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CREATE-ROUTINE-LOAD

CREATE-ROUTINE-LOAD

Name

CREATE ROUTINE LOAD

Description

例行导入(Routine Load)功能,支持用户提交一个常驻的导入任务,通过不断的从指定的数据源读取数据,将数据导入到 Doris 中。

目前仅支持通过无认证或者 SSL 认证方式,从 Kakfa 导入 CSV 或 Json 格式的数据。 导入 Json 格式数据使用示例

语法:

CREATE ROUTINE LOAD [db.]job_name [ON tbl_name]
[merge_type]
[load_properties]
[job_properties]
FROM data_source [data_source_properties]
[COMMENT "comment"]

- `[db.]job_name`

导入作业的名称,在同一个 database 内,相同名称只能有一个 job 在运行。

- `tbl_name`

指定需要导入的表的名称,可选参数,如果不指定,则采用动态表的方式,这个时候需要 Kafka 中的数据包含表名的信息。
目前仅支持从 Kafka 的 Value 中获取表名,且需要符合这种格式:以 json 为例:`table_name|{"col1": "val1", "col2": "val2"}`,
其中 `tbl_name` 为表名,以 `|` 作为表名和表数据的分隔符。csv 格式的数据也是类似的,如:`table_name|val1,val2,val3`。注意,这里的
`table_name` 必须和 Doris 中的表名一致,否则会导致导入失败.

tips: 动态表不支持 `columns_mapping` 参数。如果你的表结构和 Doris 中的表结构一致,且存在大量的表信息需要导入,那么这种方式将是不二选择。

- `merge_type`

数据合并类型。默认为 APPEND,表示导入的数据都是普通的追加写操作。MERGE 和 DELETE 类型仅适用于 Unique Key 模型表。其中 MERGE 类型需要配合 [DELETE ON] 语句使用,以标注 Delete Flag 列。而 DELETE 类型则表示导入的所有数据皆为删除数据。
tips: 当使用动态多表的时候,请注意此参数应该符合每张动态表的类型,否则会导致导入失败。

