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版本：Latest-3.2

BROKER LOAD

功能​

Broker Load 是一种基于 MySQL 协议的异步导入方式。您提交导入作业以后，StarRocks 会异步地执行导入作业。您可以使用 SELECT * FROM information_schema.loads 来查看 Broker Load 作业的结果，该功能自 3.1 版本起支持。有关 Broker Load 的背景信息、基本原理、支持的数据文件格式、如何执行单表导入 (Single-Table Load) 和多表导入 (Multi-Table Load) 操作、以及如何查看导入作业的结果等信息，请参见从 HDFS 导入和从云存储导入。

注意

Broker Load 操作需要目标表的 INSERT 权限。如果您的用户账号没有 INSERT 权限，请参考 GRANT 给用户赋权。

语法​

LOAD LABEL [<database_name>.]<label_name>
(
    data_desc[, data_desc ...]
)
WITH BROKER
(
    StorageCredentialParams
)
[PROPERTIES
(
    opt_properties
)
]

注意在 StarRocks 中，部分文字是 SQL 语言的保留关键字，不能直接用于 SQL 语句。如果想在 SQL 语句中使用这些保留关键字，必须用反引号 (`) 包裹起来。参见关键字。

参数说明​

database_name 和 label_name​

label_name 指定导入作业的标签。命名要求参见系统限制。

database_name 为可选，指定目标 StarRocks 表所在的数据库。

每个导入作业都对应一个在该数据库内唯一的标签。通过标签，可以查看对应导入作业的执行情况，并防止导入相同的数据。导入作业的状态为 FINISHED 时，其标签不可再复用给其他导入作业。导入作业的状态为 CANCELLED 时，其标签可以复用给其他导入作业，但通常都是用来重试同一个导入作业（即使用同一个标签导入相同的数据）以实现数据“精确一次 (Exactly-Once)”语义。

data_desc​

用于描述一批次待导入的数据。每个 data_desc 声明了本批次待导入数据所属的数据源地址、ETL 函数、StarRocks 表和分区等信息。

Broker Load 支持一次导入多个数据文件。在一个导入作业中，您可以使用多个 data_desc 来声明导入多个数据文件，也可以使用一个 data_desc 来声明导入一个路径下的所有数据文件。Broker Load 还支持保证单次导入事务的原子性，即单次导入的多个数据文件都成功或者都失败，而不会出现部分导入成功、部分导入失败的情况。

data_desc 语法如下：

DATA INFILE ("<file_path>"[, "<file_path>" ...])
[NEGATIVE]
INTO TABLE <table_name>
[PARTITION (<partition1_name>[, <partition2_name> ...])]
[TEMPORARY PARTITION (<temporary_partition1_name>[, <temporary_partition2_name> ...])]
[COLUMNS TERMINATED BY "<column_separator>"]
[ROWS TERMINATED BY "<row_separator>"]
[FORMAT AS "CSV | Parquet | ORC"]
[(format_type_options)]
[(column_list)]
[COLUMNS FROM PATH AS (<partition_field_name>[, <partition_field_name> ...])]
[SET <k1=f1(v1)>[, <k2=f2(v2)> ...]]
[WHERE predicate]

data_desc 中的必选参数如下：

  • file_path

    用于指定源数据文件所在的路径。

    您可以指定导入一个具体的数据文件。例如，通过指定 "hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/data/tablename/20210411" 可以匹配 HDFS 服务器上 /user/data/tablename 目录下名为 20210411 的数据文件。

    您也可以用通配符指定导入某个路径下所有的数据文件。Broker Load 支持如下通配符：?、*、[]、{} 和 ^。具体请参见通配符使用规则参考。例如， 通过指定 "hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/data/tablename/*/*" 路径可以匹配 HDFS 服务器上 /user/data/tablename 目录下所有分区内的数据文件，通过 "hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/data/tablename/dt=202104*/*" 路径可以匹配 HDFS 服务器上 /user/data/tablename 目录下所有 202104 分区内的数据文件。

