This CL mainly changes: 1. Reorganized the code logic to limit the supported json format to two, and the import behavior is more consistent. 2. Modified the statistical behavior of the number of error rows when loading in json format, so that the error rows can be counted correctly. 3. See `load-json-format.md` to get details of loading json format.
11 KiB
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title, language
| title | language |
|---|---|
| STREAM LOAD | zh-CN |
STREAM LOAD
description
NAME:
stream-load: load data to table in streaming
SYNOPSIS
curl --location-trusted -u user:passwd [-H ""...] -T data.file -XPUT http://fe_host:http_port/api/{db}/{table}/_stream_load
DESCRIPTION
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。
OPTIONS
用户可以通过HTTP的Header部分来传入导入参数
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Palo内部保留30分钟内最近成功的label。
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"
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
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"
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。
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"
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。
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"。
timezone: 指定本次导入所使用的时区。默认为东八区。该参数会影响所有导入涉及的和时区有关的函数结果。
exec_mem_limit: 导入内存限制。默认为 2GB。单位为字节。
format: 指定导入数据格式,默认是csv,支持json格式。
jsonpaths: 导入json方式分为:简单模式和精准模式。
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。
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。
RETURN VALUES
导入完成后,会以Json格式返回这次导入的相关内容。当前包括一下字段
Status: 导入最后的状态。
Success:表示导入成功,数据已经可见;
Publish Timeout:表述导入作业已经成功Commit,但是由于某种原因并不能立即可见。用户可以视作已经成功不必重试导入
Label Already Exists: 表明该Label已经被其他作业占用,可能是导入成功,也可能是正在导入。
用户需要通过get label state命令来确定后续的操作
其他:此次导入失败,用户可以指定Label重试此次作业
Message: 导入状态详细的说明。失败时会返回具体的失败原因。
NumberTotalRows: 从数据流中读取到的总行数
NumberLoadedRows: 此次导入的数据行数,只有在Success时有效
NumberFilteredRows: 此次导入过滤掉的行数,即数据质量不合格的行数
NumberUnselectedRows: 此次导入,通过 where 条件被过滤掉的行数
LoadBytes: 此次导入的源文件数据量大小
LoadTimeMs: 此次导入所用的时间
ErrorURL: 被过滤数据的具体内容,仅保留前1000条
ERRORS
可以通过以下语句查看导入错误详细信息:
SHOW LOAD WARNINGS ON 'url'
其中 url 为 ErrorURL 给出的 url。
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, $1 * 10}' | curl --location-trusted -u root -T - http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load
7. 导入含有HLL列的表,可以是表中的列或者数据中的列用于生成HLL列,也可使用hll_empty补充数据中没有的列
curl --location-trusted -u root -H "columns: k1, k2, v1=hll_hash(k1), v2=hll_empty()" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load
8. 导入数据进行严格模式过滤,并设置时区为 Africa/Abidjan
curl --location-trusted -u root -H "strict_mode: true" -H "timezone: Africa/Abidjan" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load
9. 导入含有BITMAP列的表,可以是表中的列或者数据中的列用于生成BITMAP列,也可以使用bitmap_empty填充空的Bitmap
curl --location-trusted -u root -H "columns: k1, k2, v1=to_bitmap(k1), v2=bitmap_empty()" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load
10. 简单模式,导入json数据
表结构:
`category` varchar(512) NULL COMMENT "",
`author` varchar(512) NULL COMMENT "",
`title` varchar(512) NULL COMMENT "",
`price` double NULL COMMENT ""
json数据格式:
{"category":"C++","author":"avc","title":"C++ primer","price":895}
导入命令:
curl --location-trusted -u root -H "label:123" -H "format: json" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load
为了提升吞吐量,支持一次性导入条数据,json数据格式如下:
[
{"category":"C++","author":"avc","title":"C++ primer","price":89.5},
{"category":"Java","author":"avc","title":"Effective Java","price":95},
{"category":"Linux","author":"avc","title":"Linux kernel","price":195}
]
11. 匹配模式,导入json数据
json数据格式:
[
{"category":"xuxb111","author":"1avc","title":"SayingsoftheCentury","price":895},
{"category":"xuxb222","author":"2avc","title":"SayingsoftheCentury","price":895},
{"category":"xuxb333","author":"3avc","title":"SayingsoftheCentury","price":895}
]
通过指定jsonpath进行精准导入,例如只导入category、author、price三个属性
curl --location-trusted -u root -H "columns: category, price, author" -H "label:123" -H "format: json" -H "jsonpaths: [\"$.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。
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