STREAM-LOAD

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STREAM LOAD

Description

stream-load: load data to table in streaming

curl --location-trusted -u user:passwd [-H ""...] -T data.file -XPUT http://fe_host:http_port/api/{db}/{table}/_stream_load

该语句用于向指定的 table 导入数据，与普通 Load 区别是，这种导入方式是同步导入。

这种导入方式仍然能够保证一批导入任务的原子性，要么全部数据导入成功，要么全部失败。

该操作会同时更新和此 base table 相关的 rollup table 的数据。

这是一个同步操作，整个数据导入工作完成后返回给用户导入结果。

当前支持 HTTP chunked 与非 chunked 上传两种方式，对于非 chunked 方式，必须要有 Content-Length 来标示上传内容长度，这样能够保证数据的完整性。

另外，用户最好设置 Expect Header 字段内容 100-continue，这样可以在某些出错场景下避免不必要的数据传输。

参数介绍： 用户可以通过 HTTP 的 Header 部分来传入导入参数

1. label: 一次导入的标签，相同标签的数据无法多次导入。用户可以通过指定 Label 的方式来避免一份数据重复导入的问题。

   当前 Doris 内部保留 30 分钟内最近成功的 label。

2. column_separator：用于指定导入文件中的列分隔符，默认为\t。如果是不可见字符，则需要加\x作为前缀，使用十六进制来表示分隔符。

   如 hive 文件的分隔符\x01，需要指定为-H column_separator:\x01。

   可以使用多个字符的组合作为列分隔符。

3. line_delimiter：用于指定导入文件中的换行符，默认为\n。可以使用做多个字符的组合作为换行符。

4. columns：用于指定导入文件中的列和 table 中的列的对应关系。如果源文件中的列正好对应表中的内容，那么是不需要指定这个字段的内容的。

   如果源文件与表 schema 不对应，那么需要这个字段进行一些数据转换。这里有两种形式 column，一种是直接对应导入文件中的字段，直接使用字段名表示；

   一种是衍生列，语法为 column_name = expression。举几个例子帮助理解。

   例 1: 表中有 3 个列“c1, c2, c3”，源文件中的三个列一次对应的是"c3,c2,c1"; 那么需要指定-H "columns: c3, c2, c1"

   例2: 表中有3个列“c1, c2, c3", 源文件中前三列依次对应，但是有多余1列；那么需要指定-H "columns: c1, c2, c3, xxx";

   最后一个列随意指定个名称占位即可

   例3: 表中有3个列“year, month, day"三个列，源文件中只有一个时间列，为”2018-06-01 01:02:03“格式；

   那么可以指定-H "columns: col, year = year(col), month=month(col), day=day(col)"完成导入

5. where: 用于抽取部分数据。用户如果有需要将不需要的数据过滤掉，那么可以通过设定这个选项来达到。

   例 1: 只导入大于 k1 列等于 20180601 的数据，那么可以在导入时候指定-H "where: k1 = 20180601"

6. max_filter_ratio：最大容忍可过滤（数据不规范等原因）的数据比例。默认零容忍。数据不规范不包括通过 where 条件过滤掉的行。

7. partitions: 用于指定这次导入所设计的 partition。如果用户能够确定数据对应的 partition，推荐指定该项。不满足这些分区的数据将被过滤掉。

   比如指定导入到 p1, p2 分区，-H "partitions: p1, p2"

8. timeout: 指定导入的超时时间。单位秒。默认是 600 秒。可设置范围为 1 秒 ~ 259200 秒。

9. strict_mode: 用户指定此次导入是否开启严格模式，默认为关闭。开启方式为 -H "strict_mode: true"。

10. timezone: 指定本次导入所使用的时区。默认为东八区。在本次导入事务中，该变量起到了替代 session variable time_zone 的作用。详情请见最佳实践中“涉及时区的导入”一节。

11. exec_mem_limit: 导入内存限制。默认为 2GB。单位为字节。

12. format: 指定导入数据格式，支持 csv、json、csv_with_names(支持 csv 文件行首过滤)、csv_with_names_and_types(支持 csv 文件前两行过滤)、parquet、orc，默认是 csv。