    说明

    中间的目录也可以使用通配符匹配。

    以 HDFS 数据源为例，文件路径中的 hdfs_host 和 hdfs_port 参数说明如下：

    • hdfs_host：HDFS 集群中 NameNode 所在主机的 IP 地址。

    • hdfs_port：HDFS 集群中 NameNode 所在主机的 FS 端口。默认端口号为 9000。

    注意

    • Broker Load 支持通过 S3 或 S3A 协议访问 AWS S3，因此从 AWS S3 导入数据时，您在文件路径中传入的目标文件的 S3 URI 可以使用 s3:// 或 s3a:// 作为前缀。
    • 由于 Broker Load 只支持通过 gs 协议访问 Google GCS，因此当从 Google GCS 导入数据时，必须确保文件路径传入的目标文件的 GCS URI 使用 gs:// 为前缀。
    • 从 Blob Storage 导入数据时，需要使用 wasb 或 wasbs 作为文件协议访问目标数据：
      • 如果您的存储账号支持通过 HTTP 协议进行访问，请使用 wasb 文件协议，文件路径格式为 wasb://<container_name>@<storage_account_name>.blob.core.windows.net/<path>/<file_name>/*。
      • 如果您的存储账号支持通过 HTTPS 协议进行访问，请使用 wasbs 文件协议，文件路径格式为 wasbs://<container_name>@<storage_account_name>.blob.core.windows.net/<path>/<file_name>/*。
    • 从 Data Lake Storage Gen2 导入数据时，需要使用 abfs 或 abfss 作为文件协议访问目标数据：
      • 如果您的存储账号支持通过 HTTP 协议进行访问，请使用 abfs 文件协议，文件路径格式为 abfs://<container_name>@<storage_account_name>.dfs.core.windows.net/<file_name>。
      • 如果您的存储账号支持通过 HTTPS 协议进行访问，请使用 abfss 文件协议，文件路径格式为 abfss://<container_name>@<storage_account_name>.dfs.core.windows.net/<file_name>。
    • 从 Azure Data Lake Storage Gen1 导入数据时，需要使用 adl 作为文件协议访问目标数据，文件路径格式为 adl://<data_lake_storage_gen1_name>.azuredatalakestore.net/<path>/<file_name>。

  • INTO TABLE

    用于指定目标 StarRocks 表的名称。

data_desc 中的可选参数如下：

  • NEGATIVE

    用于撤销某一批已经成功导入的数据。如果想要撤销某一批已经成功导入的数据，可以通过指定 NEGATIVE 关键字来导入同一批数据。

    说明

    该参数仅适用于目标 StarRocks 表使用聚合表、并且所有 Value 列的聚合函数均为 sum 的情况。

  • PARTITION

    指定要把数据导入哪些分区。如果不指定该参数，则默认导入到 StarRocks 表所在的所有分区中。

  • TEMPORARY PARTITION

    指定要把数据导入哪些临时分区。

  • COLUMNS TERMINATED BY

    用于指定源数据文件中的列分隔符。如果不指定该参数，则默认列分隔符为 \t，即 Tab。必须确保这里指定的列分隔符与源数据文件中的列分隔符一致；否则，导入作业会因数据质量错误而失败，作业状态 (State) 会显示为 CANCELLED。

    需要注意的是，Broker Load 通过 MySQL 协议提交导入请求，除了 StarRocks 会做转义处理以外，MySQL 协议也会做转义处理。因此，如果列分隔符是 Tab 等不可见字符，则需要在列分隔字符前面多加一个反斜线 (\)。例如，如果列分隔符是 \t，这里必须输入 \\t；如果列分隔符是 \n，这里必须输入 \\n。Apache Hive™ 文件的列分隔符为 \x01，因此，如果源数据文件是 Hive 文件，这里必须传入 \\x01。

    说明

    • StarRocks 支持设置长度最大不超过 50 个字节的 UTF-8 编码字符串作为列分隔符，包括常见的逗号 (,)、Tab 和 Pipe (|)。
    • 空值 (null) 用 \N 表示。比如，数据文件一共有三列，其中某行数据的第一列、第三列数据分别为 a 和 b，第二列没有数据，则第二列需要用 \N 来表示空值，写作 a,\N,b，而不是 a,,b。a,,b 表示第二列是一个空字符串。

  • ROWS TERMINATED BY

    用于指定源数据文件中的行分隔符。如果不指定该参数，则默认行分隔符为 \n，即换行符。必须确保这里指定的行分隔符与源数据文件中的行分隔符一致；否则，导入作业会因数据质量错误而失败，作业状态 (State) 会显示为 CANCELLED。该参数从 2.5.4 版本开始支持。

    其他注意事项和使用条件与上文通过 COLUMNS TERMINATED BY 指定列分隔符相同。

  • FORMAT AS

    用于指定源数据文件的格式。取值包括 CSV、Parquet 和 ORC。如果不指定该参数，则默认通过 file_path 参数中指定的文件扩展名（.csv、.parquet、和 .orc）来判断文件格式。

