArray();
|
||||
if (!Array.isArray(values)) {
|
||||
// Apache arrow will pack objects into typed arrays
|
||||
// Float64Array, etc
|
||||
// TODO: Float64Array could be used directly
|
||||
values = [];
|
||||
for (let i = 0; i < f.values.length; i++) {
|
||||
values.push(f.values.get(i));
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
return {
|
||||
name: f.name,
|
||||
type: f.type,
|
||||
config: f.config,
|
||||
values: f.values.toArray(),
|
||||
values,
|
||||
labels: f.labels,
|
||||
};
|
||||
});
|
||||
|
@ -69,7 +69,7 @@ export class ExpressionDatasourceApi extends DataSourceApi<ExpressionQuery> {
|
||||
*/
|
||||
async toDataQueryResponse(rsp: any): Promise<DataQueryResponse> {
|
||||
const { resultsToDataFrames } = await import(
|
||||
/* webpackChunkName: "apache-arrow-util" */ '@grafana/data/src/dataframe/arrow/ArrowDataFrame'
|
||||
/* webpackChunkName: "apache-arrow-util" */ '@grafana/data/src/dataframe/ArrowDataFrame'
|
||||
);
|
||||
return { data: resultsToDataFrames(rsp) };
|
||||
}
|
||||
|
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