13. jsonpaths: 导入 json 方式分为：简单模式和匹配模式。

    简单模式：没有设置 jsonpaths 参数即为简单模式，这种模式下要求 json 数据是对象类型，例如：

    {"k1":1, "k2":2, "k3":"hello"}，其中 k1，k2，k3 是列名字。

    匹配模式：用于 json 数据相对复杂，需要通过 jsonpaths 参数匹配对应的 value。

14. strip_outer_array: 布尔类型，为 true 表示 json 数据以数组对象开始且将数组对象中进行展平，默认值是 false。例如：

    [
    {"k1" : 1, "v1" : 2},
    {"k1" : 3, "v1" : 4}
    ]
    当strip_outer_array为true，最后导入到doris中会生成两行数据。

15. json_root: json_root 为合法的 jsonpath 字符串，用于指定 json document 的根节点，默认值为""。

16. merge_type: 数据的合并类型，一共支持三种类型 APPEND、DELETE、MERGE 其中，APPEND 是默认值，表示这批数据全部需要追加到现有数据中，DELETE 表示删除与这批数据 key 相同的所有行，MERGE 语义 需要与 DELETE 条件联合使用，表示满足 DELETE 条件的数据按照 DELETE 语义处理其余的按照 APPEND 语义处理，示例：-H "merge_type: MERGE" -H "delete: flag=1"

17. delete: 仅在 MERGE 下有意义，表示数据的删除条件

18. function_column.sequence_col: 只适用于 UNIQUE_KEYS，相同 key 列下，保证 value 列按照 source_sequence 列进行 REPLACE, source_sequence 可以是数据源中的列，也可以是表结构中的一列。

19. fuzzy_parse: 布尔类型，为 true 表示 json 将以第一行为 schema 进行解析，开启这个选项可以提高 json 导入效率，但是要求所有 json 对象的 key 的顺序和第一行一致，默认为 false，仅用于 json 格式

20. num_as_string: 布尔类型，为 true 表示在解析 json 数据时会将数字类型转为字符串，然后在确保不会出现精度丢失的情况下进行导入。

21. read_json_by_line: 布尔类型，为 true 表示支持每行读取一个 json 对象，默认值为 false。

22. send_batch_parallelism: 整型，用于设置发送批处理数据的并行度，如果并行度的值超过 BE 配置中的 max_send_batch_parallelism_per_job，那么作为协调点的 BE 将使用 max_send_batch_parallelism_per_job 的值。

23. hidden_columns: 用于指定导入数据中包含的隐藏列，在 Header 中不包含 columns 时生效，多个 hidden column 用逗号分割。

    hidden_columns: __DORIS_DELETE_SIGN__,__DORIS_SEQUENCE_COL__
    系统会使用用户指定的数据导入数据。在上述用例中，导入数据中最后一列数据为__DORIS_SEQUENCE_COL__。

24. load_to_single_tablet: 布尔类型，为 true 表示支持一个任务只导入数据到对应分区的一个 tablet，默认值为 false，该参数只允许在对带有 random 分桶的 olap 表导数的时候设置。

25. compress_type: 指定文件的压缩格式。目前只支持 csv 文件的压缩。支持 gz, lzo, bz2, lz4, lzop, deflate 压缩格式。

26. trim_double_quotes: 布尔类型，默认值为 false，为 true 时表示裁剪掉 csv 文件每个字段最外层的双引号。

27. skip_lines: 整数类型，默认值为 0, 含义为跳过 csv 文件的前几行。当设置 format 设置为 csv_with_names 或、csv_with_names_and_types 时，该参数会失效。

28. comment: 字符串类型，默认值为空。给任务增加额外的信息。

29. enclose: 包围符。当 csv 数据字段中含有行分隔符或列分隔符时，为防止意外截断，可指定单字节字符作为包围符起到保护作用。例如列分隔符为","，包围符为"'"，数据为"a,'b,c'",则"b,c"会被解析为一个字段。注意：当 enclose 设置为"时，trim_double_quotes 一定要设置为 true。

30. escape：转义符。用于转义在字段中出现的与包围符相同的字符。例如数据为"a,'b,'c'"，包围符为"'"，希望"b,'c 被作为一个字段解析，则需要指定单字节转义符，例如 \，然后将数据修改为 a,'b,\'c'。

Example

1. 将本地文件'testData'中的数据导入到数据库'testDb'中'testTbl'的表，使用 Label 用于去重。指定超时时间为 100 秒

   curl --location-trusted -u root -H "label:123" -H "timeout:100" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

2. 将本地文件'testData'中的数据导入到数据库'testDb'中'testTbl'的表，使用 Label 用于去重，并且只导入 k1 等于 20180601 的数据

   curl --location-trusted -u root -H "label:123" -H "where: k1=20180601" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