  • format_type_options

    FORMAT AS 设置为 CSV 时用于指定 CSV 格式选项。语法如下：

    (
        key = value
        key = value
        ...
    )

    说明

    format_type_options 在 3.0 及以后版本支持。

    选项说明见下表。

    参数说明
    skip_header用于指定跳过 CSV 文件最开头的几行数据。取值类型：INTEGER。默认值：0。
    在某些 CSV 文件里，最开头的几行数据会用来定义列名、列类型等元数据信息。通过设置该参数，可以使 StarRocks 在导入数据时忽略 CSV 文件的前面几行。例如，如果设置该参数为 1，则 StarRocks 会在导入数据时忽略 CSV 文件的第一行。
    这里的行所使用的分隔符须与您在导入语句中所设定的行分隔符一致。
    trim_space用于指定是否去除 CSV 文件中列分隔符前后的空格。取值类型：BOOLEAN。默认值：false。
    有些数据库在导出数据为 CSV 文件时，会在列分隔符的前后添加一些空格。根据位置的不同，这些空格可以称为“前导空格”或者“尾随空格”。通过设置该参数，可以使 StarRocks 在导入数据时删除这些不必要的空格。
    需要注意的是，StarRocks 不会去除被 enclose 指定字符括起来的字段内的空格（包括字段的前导空格和尾随空格）。例如，列分隔符是竖线 (|)，enclose 指定的字符是双引号 (")：
    |"Love StarRocks"|
    |" Love StarRocks "|
    | "Love StarRocks" |
    如果设置 trim_space 为 true，则 StarRocks 处理后的结果数据如下：
    |"Love StarRocks"|
    |" Love StarRocks "|
    |"Love StarRocks"|
    enclose根据 RFC4180，用于指定把 CSV 文件中的字段括起来的字符。取值类型：单字节字符。默认值：NONE。最常用 enclose 字符为单引号 (') 或双引号 (")。
    被 enclose 指定字符括起来的字段内的所有特殊字符（包括行分隔符、列分隔符等）均看做是普通符号。比 RFC4180 标准更进一步的是，StarRocks 提供的 enclose 属性支持设置任意单个字节的字符。
    如果一个字段内包含了 enclose 指定字符，则可以使用同样的字符对 enclose 指定字符进行转义。例如，在设置了enclose 为双引号 (") 时，字段值 a "quoted" c 在 CSV 文件中应该写作 "a ""quoted"" c"。
    escape指定用于转义的字符。用来转义各种特殊字符，比如行分隔符、列分隔符、转义符、enclose 指定字符等，使 StarRocks 把这些特殊字符当做普通字符而解析成字段值的一部分。取值类型：单字节字符。默认值：NONE。最常用的 escape 字符为斜杠 (\)，在 SQL 语句中应该写作双斜杠 (\\)。
    说明
    escape 指定字符同时作用于 enclose 指定字符的内部和外部。
    以下为两个示例：
    • 当设置 enclose 为双引号 (") 、escape 为斜杠 (\) 时，StarRocks 会把 "say \"Hello world\"" 解析成一个字段值 say "Hello world"。
    • 假设列分隔符为逗号 (,) ，当设置 escape 为斜杠 (\) ，StarRocks 会把 a, b\, c 解析成 a 和 b, c 两个字段值。

  • column_list

    用于指定源数据文件和 StarRocks 表之间的列对应关系。语法如下：(<column_name>[, <column_name> ...])。column_list 中声明的列与 StarRocks 表中的列按名称一一对应。

    说明

    如果源数据文件的列和 StarRocks 表中的列按顺序一一对应，则不需要指定 column_list 参数。

    如果要跳过源数据文件中的某一列，只需要在 column_list 参数中将该列命名为 StarRocks 表中不存在的列名即可。具体请参见导入过程中实现数据转换。

  • COLUMNS FROM PATH AS

    用于从指定的文件路径中提取一个或多个分区字段的信息。该参数仅当指定的文件路径中存在分区字段时有效。

    例如，源数据文件所在的路径为 /path/col_name=col_value/file1，其中 col_name 可以对应到 StarRocks 表中的列。这时候，您可以设置参数为 col_name。导入时，StarRocks 会将 col_value 落入 col_name 对应的列中。

    说明

    该参数只有在从 HDFS 导入数据时可用。

  • SET

    用于将源数据文件的某一列按照指定的函数进行转化，然后将转化后的结果落入 StarRocks 表中。语法如下：column_name = expression。以下为两个示例：