- load_properties

用于描述导入数据。组成如下:

```SQL
[column_separator],
[columns_mapping],
[preceding_filter],
[where_predicates],
[partitions],
[DELETE ON],
[ORDER BY]
  • column_separator

    指定列分隔符,默认为 \t

    COLUMNS TERMINATED BY ","

  • columns_mapping

    用于指定文件列和表中列的映射关系,以及各种列转换等。关于这部分详细介绍,可以参阅 [列的映射,转换与过滤] 文档。

    (k1, k2, tmpk1, k3 = tmpk1 + 1)

    tips: 动态表不支持此参数。

  • preceding_filter

    过滤原始数据。关于这部分详细介绍,可以参阅 [列的映射,转换与过滤] 文档。

    tips: 动态表不支持此参数。

  • where_predicates

    根据条件对导入的数据进行过滤。关于这部分详细介绍,可以参阅 [列的映射,转换与过滤] 文档。

    WHERE k1 > 100 and k2 = 1000

    tips: 当使用动态多表的时候,请注意此参数应该符合每张动态表的列,否则会导致导入失败。通常在使用动态多表的时候,我们仅建议通用公共列使用此参数。

  • partitions

    指定导入目的表的哪些 partition 中。如果不指定,则会自动导入到对应的 partition 中。

    PARTITION(p1, p2, p3)

    tips: 当使用动态多表的时候,请注意此参数应该符合每张动态表,否则会导致导入失败。

  • DELETE ON

    需配合 MEREGE 导入模式一起使用,仅针对 Unique Key 模型的表。用于指定导入数据中表示 Delete Flag 的列和计算关系。

    DELETE ON v3 >100

    tips: 当使用动态多表的时候,请注意此参数应该符合每张动态表,否则会导致导入失败。

  • ORDER BY

    仅针对 Unique Key 模型的表。用于指定导入数据中表示 Sequence Col 的列。主要用于导入时保证数据顺序。

    tips: 当使用动态多表的时候,请注意此参数应该符合每张动态表,否则会导致导入失败。

  • job_properties

    用于指定例行导入作业的通用参数。

    PROPERTIES (
    "key1" = "val1",
    "key2" = "val2"
    )

    目前我们支持以下参数:

    1. desired_concurrent_number

      期望的并发度。一个例行导入作业会被分成多个子任务执行。这个参数指定一个作业最多有多少任务可以同时执行。必须大于 0。默认为 5。

      这个并发度并不是实际的并发度,实际的并发度,会通过集群的节点数、负载情况,以及数据源的情况综合考虑。

      "desired_concurrent_number" = "3"

    2. max_batch_interval/max_batch_rows/max_batch_size

      这三个参数分别表示:

      1. 每个子任务最大执行时间,单位是秒。必须大于等于 1。默认为 10。
      2. 每个子任务最多读取的行数。必须大于等于 200000。默认是 200000。
      3. 每个子任务最多读取的字节数。单位是字节,范围是 100MB 到 10GB。默认是 100MB。

      这三个参数,用于控制一个子任务的执行时间和处理量。当任意一个达到阈值,则任务结束。

      "max_batch_interval" = "20",
      "max_batch_rows" = "300000",
      "max_batch_size" = "209715200"
    3. max_error_number

      采样窗口内,允许的最大错误行数。必须大于等于 0。默认是 0,即不允许有错误行。

      采样窗口为 max_batch_rows * 10。即如果在采样窗口内,错误行数大于 max_error_number,则会导致例行作业被暂停,需要人工介入检查数据质量问题。

      被 where 条件过滤掉的行不算错误行。

    4. strict_mode

      是否开启严格模式,默认为关闭。如果开启后,非空原始数据的列类型变换如果结果为 NULL,则会被过滤。指定方式为:

      "strict_mode" = "true"

      strict mode 模式的意思是:对于导入过程中的列类型转换进行严格过滤。严格过滤的策略如下:

      1. 对于列类型转换来说,如果 strict mode 为 true,则错误的数据将被 filter。这里的错误数据是指:原始数据并不为空值,在参与列类型转换后结果为空值的这一类数据。
      2. 对于导入的某列由函数变换生成时,strict mode 对其不产生影响。
      3. 对于导入的某列类型包含范围限制的,如果原始数据能正常通过类型转换,但无法通过范围限制的,strict mode 对其也不产生影响。例如:如果类型是 decimal(1,0), 原始数据为 10,则属于可以通过类型转换但不在列声明的范围内。这种数据 strict 对其不产生影响。

      strict mode 与 source data 的导入关系

      这里以列类型为 TinyInt 来举例

      注:当表中的列允许导入空值时

      source datasource data examplestring to intstrict_moderesult
      空值\NN/Atrue or falseNULL
      not nullaaa or 2000NULLtrueinvalid data(filtered)
      not nullaaaNULLfalseNULL
      not null11true or falsecorrect data

      这里以列类型为 Decimal(1,0) 举例

      注:当表中的列允许导入空值时

      source datasource data examplestring to intstrict_moderesult
      空值\NN/Atrue or falseNULL
      not nullaaaNULLtrueinvalid data(filtered)
      not nullaaaNULLfalseNULL
      not null1 or 101true or falsecorrect data

      注意:10 虽然是一个超过范围的值,但是因为其类型符合 decimal 的要求,所以 strict mode 对其不产生影响。10 最后会在其他 ETL 处理流程中被过滤。但不会被 strict mode 过滤。

    5. timezone

      指定导入作业所使用的时区。默认为使用 Session 的 timezone 参数。该参数会影响所有导入涉及的和时区有关的函数结果。

    6. format

      指定导入数据格式,默认是 csv,支持 json 格式。

    7. jsonpaths

      当导入数据格式为 json 时,可以通过 jsonpaths 指定抽取 Json 数据中的字段。

      -H "jsonpaths: [\"$.k2\", \"$.k1\"]"

    8. strip_outer_array

      当导入数据格式为 json 时,strip_outer_array 为 true 表示 Json 数据以数组的形式展现,数据中的每一个元素将被视为一行数据。默认值是 false。

      -H "strip_outer_array: true"

    9. json_root

      当导入数据格式为 json 时,可以通过 json_root 指定 Json 数据的根节点。Doris 将通过 json_root 抽取根节点的元素进行解析。默认为空。

      -H "json_root: $.RECORDS"

    10. 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。

    11. 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。