3. 将本地文件'testData'中的数据导入到数据库'testDb'中'testTbl'的表，允许 20% 的错误率（用户是 defalut_cluster 中的）

   curl --location-trusted -u root -H "label:123" -H "max_filter_ratio:0.2" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

4. 将本地文件'testData'中的数据导入到数据库'testDb'中'testTbl'的表，允许 20% 的错误率，并且指定文件的列名（用户是 defalut_cluster 中的）

   curl --location-trusted -u root  -H "label:123" -H "max_filter_ratio:0.2" -H "columns: k2, k1, v1" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

5. 将本地文件'testData'中的数据导入到数据库'testDb'中'testTbl'的表中的 p1, p2 分区，允许 20% 的错误率。

   curl --location-trusted -u root  -H "label:123" -H "max_filter_ratio:0.2" -H "partitions: p1, p2" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

6. 使用 streaming 方式导入（用户是 defalut_cluster 中的）

   seq 1 10 | awk '{OFS="\t"}{print $1, $1 * 10}' | curl --location-trusted -u root -T - http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

7. 导入含有 HLL 列的表，可以是表中的列或者数据中的列用于生成 HLL 列，也可使用 hll_empty 补充数据中没有的列

   curl --location-trusted -u root -H "columns: k1, k2, v1=hll_hash(k1), v2=hll_empty()" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

8. 导入数据进行严格模式过滤，并设置时区为 Africa/Abidjan

   curl --location-trusted -u root -H "strict_mode: true" -H "timezone: Africa/Abidjan" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

9. 导入含有 BITMAP 列的表，可以是表中的列或者数据中的列用于生成 BITMAP 列，也可以使用 bitmap_empty 填充空的 Bitmap

   curl --location-trusted -u root -H "columns: k1, k2, v1=to_bitmap(k1), v2=bitmap_empty()" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

10. 简单模式，导入 json 数据

    表结构：

    `category` varchar(512) NULL COMMENT "",
    `author` varchar(512) NULL COMMENT "",
    `title` varchar(512) NULL COMMENT "",
    `price` double NULL COMMENT ""

    json数据格式：

    {"category":"C++","author":"avc","title":"C++ primer","price":895}

    导入命令：

    curl --location-trusted -u root  -H "label:123" -H "format: json" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

    为了提升吞吐量，支持一次性导入多条json数据，每行为一个json对象，默认使用\n作为换行符，需要将read_json_by_line设置为true，json数据格式如下：

    {"category":"C++","author":"avc","title":"C++ primer","price":89.5}
    {"category":"Java","author":"avc","title":"Effective Java","price":95}
    {"category":"Linux","author":"avc","title":"Linux kernel","price":195}

11. 匹配模式，导入 json 数据

    json数据格式：

    [
    {"category":"xuxb111","author":"1avc","title":"SayingsoftheCentury","price":895},{"category":"xuxb222","author":"2avc","title":"SayingsoftheCentury","price":895},
    {"category":"xuxb333","author":"3avc","title":"SayingsoftheCentury","price":895}
    ]

    通过指定jsonpath进行精准导入，例如只导入category、author、price三个属性

    curl --location-trusted -u root  -H "columns: category, price, author" -H "label:123" -H "format: json" -H "jsonpaths: [\"$.category\",\"$.price\",\"$.author\"]" -H "strip_outer_array: true" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

    说明： 1）如果json数据是以数组开始，并且数组中每个对象是一条记录，则需要将strip_outer_array设置成true，表示展平数组。 2）如果json数据是以数组开始，并且数组中每个对象是一条记录，在设置jsonpath时，我们的ROOT节点实际上是数组中对象。

12. 用户指定 json 根节点

    json数据格式:

    {
     "RECORDS":[
    {"category":"11","title":"SayingsoftheCentury","price":895,"timestamp":1589191587},
    {"category":"22","author":"2avc","price":895,"timestamp":1589191487},
    {"category":"33","author":"3avc","title":"SayingsoftheCentury","timestamp":1589191387}
    ]
    }

    通过指定jsonpath进行精准导入，例如只导入category、author、price三个属性

    curl --location-trusted -u root  -H "columns: category, price, author" -H "label:123" -H "format: json" -H "jsonpaths: [\"$.category\",\"$.price\",\"$.author\"]" -H "strip_outer_array: true" -H "json_root: $.RECORDS" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

13. 删除与这批导入 key 相同的数据

    curl --location-trusted -u root -H "merge_type: DELETE" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