    • StarRocks 表中有三列，按顺序依次为 col1、col2 和 col3；源数据文件中有四列，前两列按顺序依次对应 StarRocks 表中的 col1、col2 列，后两列之和对应 StarRocks 表中的 col3 列。这种情况下，需要通过 column_list 参数声明 (col1,col2,tmp_col3,tmp_col4)，并使用 SET 子句指定 SET (col3=tmp_col3+tmp_col4) 来实现数据转换。
    • StarRocks 表中有三列，按顺序依次为 year、month 和 day；源数据文件中只有一个包含时间数据的列，格式为 yyyy-mm-dd hh:mm:ss。这种情况下，需要通过 column_list 参数声明 (tmp_time)、并使用 SET 子句指定 SET (year = year(tmp_time), month=month(tmp_time), day=day(tmp_time)) 来实现数据转换。

  • WHERE

    用于指定过滤条件，对做完转换的数据进行过滤。只有符合 WHERE 子句中指定的过滤条件的数据才会导入到 StarRocks 表中。

WITH BROKER​

自 v2.5 起，您不再需要指定 broker_name，但继续保留 WITH BROKER 关键字。

StorageCredentialParams​

StarRocks 访问存储系统的认证配置。

HDFS​

社区版 HDFS 支持简单认证和 Kerberos 认证两种认证方式（Broker Load 默认使用简单认证），并且支持 NameNode 节点的 HA 配置。如果存储系统为社区版 HDFS，您可以按如下指定认证方式和 HA 配置：

  • 认证方式

    • 如果使用简单认证，请按如下配置 StorageCredentialParams：

      "hadoop.security.authentication" = "simple",
      "username" = "<hdfs_username>",
      "password" = "<hdfs_password>"

      StorageCredentialParams 包含如下参数。

      参数名称参数说明
      hadoop.security.authentication指定认证方式。取值范围：simple 和 kerberos。默认值：simple。simple 表示简单认证，即无认证。kerberos 表示 Kerberos 认证。
      username用于访问 HDFS 集群中 NameNode 节点的用户名。
      password用于访问 HDFS 集群中 NameNode 节点的密码。

    • 如果使用 Kerberos 认证，请按如下配置 StorageCredentialParams：

      "hadoop.security.authentication" = "kerberos",
      "kerberos_principal" = "nn/zelda1@ZELDA.COM",
      "kerberos_keytab" = "/keytab/hive.keytab",
      "kerberos_keytab_content" = "YWFhYWFh"

      StorageCredentialParams 包含如下参数。

      参数名称参数说明
      hadoop.security.authentication指定认证方式。取值范围：simple 和 kerberos。默认值：simple。simple 表示简单认证，即无认证。kerberos 表示 Kerberos 认证。
      kerberos_principal用于指定 Kerberos 的用户或服务 (Principal)。每个 Principal 在 HDFS 集群内唯一，由如下三部分组成：
      • username 或 servicename：HDFS 集群中用户或服务的名称。
      • instance：HDFS 集群要认证的节点所在服务器的名称，用来保证用户或服务全局唯一。比如，HDFS 集群中有多个 DataNode 节点，各节点需要各自独立认证。
      • realm：域，必须全大写。
      举例：nn/zelda1@ZELDA.COM。
      kerberos_keytab用于指定 Kerberos 的 Key Table（简称为“keytab”）文件的路径。
      kerberos_keytab_content用于指定 Kerberos 中 keytab 文件的内容经过 Base64 编码之后的内容。该参数跟 kerberos_keytab 参数二选一配置。

  • HA 配置

    可以为 HDFS 集群中的 NameNode 节点配置 HA 机制，从而确保发生 NameNode 节点切换时，StarRocks 能够自动识别新切换到的 NameNode 节点，包括如下几种场景：

    • 在单 HDFS 集群、并且配置了单 Kerberos 用户的场景下，可以采用有 Broker 的导入，也可以采用无 Broker 的导入。

      • 如果采用有 Broker 的导入，您需要确保至少部署了一组独立的 Broker，并将 hdfs-site.xml 文件放在 HDFS 集群对应的 Broker 节点的 {deploy}/conf 目录下。Broker 进程重启时，会将 {deploy}/conf 目录添加到 CLASSPATH 环境变量，使 Broker 能够读取 HDFS 集群中各节点的信息。

      • 如果采用无 Broker 的导入，您需要将 hdfs-site.xml 文件放在每个 FE 节点和每个 BE（或 CN）节点的 {deploy}/conf 目录下。

