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OUTFILE

OUTFILE​

Name​

OUTFILE

description​

SELECT INTO OUTFILE 命令用于将查询结果导出为文件。目前支持通过 Broker 进程, S3 协议或 HDFS 协议，导出到远端存储，如 HDFS，S3，BOS，COS（腾讯云）上。

语法：​

query_stmt
INTO OUTFILE "file_path"
[format_as]
[properties]

说明：​

  1. file_path

    文件存储的路径及文件前缀。

    file_path 指向文件存储的路径以及文件前缀。如 `hdfs://path/to/my_file_`。

    最终的文件名将由 `my_file_`、文件序号以及文件格式后缀组成。其中文件序号由0开始，数量为文件被分割的数量。如：
    my_file_abcdefg_0.csv
    my_file_abcdefg_1.csv
    my_file_abcdegf_2.csv

    也可以省略文件前缀，只指定文件目录，如hdfs://path/to/

  2. format_as

    FORMAT AS CSV

    指定导出格式. 支持 CSV、PARQUET、CSV_WITH_NAMES、CSV_WITH_NAMES_AND_TYPES、ORC. 默认为 CSV。

    注：PARQUET、CSV_WITH_NAMES、CSV_WITH_NAMES_AND_TYPES、ORC 在 1.2 版本开始支持。

  3. properties

    指定相关属性。目前支持通过 Broker 进程, 或通过 S3/HDFS 协议进行导出。

    语法：
    [PROPERTIES ("key"="value", ...)]
    支持如下属性：

    文件相关的属性：
        `column_separator`: 列分隔符，只用于 CSV 相关格式。在 1.2 版本开始支持多字节分隔符，如："\\x01", "abc"。
        `line_delimiter`: 行分隔符，只用于 CSV 相关格式。在 1.2 版本开始支持多字节分隔符，如："\\x01", "abc"。
        `max_file_size`: 单个文件大小限制，如果结果超过这个值，将切割成多个文件, `max_file_size` 取值范围是[5MB, 2GB], 默认为 `1GB`。（当指定导出为 OCR 文件格式时，实际切分文件的大小将是 64MB 的倍数，如：指定 `max_file_size = 5MB`, 实际将以 64 MB 为切分；指定 `max_file_size = 65MB`, 实际将以 128 MB 为切分）
        `delete_existing_files`: 默认为 `false`，若指定为 `true`，则会先删除 `file_path` 指定的目录下的所有文件，然后导出数据到该目录下。例如："file_path" = "/user/tmp", 则会删除"/user/"下所有文件及目录；"file_path" = "/user/tmp/", 则会删除"/user/tmp/"下所有文件及目录。
        `file_suffix`: 指定导出文件的后缀，若不指定该参数，将使用文件格式的默认后缀。
        `compress_type`：当指定导出的文件格式为 Parquet / ORC 文件时，可以指定 Parquet / ORC 文件使用的压缩方式。Parquet 文件格式可指定压缩方式为 SNAPPY，GZIP，BROTLI，ZSTD，LZ4 及 PLAIN，默认值为 SNAPPY。ORC 文件格式可指定压缩方式为 PLAIN，SNAPPY，ZLIB 以及 ZSTD，默认值为 ZLIB。该参数自 2.1.5 版本开始支持。（PLAIN 就是不采用压缩）

    Broker 相关属性需加前缀 `broker.`：
        broker.name: broker名称
        broker.hadoop.security.authentication: 指定认证方式为 kerberos
        broker.kerberos_principal: 指定 kerberos 的 principal
        broker.kerberos_keytab: 指定 kerberos 的 keytab 文件路径。该文件必须为 Broker 进程所在服务器上的文件的绝对路径。并且可以被 Broker 进程访问

    HDFS 相关属性:
        fs.defaultFS: namenode 地址和端口
        hadoop.username: hdfs 用户名
        dfs.nameservices: name service名称，与hdfs-site.xml保持一致
        dfs.ha.namenodes.[nameservice ID]: namenode的id列表,与hdfs-site.xml保持一致
        dfs.namenode.rpc-address.[nameservice ID].[name node ID]: Name node的rpc地址，数量与namenode数量相同，与hdfs-site.xml保持一致
        dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID]: HDFS客户端连接活跃namenode的java类，通常是"org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"