14. 将这批数据中与 flag 列为 ture 的数据相匹配的列删除，其他行正常追加

    curl --location-trusted -u root: -H "column_separator:," -H "columns: siteid, citycode, username, pv, flag" -H "merge_type: MERGE" -H "delete: flag=1"  -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

15. 导入数据到含有 sequence 列的 UNIQUE_KEYS 表中

    curl --location-trusted -u root -H "columns: k1,k2,source_sequence,v1,v2" -H "function_column.sequence_col: source_sequence" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

16. csv 文件行首过滤导入

    文件数据：

    id,name,age
    1,doris,20
    2,flink,10

    通过指定format=csv_with_names过滤首行导入

    curl --location-trusted -u root -T test.csv  -H "label:1" -H "format:csv_with_names" -H "column_separator:," http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

17. 导入数据到表字段含有 DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP 的表中

    表结构：

    `id` bigint(30) NOT NULL,
    `order_code` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '',
    `create_time` datetimev2(3) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

    json数据格式：

    {"id":1,"order_Code":"avc"}

    导入命令：

    curl --location-trusted -u root -T test.json -H "label:1" -H "format:json" -H 'columns: id, order_code, create_time=CURRENT_TIMESTAMP()' http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load

Keywords

STREAM, LOAD

Best Practice

1. 查看导入任务状态

   Stream Load 是一个同步导入过程，语句执行成功即代表数据导入成功。导入的执行结果会通过 HTTP 返回值同步返回。并以 Json 格式展示。示例如下：

   {
       "TxnId": 17,
       "Label": "707717c0-271a-44c5-be0b-4e71bfeacaa5",
       "Status": "Success",
       "Message": "OK",
       "NumberTotalRows": 5,
       "NumberLoadedRows": 5,
       "NumberFilteredRows": 0,
       "NumberUnselectedRows": 0,
       "LoadBytes": 28,
       "LoadTimeMs": 27,
       "BeginTxnTimeMs": 0,
       "StreamLoadPutTimeMs": 2,
       "ReadDataTimeMs": 0,
       "WriteDataTimeMs": 3,
       "CommitAndPublishTimeMs": 18
   }

   下面主要解释了 Stream load 导入结果参数：

   • TxnId：导入的事务 ID。用户可不感知。

   • Label：导入 Label。由用户指定或系统自动生成。

   • Status：导入完成状态。

     "Success"：表示导入成功。

     "Publish Timeout"：该状态也表示导入已经完成，只是数据可能会延迟可见，无需重试。

     "Label Already Exists"：Label 重复，需更换 Label。

     "Fail"：导入失败。

   • ExistingJobStatus：已存在的 Label 对应的导入作业的状态。

     这个字段只有在当 Status 为 "Label Already Exists" 时才会显示。用户可以通过这个状态，知晓已存在 Label 对应的导入作业的状态。"RUNNING" 表示作业还在执行，"FINISHED" 表示作业成功。

   • Message：导入错误信息。

   • NumberTotalRows：导入总处理的行数。

   • NumberLoadedRows：成功导入的行数。

   • NumberFilteredRows：数据质量不合格的行数。

   • NumberUnselectedRows：被 where 条件过滤的行数。

   • LoadBytes：导入的字节数。

   • LoadTimeMs：导入完成时间。单位毫秒。

   • BeginTxnTimeMs：向 Fe 请求开始一个事务所花费的时间，单位毫秒。

   • StreamLoadPutTimeMs：向 Fe 请求获取导入数据执行计划所花费的时间，单位毫秒。

   • ReadDataTimeMs：读取数据所花费的时间，单位毫秒。

   • WriteDataTimeMs：执行写入数据操作所花费的时间，单位毫秒。

   • CommitAndPublishTimeMs：向 Fe 请求提交并且发布事务所花费的时间，单位毫秒。

   • ErrorURL：如果有数据质量问题，通过访问这个 URL 查看具体错误行。

     注意：由于 Stream load 是同步的导入方式，所以并不会在 Doris 系统中记录导入信息，用户无法异步的通过查看导入命令看到 Stream load。使用时需监听创建导入请求的返回值获取导入结果。

2. 如何正确提交 Stream Load 作业和处理返回结果。

   Stream Load 是同步导入操作，因此用户需同步等待命令的返回结果，并根据返回结果决定下一步处理方式。

   用户首要关注的是返回结果中的 Status 字段。

   如果为 Success，则一切正常，可以进行之后的其他操作。

   如果返回结果出现大量的 Publish Timeout，则可能说明目前集群某些资源（如 IO）紧张导致导入的数据无法最终生效。Publish Timeout 状态的导入任务已经成功，无需重试，但此时建议减缓或停止新导入任务的提交，并观察集群负载情况。