    • 在单 HDFS 集群、并且配置了多 Kerberos 用户的场景下，只支持有 Broker 的导入。您需要确保至少部署了一组独立的 Broker，并将 hdfs-site.xml 文件放在 HDFS 集群对应的 Broker 节点的 {deploy}/conf 目录下。Broker 进程重启时，会将 {deploy}/conf 目录添加到 CLASSPATH 环境变量，使 Broker 能够读取 HDFS 集群中各节点的信息。

    • 在多 HDFS 集群场景下（不管是单 Kerberos 用户、还是多 Kerberos 用户），只支持有 Broker 的导入。您需要确保至少部署了一组独立的 Broker，并且采取如下方法之一来配置 Broker 读取 HDFS 集群中各节点的信息：

      • 将 hdfs-site.xml 文件放在每个 HDFS 集群对应的 Broker 节点的 {deploy}/conf 目录下。Broker 进程重启时，会将 {deploy}/conf 目录添加到 CLASSPATH 环境变量，使 Broker 能够读取 HDFS 集群中各节点的信息。

      • 在创建 Broker Load 作业时增加如下 HA 配置：

        "dfs.nameservices" = "ha_cluster",
        "dfs.ha.namenodes.ha_cluster" = "ha_n1,ha_n2",
        "dfs.namenode.rpc-address.ha_cluster.ha_n1" = "<hdfs_host>:<hdfs_port>",
        "dfs.namenode.rpc-address.ha_cluster.ha_n2" = "<hdfs_host>:<hdfs_port>",
        "dfs.client.failover.proxy.provider" = "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"

        上述配置中的参数说明如下表所述：

        参数名称参数说明
        dfs.nameservices自定义 HDFS 集群的名称。
        dfs.ha.namenodes.XXX自定义 NameNode 的名称，多个名称以逗号 (,) 分隔，双引号内不允许出现空格。
        其中 xxx 为 dfs.nameservices 中自定义的HDFS 服务的名称。
        dfs.namenode.rpc-address.XXX.NN指定 NameNode 的 RPC 地址信息。
        其中 NN 表示 dfs.ha.namenodes.XXX 中自定义 NameNode 的名称。
        dfs.client.failover.proxy.provider指定客户端连接的 NameNode 的提供者，默认为 org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider。

    说明

    您可以通过 SHOW BROKER 语句来查看 StarRocks 集群中已经部署的 Broker。

AWS S3​

如果存储系统为 AWS S3，请按如下配置 StorageCredentialParams：

  • 基于 Instance Profile 进行认证和鉴权

    "aws.s3.use_instance_profile" = "true",
    "aws.s3.region" = "<aws_s3_region>"

  • 基于 Assumed Role 进行认证和鉴权

    "aws.s3.use_instance_profile" = "true",
    "aws.s3.iam_role_arn" = "<iam_role_arn>",
    "aws.s3.region" = "<aws_s3_region>"

  • 基于 IAM User 进行认证和鉴权

    "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
    "aws.s3.access_key" = "<iam_user_access_key>",
    "aws.s3.secret_key" = "<iam_user_secret_key>",
    "aws.s3.region" = "<aws_s3_region>"

StorageCredentialParams 包含如下参数。

参数是否必须说明
aws.s3.use_instance_profile是指定是否开启 Instance Profile 和 Assumed Role 两种鉴权方式。取值范围：true 和 false。默认值：false。
aws.s3.iam_role_arn否有权限访问 AWS S3 Bucket 的 IAM Role 的 ARN。采用 Assumed Role 鉴权方式访问 AWS S3 时，必须指定此参数。
aws.s3.region是AWS S3 Bucket 所在的地域。示例：us-west-1。
aws.s3.access_key否IAM User 的 Access Key。采用 IAM User 鉴权方式访问 AWS S3 时，必须指定此参数。
aws.s3.secret_key否IAM User 的 Secret Key。采用 IAM User 鉴权方式访问 AWS S3 时，必须指定此参数。

有关如何选择用于访问 AWS S3 的鉴权方式、以及如何在 AWS IAM 控制台配置访问控制策略，参见访问 AWS S3 的认证参数。

Google GCS​

如果存储系统为 Google GCS，请按如下配置 StorageCredentialParams：

  • 基于 VM 进行认证和鉴权

    "gcp.gcs.use_compute_engine_service_account" = "true"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数默认值取值样例说明
    gcp.gcs.use_compute_engine_service_accountfalsetrue是否直接使用 Compute Engine 上面绑定的 Service Account。