    12. partial_columns 布尔类型,为 true 表示使用部分列更新,默认值为 false,该参数只允许在表模型为 Unique 且采用 Merge on Write 时设置。一流多表不支持此参数。

    13. max_filter_ratio

      采样窗口内,允许的最大过滤率。必须在大于等于0到小于等于1之间。默认值是 0。

      采样窗口为 max_batch_rows * 10。即如果在采样窗口内,错误行数/总行数大于 max_filter_ratio,则会导致例行作业被暂停,需要人工介入检查数据质量问题。

      被 where 条件过滤掉的行不算错误行。

    14. 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。

    15. escape 转义符。用于转义在csv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'"。

  • FROM data_source [data_source_properties]

    数据源的类型。当前支持:

    FROM KAFKA
    (
    "key1" = "val1",
    "key2" = "val2"
    )

    data_source_properties 支持如下数据源属性:

    1. kafka_broker_list

      Kafka 的 broker 连接信息。格式为 ip:host。多个 broker 之间以逗号分隔。

      "kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092"

    2. kafka_topic

      指定要订阅的 Kafka 的 topic。

      "kafka_topic" = "my_topic"

    3. kafka_partitions/kafka_offsets

      指定需要订阅的 kafka partition,以及对应的每个 partition 的起始 offset。如果指定时间,则会从大于等于该时间的最近一个 offset 处开始消费。

      offset 可以指定从大于等于 0 的具体 offset,或者:

      • OFFSET_BEGINNING: 从有数据的位置开始订阅。
      • OFFSET_END: 从末尾开始订阅。
      • 时间格式,如:"2021-05-22 11:00:00"

      如果没有指定,则默认从 OFFSET_END 开始订阅 topic 下的所有 partition。

      "kafka_partitions" = "0,1,2,3",
      "kafka_offsets" = "101,0,OFFSET_BEGINNING,OFFSET_END"
      "kafka_partitions" = "0,1,2,3",
      "kafka_offsets" = "2021-05-22 11:00:00,2021-05-22 11:00:00,2021-05-22 11:00:00"

      注意,时间格式不能和 OFFSET 格式混用。

    4. property

      指定自定义 kafka 参数。功能等同于 kafka shell 中 "--property" 参数。

      当参数的 value 为一个文件时,需要在 value 前加上关键词:"FILE:"。

      关于如何创建文件,请参阅 CREATE FILE 命令文档。

      更多支持的自定义参数,请参阅 librdkafka 的官方 CONFIGURATION 文档中,client 端的配置项。如:

      "property.client.id" = "12345",
      "property.ssl.ca.location" = "FILE:ca.pem"
      1. 使用 SSL 连接 Kafka 时,需要指定以下参数:

        "property.security.protocol" = "ssl",
        "property.ssl.ca.location" = "FILE:ca.pem",
        "property.ssl.certificate.location" = "FILE:client.pem",
        "property.ssl.key.location" = "FILE:client.key",
        "property.ssl.key.password" = "abcdefg"

        其中:

        property.security.protocolproperty.ssl.ca.location 为必须,用于指明连接方式为 SSL,以及 CA 证书的位置。

        如果 Kafka server 端开启了 client 认证,则还需设置:

        "property.ssl.certificate.location"
        "property.ssl.key.location"
        "property.ssl.key.password"

        分别用于指定 client 的 public key,private key 以及 private key 的密码。

      2. 指定 kafka partition 的默认起始 offset

        如果没有指定 kafka_partitions/kafka_offsets,默认消费所有分区。

        此时可以指定 kafka_default_offsets 指定起始 offset。默认为 OFFSET_END,即从末尾开始订阅。

        示例:

        "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
  • comment

  • 例行导入任务的注释信息。

Example

  1. 为 example_db 的 example_tbl 创建一个名为 test1 的 Kafka 例行导入任务。指定列分隔符和 group.id 和 client.id,并且自动默认消费所有分区,且从有数据的位置(OFFSET_BEGINNING)开始订阅
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1 ON example_tbl
COLUMNS TERMINATED BY ",",
COLUMNS(k1, k2, k3, v1, v2, v3 = k1 * 100)
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"property.group.id" = "xxx",
"property.client.id" = "xxx",
"property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
);
  1. 为 example_db 创建一个名为 test1 的 Kafka 例行动态多表导入任务。指定列分隔符和 group.id 和 client.id,并且自动默认消费所有分区, 且从有数据的位置(OFFSET_BEGINNING)开始订阅

    我们假设需要将 Kafka 中的数据导入到 example_db 中的 test1 以及 test2 表中,我们创建了一个名为 test1 的例行导入任务,同时将 test1 和 test2 中的数据写到一个名为 my_topic 的 Kafka 的 topic 中,这样就可以通过一个例行导入任务将 Kafka 中的数据导入到两个表中。

    CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1
    PROPERTIES
    (
    "desired_concurrent_number"="3",
    "max_batch_interval" = "20",
    "max_batch_rows" = "300000",
    "max_batch_size" = "209715200",
    "strict_mode" = "false"
    )
    FROM KAFKA
    (
    "kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
    "kafka_topic" = "my_topic",