   如果返回结果为 Fail，则说明导入失败，需根据具体原因查看问题。解决后，可以使用相同的 Label 重试。

   在某些情况下，用户的 HTTP 连接可能会异常断开导致无法获取最终的返回结果。此时可以使用相同的 Label 重新提交导入任务，重新提交的任务可能有如下结果：

   1. Status 状态为 Success，Fail 或者 Publish Timeout。此时按照正常的流程处理即可。
   2. Status 状态为 Label Already Exists。则此时需继续查看 ExistingJobStatus 字段。如果该字段值为 FINISHED，则表示这个 Label 对应的导入任务已经成功，无需在重试。如果为 RUNNING，则表示这个 Label 对应的导入任务依然在运行，则此时需每间隔一段时间（如 10 秒），使用相同的 Label 继续重复提交，直到 Status 不为 Label Already Exists，或者 ExistingJobStatus 字段值为 FINISHED 为止。

3. 取消导入任务

   已提交切尚未结束的导入任务可以通过 CANCEL LOAD 命令取消。取消后，已写入的数据也会回滚，不会生效。

4. Label、导入事务、多表原子性

   Doris 中所有导入任务都是原子生效的。并且在同一个导入任务中对多张表的导入也能够保证原子性。同时，Doris 还可以通过 Label 的机制来保证数据导入的不丢不重。具体说明可以参阅 导入事务和原子性 文档。

5. 列映射、衍生列和过滤

   Doris 可以在导入语句中支持非常丰富的列转换和过滤操作。支持绝大多数内置函数和 UDF。关于如何正确的使用这个功能，可参阅 列的映射，转换与过滤 文档。

6. 错误数据过滤

   Doris 的导入任务可以容忍一部分格式错误的数据。容忍率通过 max_filter_ratio 设置。默认为 0，即表示当有一条错误数据时，整个导入任务将会失败。如果用户希望忽略部分有问题的数据行，可以将次参数设置为 0~1 之间的数值，Doris 会自动跳过哪些数据格式不正确的行。

   关于容忍率的一些计算方式，可以参阅 列的映射，转换与过滤 文档。

7. 严格模式

   strict_mode 属性用于设置导入任务是否运行在严格模式下。该属性会对列映射、转换和过滤的结果产生影响，它同时也将控制部分列更新的行为。关于严格模式的具体说明，可参阅 严格模式 文档。

8. 超时时间

   Stream Load 的默认超时时间为 10 分钟。从任务提交开始算起。如果在超时时间内没有完成，则任务会失败。

9. 数据量和任务数限制

   Stream Load 适合导入几个 GB 以内的数据，因为数据为单线程传输处理，因此导入过大的数据性能得不到保证。当有大量本地数据需要导入时，可以并行提交多个导入任务。

   Doris 同时会限制集群内同时运行的导入任务数量，通常在 10-20 个不等。之后提交的导入作业会被拒绝。

10. 涉及时区的导入

    由于 Doris 目前没有内置时区的时间类型，所有 DATETIME 相关类型均只表示绝对的时间点，而不包含时区信息，不因 Doris 系统时区变化而发生变化。因此，对于带时区数据的导入，我们统一的处理方式为将其转换为特定目标时区下的数据。在 Doris 系统中，即 session variable time_zone 所代表的时区。

    而在导入中，我们的目标时区通过参数 timezone 指定，该变量在发生时区转换、运算时区敏感函数时将会替代 session variable time_zone。因此，如果没有特殊情况，在导入事务中应当设定 timezone 与当前 Doris 集群的 time_zone 一致。此时意味着所有带时区的时间数据，均会发生向该时区的转换。 例如，Doris 系统时区为 "+08:00"，导入数据中的时间列包含两条数据，分别为 "2012-01-01 01:00:00Z" 和 "2015-12-12 12:12:12-08:00"，则我们在导入时通过 -H "timezone: +08:00" 指定导入事务的时区后，这两条数据都会向该时区发生转换，从而得到结果 "2012-01-01 09:00:00" 和 "2015-12-13 04:12:12"。

    更详细的理解，请参阅时区文档。

11. 导入的执行引擎使用

    Session Variable enable_pipeline_load 决定是否尝试开启 Pipeline 引擎执行 Streamload 任务。详见导入文档。