  • 基于 Service Account 号进行认证和鉴权

    "gcp.gcs.service_account_email" = "<google_service_account_email>",
    "gcp.gcs.service_account_private_key_id" = "<google_service_private_key_id>",
    "gcp.gcs.service_account_private_key" = "<google_service_private_key>"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数默认值取值样例说明
    gcp.gcs.service_account_email"""user@hello.iam.gserviceaccount.com"创建 Service Account 时生成的 JSON 文件中的 Email。
    gcp.gcs.service_account_private_key_id"""61d257bd8479547cb3e04f0b9b6b9ca07af3b7ea"创建 Service Account 时生成的 JSON 文件中的 Private Key ID。
    gcp.gcs.service_account_private_key"""-----BEGIN PRIVATE KEY----xxxx-----END PRIVATE KEY-----\n"创建 Service Account 时生成的 JSON 文件中的 Private Key。

  • 基于 Impersonation 进行认证和鉴权

    • 使用 VM 实例模拟 Service Account

      "gcp.gcs.use_compute_engine_service_account" = "true",
      "gcp.gcs.impersonation_service_account" = "<assumed_google_service_account_email>"

      StorageCredentialParams 包含如下参数。

      参数默认值取值样例说明
      gcp.gcs.use_compute_engine_service_accountfalsetrue是否直接使用 Compute Engine 上面绑定的 Service Account。
      gcp.gcs.impersonation_service_account"""hello"需要模拟的目标 Service Account。

    • 使用一个 Service Account（即“Meta Service Account”）模拟另一个 Service Account（即“Data Service Account”）

      "gcp.gcs.service_account_email" = "<google_service_account_email>",
      "gcp.gcs.service_account_private_key_id" = "<meta_google_service_account_email>",
      "gcp.gcs.service_account_private_key" = "<meta_google_service_account_email>",
      "gcp.gcs.impersonation_service_account" = "<data_google_service_account_email>"

      StorageCredentialParams 包含如下参数。

      参数默认值取值样例说明
      gcp.gcs.service_account_email"""user@hello.iam.gserviceaccount.com"创建 Meta Service Account 时生成的 JSON 文件中的 Email。
      gcp.gcs.service_account_private_key_id"""61d257bd8479547cb3e04f0b9b6b9ca07af3b7ea"创建 Meta Service Account 时生成的 JSON 文件中的 Private Key ID。
      gcp.gcs.service_account_private_key"""-----BEGIN PRIVATE KEY----xxxx-----END PRIVATE KEY-----\n"创建 Meta Service Account 时生成的 JSON 文件中的 Private Key。
      gcp.gcs.impersonation_service_account"""hello"需要模拟的目标 Data Service Account。

阿里云 OSS​

如果存储系统为阿里云 OSS，请按如下配置 StorageCredentialParams：

"fs.oss.accessKeyId" = "<oss_access_key>",
"fs.oss.accessKeySecret" = "<oss_secret_key>",
"fs.oss.endpoint" = "<oss_endpoint>"

StorageCredentialParams 包含如下参数。

参数名称参数说明
fs.oss.accessKeyId访问阿里云 OSS 存储空间的 AccessKey ID，用于标识用户。
fs.oss.accessKeySecret访问阿里云 OSS 存储空间的 AccessKey Secret，是用于加密签名字符串和 OSS 用来验证签名字符串的密钥。
fs.oss.endpoint访问阿里云 OSS 存储空间的连接地址。

请参见阿里云官方文档用户签名验证。

腾讯云 COS​

如果存储系统为腾讯云 COS，请按如下配置 StorageCredentialParams：

"fs.cosn.userinfo.secretId" = "<cos_access_key>",
"fs.cosn.userinfo.secretKey" = "<cos_secret_key>",
"fs.cosn.bucket.endpoint_suffix" = "<cos_endpoint>"

StorageCredentialParams 包含如下参数。

参数名称参数说明
fs.cosn.userinfo.secretId访问腾讯云 COS 存储空间的 SecretId，用于标识 API 调用者的身份。
fs.cosn.userinfo.secretKey访问腾讯云 COS 存储空间的 SecretKey，是用于加密签名字符串和服务端验证签名字符串的密钥。
fs.cosn.bucket.endpoint_suffix访问腾讯云 COS 存储空间的连接地址。