    "property.group.id" = "xxx",
    "property.client.id" = "xxx",
    "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
    );
  2. 为 example_db 的 example_tbl 创建一个名为 test1 的 Kafka 例行导入任务。导入任务为严格模式。

CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1 ON example_tbl
COLUMNS(k1, k2, k3, v1, v2, v3 = k1 * 100),
PRECEDING FILTER k1 = 1,
WHERE k1 > 100 and k2 like "%doris%"
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "true"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_partitions" = "0,1,2,3",
"kafka_offsets" = "101,0,0,200"
);
  1. 通过 SSL 认证方式,从 Kafka 集群导入数据。同时设置 client.id 参数。导入任务为非严格模式,时区为 Africa/Abidjan
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1 ON example_tbl
COLUMNS(k1, k2, k3, v1, v2, v3 = k1 * 100),
WHERE k1 > 100 and k2 like "%doris%"
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false",
"timezone" = "Africa/Abidjan"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"property.security.protocol" = "ssl",
"property.ssl.ca.location" = "FILE:ca.pem",
"property.ssl.certificate.location" = "FILE:client.pem",
"property.ssl.key.location" = "FILE:client.key",
"property.ssl.key.password" = "abcdefg",
"property.client.id" = "my_client_id"
);
  1. 导入 Json 格式数据。默认使用 Json 中的字段名作为列名映射。指定导入 0,1,2 三个分区,起始 offset 都为 0
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test_json_label_1 ON table1
COLUMNS(category,price,author)
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false",
"format" = "json"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_partitions" = "0,1,2",
"kafka_offsets" = "0,0,0"
);
  1. 导入 Json 数据,并通过 Jsonpaths 抽取字段,并指定 Json 文档根节点
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1 ON example_tbl
COLUMNS(category, author, price, timestamp, dt=from_unixtime(timestamp, '%Y%m%d'))
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false",
"format" = "json",
"jsonpaths" = "[\"$.category\",\"$.author\",\"$.price\",\"$.timestamp\"]",
"json_root" = "$.RECORDS"
"strip_outer_array" = "true"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_partitions" = "0,1,2",
"kafka_offsets" = "0,0,0"
);
  1. 为 example_db 的 example_tbl 创建一个名为 test1 的 Kafka 例行导入任务。并且使用条件过滤。
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1 ON example_tbl
WITH MERGE
COLUMNS(k1, k2, k3, v1, v2, v3),
WHERE k1 > 100 and k2 like "%doris%",
DELETE ON v3 >100
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_partitions" = "0,1,2,3",
"kafka_offsets" = "101,0,0,200"
);
  1. 导入数据到含有 sequence 列的 Unique Key 模型表中
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test_job ON example_tbl
COLUMNS TERMINATED BY ",",
COLUMNS(k1,k2,source_sequence,v1,v2),
ORDER BY source_sequence
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "30",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200"
) FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_partitions" = "0,1,2,3",
"kafka_offsets" = "101,0,0,200"
);
  1. 从指定的时间点开始消费
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test_job ON example_tbl
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "30",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200"
) FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_default_offsets" = "2021-05-21 10:00:00"
);

Keywords

CREATE, ROUTINE, LOAD, CREATE LOAD

Best Practice

关于指定消费的 Partition 和 Offset

Doris 支持指定 Partition 和 Offset 开始消费,还支持了指定时间点进行消费的功能。这里说明下对应参数的配置关系。

有三个相关参数:

  • kafka_partitions:指定待消费的 partition 列表,如:"0, 1, 2, 3"。
  • kafka_offsets:指定每个分区的起始 offset,必须和 kafka_partitions 列表个数对应。如:"1000, 1000, 2000, 2000"
  • `property.kafka_default_offsets:指定分区默认的起始 offset。

在创建导入作业时,这三个参数可以有以下组合:

组合kafka_partitionskafka_offsetsproperty.kafka_default_offsets行为
1NoNoNo系统会自动查找 topic 对应的所有分区并从 OFFSET_END 开始消费
2NoNoYes系统会自动查找 topic 对应的所有分区并从 default offset 指定的位置开始消费
3YesNoNo系统会从指定分区的 OFFSET_END 开始消费
4YesYesNo系统会从指定分区的指定 offset 处开始消费
5YesNoYes系统会从指定分区,default offset 指定的位置开始消费