        对于开启kerberos认证的Hadoop 集群，还需要额外设置如下 PROPERTIES 属性:
        dfs.namenode.kerberos.principal: HDFS namenode 服务的 principal 名称
        hadoop.security.authentication: 认证方式设置为 kerberos
        hadoop.kerberos.principal: 设置 Doris 连接 HDFS 时使用的 Kerberos 主体
        hadoop.kerberos.keytab: 设置 keytab 本地文件路径

    S3 协议则直接执行 S3 协议配置即可:
        s3.endpoint
        s3.access_key
        s3.secret_key
        s3.region
        use_path_style: (选填) 默认为 `false` 。S3 SDK 默认使用 Virtual-hosted Style 方式。但某些对象存储系统可能没开启或不支持 Virtual-hosted Style 方式的访问，此时可以添加 `use_path_style` 参数来强制使用 Path Style 访问方式。

    注意：若要使用 delete_existing_files 参数，还需要在 fe.conf 中添加配置enable_delete_existing_files = true并重启fe，此时delete_existing_files才会生效。delete_existing_files = true 是一个危险的操作，建议只在测试环境中使用。

  4. 导出的数据类型

    所有文件类型都支持导出基本数据类型，而对于复杂数据类型（ARRAY/MAP/STRUCT），当前只有csv/orc/csv_with_names/csv_with_names_and_types支持导出复杂类型,且不支持嵌套复杂类型。

  5. 并发导出

    设置 Session 变量set enable_parallel_outfile = true;可开启 Outfile 并发导出，详细使用方法见导出查询结果集

  6. 导出到本地

    导出到本地文件时需要先在 fe.conf 中配置enable_outfile_to_local=true

    select * from tbl1 limit 10 
    INTO OUTFILE "file:///home/work/path/result_";

数据类型映射​

Parquet、ORC 文件格式拥有自己的数据类型，Doris的导出功能能够自动将 Doris 的数据类型导出到 Parquet/ORC 文件格式的对应数据类型，以下是 Apache Doris 数据类型和 Parquet/ORC 文件格式的数据类型映射关系表：

  1. Doris 导出到 ORC 文件格式的数据类型映射表：

    Doris TypeOrc Type
    booleanboolean
    tinyinttinyint
    smallintsmallint
    intint
    bigintbigint
    largeIntstring
    datestring
    datev2string
    datetimestring
    datetimev2timestamp
    floatfloat
    doubledouble
    char / varchar / stringstring
    decimaldecimal
    structstruct
    mapmap
    arrayarray

  2. Doris 导出到 Parquet 文件格式时，会先将 Doris 内存数据转换为 Arrow 内存数据格式，然后由 Arrow 写出到 Parquet 文件格式。Doris 数据类型到 Arrow 数据类的映射关系为：

    Doris TypeArrow Type
    booleanboolean
    tinyintint8
    smallintint16
    intint32
    bigintint64
    largeIntutf8
    dateutf8
    datev2utf8
    datetimeutf8
    datetimev2utf8
    floatfloat32
    doublefloat64
    char / varchar / stringutf8
    decimaldecimal128
    structstruct
    mapmap
    arraylist

example​

  1. 使用 Broker 方式导出，将简单查询结果导出到文件 hdfs://path/to/result.txt。指定导出格式为 CSV。使用 my_broker 并设置 kerberos 认证信息。指定列分隔符为 ,，行分隔符为 \n。

    SELECT * FROM tbl
    INTO OUTFILE "hdfs://path/to/result_"
    FORMAT AS CSV
    PROPERTIES
    (
        "broker.name" = "my_broker",
        "broker.hadoop.security.authentication" = "kerberos",
        "broker.kerberos_principal" = "doris@YOUR.COM",
        "broker.kerberos_keytab" = "/home/doris/my.keytab",
        "column_separator" = ",",
        "line_delimiter" = "\n",
        "max_file_size" = "100MB"
    );

    最终生成文件如如果不大于 100MB，则为：result_0.csv。 如果大于 100MB，则可能为 result_0.csv, result_1.csv, ...。

  2. 将简单查询结果导出到文件 hdfs://path/to/result.parquet。指定导出格式为 PARQUET。使用 my_broker 并设置 kerberos 认证信息。