请参见腾讯云官方文档使用永久密钥访问 COS。

华为云 OBS​

如果存储系统为华为云 OBS，请按如下配置 StorageCredentialParams：

"fs.obs.access.key" = "<obs_access_key>",
"fs.obs.secret.key" = "<obs_secret_key>",
"fs.obs.endpoint" = "<obs_endpoint>"

StorageCredentialParams 包含如下参数。

参数名称参数说明
fs.obs.access.key访问华为云 OBS 存储空间的 Access Key ID，与私有访问密钥关联的唯一标识符。
fs.obs.secret.key访问华为云 OBS 存储空间的 Secret Access Key，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。
fs.obs.endpoint访问华为云 OBS 存储空间的连接地址。

请参见华为云官方文档通过永久访问密钥访问 OBS。

说明

使用 Broker Load 从华为云 OBS 导入数据时，需要先下载依赖库添加到 $BROKER_HOME/lib/ 路径下并重启 Broker。

其他兼容 S3 协议的对象存储​

如果存储系统为其他兼容 S3 协议的对象存储（如 MinIO），请按如下配置 StorageCredentialParams：

"aws.s3.enable_ssl" = "false",
"aws.s3.enable_path_style_access" = "true",
"aws.s3.endpoint" = "<s3_endpoint>",
"aws.s3.access_key" = "<iam_user_access_key>",
"aws.s3.secret_key" = "<iam_user_secret_key>"

StorageCredentialParams 包含如下参数。

参数是否必须描述
aws.s3.enable_ssl是是否开启 SSL 连接。取值范围：true 和 false。默认值：true。对于 MinIO，必须设置为 true。
aws.s3.enable_path_style_access是是否开启路径类型 URL 访问 (Path-Style URL Access)。取值范围：true 和 false。默认值：false。
aws.s3.endpoint是用于访问兼容 S3 协议的对象存储的 Endpoint。
aws.s3.access_key是IAM User 的 Access Key。
aws.s3.secret_key是IAM User 的 Secret Key。

Microsoft Azure Storage​

Azure Blob Storage​

如果存储系统为 Blob Storage，请按如下配置 StorageCredentialParams：

  • 基于 Shared Key 进行认证和鉴权

    "azure.blob.storage_account" = "<storage_account_name>",
    "azure.blob.shared_key" = "<storage_account_shared_key>"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数是否必须说明
    azure.blob.storage_account是Blob Storage 账号的用户名。
    azure.blob.shared_key是Blob Storage 账号的 Shared Key。

  • 基于 SAS Token 进行认证和鉴权

    "azure.blob.storage_account" = "<storage_account_name>",
    "azure.blob.container" = "<container_name>",
    "azure.blob.sas_token" = "<storage_account_SAS_token>"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数是否必须说明
    azure.blob.storage_account是Blob Storage 账号的用户名。
    azure.blob.container是用于存储数据的 Blob 容器的名称。
    azure.blob.sas_token是用于访问 Blob Storage 账号的 SAS Token。
Azure Data Lake Storage Gen2​

如果存储系统为 Data Lake Storage Gen2，请按如下配置 StorageCredentialParams：

  • 基于 Managed Identity 进行认证和鉴权

    "azure.adls2.oauth2_use_managed_identity" = "true",
    "azure.adls2.oauth2_tenant_id" = "<service_principal_tenant_id>",
    "azure.adls2.oauth2_client_id" = "<service_client_id>"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数是否必须说明
    azure.adls2.oauth2_use_managed_identity是指定是否开启 Managed Identity 鉴权方式。设置为 true。
    azure.adls2.oauth2_tenant_id是数据所属的 Tenant 的 ID。
    azure.adls2.oauth2_client_id是Managed Identity 的 Client (Application) ID。

  • 基于 Shared Key 进行认证和鉴权

    "azure.adls2.storage_account" = "<storage_account_name>",
    "azure.adls2.shared_key" = "<storage_account_shared_key>"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数是否必须说明
    azure.adls2.storage_account是Data Lake Storage Gen2 账号的用户名。
    azure.adls2.shared_key是Data Lake Storage Gen2 账号的 Shared Key。

  • 基于 Service Principal 进行认证和鉴权

    "azure.adls2.oauth2_client_id" = "<service_client_id>",
    "azure.adls2.oauth2_client_secret" = "<service_principal_client_secret>",
    "azure.adls2.oauth2_client_endpoint" = "<service_principal_client_endpoint>"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数是否必须说明
    azure.adls2.oauth2_client_id是Service Principal 的 Client (Application) ID。
    azure.adls2.oauth2_client_secret是新建 Client (Application) Secret。
    azure.adls2.oauth2_client_endpoint是Service Principal 或 Application 的 OAuth 2.0 Token Endpoint (v1)。
Azure Data Lake Storage Gen1​

