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导入概览

支持的数据源

Doris 提供多种数据导入方案,可以针对不同的数据源进行选择不同的数据导入方式。

按场景划分

数据源导入方式
对象存储(s3),HDFS使用 Broker 导入数据
本地文件Stream Load, MySQL Load
Kafka订阅 Kafka 数据
Mysql、PostgreSQL,Oracle,SQLServer通过外部表同步数据
通过 JDBC 导入使用 JDBC 同步数据
导入 JSON 格式数据JSON 格式数据导入
AutoMQ订阅 AutoMQ 数据

按导入方式划分

导入方式名称使用方式
Broker Load通过 Broker 导入外部存储数据
Stream Load流式导入数据 (本地文件及内存数据)
Routine Load导入 Kafka 数据
Insert Into外部表通过 INSERT 方式导入数据
S3 LoadS3 协议的对象存储数据导入
MySQL LoadMySQL 客户端导入本地数据

支持的数据格式

不同的导入方式支持的数据格式略有不同。

导入方式支持的格式
Broker Loadparquet、orc、csv、gzip
Stream Loadcsv、json、parquet、orc
Routine Loadcsv、json
MySQL Loadcsv

导入说明

Apache Doris 的数据导入实现有以下共性特征,这里分别介绍,以帮助大家更好的使用数据导入功能

导入的原子性保证

Doris 的每一个导入作业,不论是使用 Broker Load 进行批量导入,还是使用 INSERT 语句进行单条导入,都是一个完整的事务操作。导入事务可以保证一批次内的数据原子生效,不会出现部分数据写入的情况。

同时,一个导入作业都会有一个 Label。这个 Label 是在一个数据库(Database)下唯一的,用于唯一标识一个导入作业。Label 可以由用户指定,部分导入功能也会由系统自动生成。

Label 是用于保证对应的导入作业,仅能成功导入一次。一个被成功导入的 Label,再次使用时,会被拒绝并报错 Label already used。通过这个机制,可以在 Doris 侧做到 At-Most-Once 语义。如果结合上游系统的 At-Least-Once 语义,则可以实现导入数据的 Exactly-Once 语义。

关于原子性保证的最佳实践,可以参阅 导入事务和原子性。

同步及异步导入

导入方式分为同步和异步。对于同步导入方式,返回结果即表示导入成功还是失败。而对于异步导入方式,返回成功仅代表作业提交成功,不代表数据导入成功,需要使用对应的命令查看导入作业的运行状态。

导入 Array 类型

例如以下导入,需要先将列 b14 和列 a13 先 cast 成array<string>类型,再运用array_union函数。

LOAD LABEL label_03_14_49_34_898986_19090452100 ( 
DATA INFILE("hdfs://test.hdfs.com:9000/user/test/data/sys/load/array_test.data")
INTO TABLE `test_array_table`
COLUMNS TERMINATED BY "|" (`k1`, `a1`, `a2`, `a3`, `a4`, `a5`, `a6`, `a7`, `a8`, `a9`, `a10`, `a11`, `a12`, `a13`, `b14`)
SET(a14=array_union(cast(b14 as array<string>), cast(a13 as array<string>))) WHERE size(a2) > 270)
WITH BROKER "hdfs" ("username"="test_array", "password"="")
PROPERTIES( "max_filter_ratio"="0.8" );

使用的执行引擎

导入时默认关闭 Pipeline 引擎,通过以下两个变量开启:

  1. FE CONFIG 中的 enable_pipeline_load,开启后 Streamload 等导入任务将尝试使用 Pipeline 引擎执行。

  2. Session Variable 中的 enable_nereids_dml_with_pipeline,开启后 insert into 将尝试使用 Pipeline 引擎执行。

以上变量开启后,具体是否使用 Pipeline 引擎,仍然取决于 Session Variables enable_pipeline_engine。如果该值为 false,即使以上变量被设置为 true,导入依然不会使用 Pipeline 引擎执行。