    SELECT c1, c2, c3 FROM tbl
    INTO OUTFILE "hdfs://path/to/result_"
    FORMAT AS PARQUET
    PROPERTIES
    (
        "broker.name" = "my_broker",
        "broker.hadoop.security.authentication" = "kerberos",
        "broker.kerberos_principal" = "doris@YOUR.COM",
        "broker.kerberos_keytab" = "/home/doris/my.keytab"
    );

  3. 将 CTE 语句的查询结果导出到文件 hdfs://path/to/result.txt。默认导出格式为 CSV。使用 my_broker 并设置 HDFS 高可用信息。使用默认的行列分隔符。

    WITH
    x1 AS
    (SELECT k1, k2 FROM tbl1),
    x2 AS
    (SELECT k3 FROM tbl2)
    SELEC k1 FROM x1 UNION SELECT k3 FROM x2
    INTO OUTFILE "hdfs://path/to/result_"
    PROPERTIES
    (
        "broker.name" = "my_broker",
        "broker.username"="user",
        "broker.password"="passwd",
        "broker.dfs.nameservices" = "my_ha",
        "broker.dfs.ha.namenodes.my_ha" = "my_namenode1, my_namenode2",
        "broker.dfs.namenode.rpc-address.my_ha.my_namenode1" = "nn1_host:rpc_port",
        "broker.dfs.namenode.rpc-address.my_ha.my_namenode2" = "nn2_host:rpc_port",
        "broker.dfs.client.failover.proxy.provider" = "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"
    );

    最终生成文件如如果不大于 1GB，则为：result_0.csv。 如果大于 1GB，则可能为 result_0.csv, result_1.csv, ...。

  4. 将 UNION 语句的查询结果导出到文件 bos://bucket/result.txt。指定导出格式为 PARQUET。使用 my_broker 并设置 HDFS 高可用信息。PARQUET 格式无需指定列分割符。 导出完成后，生成一个标识文件。

    SELECT k1 FROM tbl1 UNION SELECT k2 FROM tbl1
    INTO OUTFILE "bos://bucket/result_"
    FORMAT AS PARQUET
    PROPERTIES
    (
        "broker.name" = "my_broker",
        "broker.bos_endpoint" = "http://bj.bcebos.com",
        "broker.bos_accesskey" = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
        "broker.bos_secret_accesskey" = "yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy"
    );

  5. 将 Select 语句的查询结果导出到文件 s3a://${bucket_name}/path/result.txt。指定导出格式为 CSV。 导出完成后，生成一个标识文件。

    select k1,k2,v1 from tbl1 limit 100000
    into outfile "s3a://my_bucket/export/my_file_"
    FORMAT AS CSV
    PROPERTIES
    (
        "broker.name" = "hdfs_broker",
        "broker.fs.s3a.access.key" = "xxx",
        "broker.fs.s3a.secret.key" = "xxxx",
        "broker.fs.s3a.endpoint" = "https://cos.xxxxxx.myqcloud.com/",
        "column_separator" = ",",
        "line_delimiter" = "\n",
        "max_file_size" = "1024MB",
        "success_file_name" = "SUCCESS"
    )

    最终生成文件如如果不大于 1GB，则为：my_file_0.csv。 如果大于 1GB，则可能为 my_file_0.csv, result_1.csv, ...。 在cos上验证

     1. 不存在的path会自动创建
     2. access.key/secret.key/endpoint需要和cos的同学确认。尤其是endpoint的值，不需要填写bucket_name。

  6. 使用 S3 协议导出到 bos，并且并发导出开启。

    set enable_parallel_outfile = true;
    select k1 from tb1 limit 1000
    into outfile "s3://my_bucket/export/my_file_"
    format as csv
    properties
    (
        "s3.endpoint" = "http://s3.bd.bcebos.com",
        "s3.access_key" = "xxxx",
        "s3.secret_key" = "xxx",
        "s3.region" = "bd"
    )

    最终生成的文件前缀为 my_file_{fragment_instance_id}_。

  7. 使用 S3 协议导出到 bos，并且并发导出 Session 变量开启。 注意：但由于查询语句带了一个顶层的排序节点，所以这个查询即使开启并发导出的 Session 变量，也是无法并发导出的。

    set enable_parallel_outfile = true;
    select k1 from tb1 order by k1 limit 1000
    into outfile "s3://my_bucket/export/my_file_"
    format as csv
    properties
    (
        "s3.endpoint" = "http://s3.bd.bcebos.com",
        "s3.access_key" = "xxxx",
        "s3.secret_key" = "xxx",
        "s3.region" = "bd"
    )

  8. 使用 HDFS 方式导出，将简单查询结果导出到文件 hdfs://${host}:${fileSystem_port}/path/to/result.txt。指定导出格式为 CSV，用户名为work。指定列分隔符为 ,，行分隔符为 \n。

    -- fileSystem_port默认值为9000
    SELECT * FROM tbl
    INTO OUTFILE "hdfs://${host}:${fileSystem_port}/path/to/result_"
    FORMAT AS CSV
    PROPERTIES
    (
        "fs.defaultFS" = "hdfs://ip:port",
        "hadoop.username" = "work"
    );

    如果 Hadoop 集群开启高可用并且启用 Kerberos 认证，可以参考如下 SQL 语句：

    SELECT * FROM tbl
    INTO OUTFILE "hdfs://path/to/result_"
    FORMAT AS CSV
    PROPERTIES
    (
    'fs.defaultFS'='hdfs://hacluster/',
    'dfs.nameservices'='hacluster',
    'dfs.ha.namenodes.hacluster'='n1,n2',
    'dfs.namenode.rpc-address.hacluster.n1'='192.168.0.1:8020',
    'dfs.namenode.rpc-address.hacluster.n2'='192.168.0.2:8020',
    'dfs.client.failover.proxy.provider.hacluster'='org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider',
    'dfs.namenode.kerberos.principal'='hadoop/_HOST@REALM.COM'
    'hadoop.security.authentication'='kerberos',
    'hadoop.kerberos.principal'='doris_test@REALM.COM',
    'hadoop.kerberos.keytab'='/path/to/doris_test.keytab'
    );

    最终生成文件如如果不大于 100 MB，则为：result_0.csv。 如果大于 100 MB，则可能为 result_0.csv, result_1.csv, ...。

  9. 将 Select 语句的查询结果导出到腾讯云 cos 的文件 cosn://${bucket_name}/path/result.txt。指定导出格式为 CSV。 导出完成后，生成一个标识文件。

    select k1,k2,v1 from tbl1 limit 100000
    into outfile "cosn://my_bucket/export/my_file_"
    FORMAT AS CSV
    PROPERTIES
    (
        "broker.name" = "broker_name",
        "broker.fs.cosn.userinfo.secretId" = "xxx",
        "broker.fs.cosn.userinfo.secretKey" = "xxxx",
        "broker.fs.cosn.bucket.endpoint_suffix" = "cos.xxxxxx.myqcloud.com",
        "column_separator" = ",",
        "line_delimiter" = "\n",
        "max_file_size" = "1024MB",
        "success_file_name" = "SUCCESS"
    )

keywords​

SELECT, INTO, OUTFILE

Best Practice​

  1. 导出数据量和导出效率

    该功能本质上是执行一个 SQL 查询命令。最终的结果是单线程输出的。所以整个导出的耗时包括查询本身的耗时，和最终结果集写出的耗时。如果查询较大，需要设置会话变量 query_timeout 适当的延长查询超时时间。

  2. 导出文件的管理

    Doris 不会管理导出的文件。包括导出成功的，或者导出失败后残留的文件，都需要用户自行处理。

  3. 导出到本地文件

    导出到本地文件的功能不适用于公有云用户，仅适用于私有化部署的用户。并且默认用户对集群节点有完全的控制权限。Doris 对于用户填写的导出路径不会做合法性检查。如果 Doris 的进程用户对该路径无写权限，或路径不存在，则会报错。同时处于安全性考虑，如果该路径已存在同名的文件，则也会导出失败。

    Doris 不会管理导出到本地的文件，也不会检查磁盘空间等。这些文件需要用户自行管理，如清理等。

  4. 结果完整性保证

    该命令是一个同步命令，因此有可能在执行过程中任务连接断开了，从而无法获悉导出的数据是否正常结束，或是否完整。此时可以使用 success_file_name 参数要求任务成功后，在目录下生成一个成功文件标识。用户可以通过这个文件，来判断导出是否正常结束。

  5. 其他注意事项

    见导出查询结果集

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