如果存储系统为 Data Lake Storage Gen1，请按如下配置 StorageCredentialParams：

  • 基于 Managed Service Identity 进行认证和鉴权

    "azure.adls1.use_managed_service_identity" = "true"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数是否必须说明
    azure.adls1.use_managed_service_identity是指定是否开启 Managed Service Identity 鉴权方式。设置为 true。

  • 基于 Service Principal 进行认证和鉴权

    "azure.adls1.oauth2_client_id" = "<application_client_id>",
    "azure.adls1.oauth2_credential" = "<application_client_credential>",
    "azure.adls1.oauth2_endpoint" = "<OAuth_2.0_authorization_endpoint_v2>"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数是否必须说明
    azure.adls1.oauth2_client_id是Service Principal 的 Client (Application) ID。
    azure.adls1.oauth2_credential是新建 Client (Application) Secret。
    azure.adls1.oauth2_endpoint是Service Principal 或 Application 的 OAuth 2.0 Token Endpoint (v1)。

opt_properties​

用于指定一些导入相关的可选参数，指定的参数设置作用于整个导入作业。语法如下：

PROPERTIES ("<key1>" = "<value1>"[, "<key2>" = "<value2>" ...])

参数说明如下：

  • timeout

    导入作业的超时时间。单位：秒。默认超时时间为 4 小时。建议超时时间小于 6 小时。如果导入作业在设定的时限内未完成，会自动取消，变成 CANCELLED 状态。

    说明

    通常情况下，您不需要手动设置导入作业的超时时间。只有当导入作业无法在默认的超时时间内完成时，才推荐您手动设置导入作业的超时时间。

    推荐超时时间大于下面公式的计算值：

    超时时间 > (源数据文件的总大小 x 源数据文件及相关物化视图的个数)/平均导入速度

    说明

    “平均导入速度”是指目前 StarRocks 集群的平均导入速度。由于每个 StarRocks 集群的机器环境不同、且集群允许的并发查询任务数也不同，因此，StarRocks 集群的平均导入速度需要根据历史导入速度进行推测。

    例如，要导入一个 1 GB 的数据文件，该数据文件包含 2 个物化视图，当前 StarRocks 集群的平均导入速度为 10 MB/s。在这种情况下，根据公式计算出来时长为 102 秒：

    (1 x 1024 x 3)/10 = 307.2（秒）

    因此，建议导入作业的超时时间大于 308 秒。

  • max_filter_ratio

    导入作业的最大容忍率，即导入作业能够容忍的因数据质量不合格而过滤掉的数据行所占的最大比例。取值范围：0~1。默认值：0 。

    • 如果设置最大容忍率为 0，则 StarRocks 在导入过程中不会忽略错误的数据行。当导入的数据行中有错误时，导入作业会失败，从而保证数据的正确性。
    • 如果设置最大容忍率大于 0，则 StarRocks 在导入过程中会忽略错误的数据行。这样，即使导入的数据行中有错误，导入作业也能成功。

      说明

      这里因数据质量不合格而过滤掉的数据行，不包括通过 WHERE 子句过滤掉的数据行。

    如果因为设置最大容忍率为 0 而导致作业失败，可以通过 SHOW LOAD 语句来查看导入作业的结果信息。然后，判断错误的数据行是否可以被过滤掉。如果可以被过滤掉，则可以根据结果信息中的 dpp.abnorm.ALL 和 dpp.norm.ALL 来计算导入作业的最大容忍率，然后调整后重新提交导入作业。计算公式如下：

    max_filter_ratio = [dpp.abnorm.ALL/(dpp.abnorm.ALL + dpp.norm.ALL)]

    dpp.abnorm.ALL 和 dpp.norm.ALL 的总和就等于待导入的总行数。

  • log_rejected_record_num

    指定最多允许记录多少条因数据质量不合格而过滤掉的数据行数。该参数自 3.1 版本起支持。取值范围：0、-1、大于 0 的正整数。默认值：0。

    • 取值为 0 表示不记录过滤掉的数据行。
    • 取值为 -1 表示记录所有过滤掉的数据行。
    • 取值为大于 0 的正整数（比如 n）表示每个 BE（或 CN）节点上最多可以记录 n 条过滤掉的数据行。

  • load_mem_limit

    导入作业的内存限制，最大不超过 BE（或 CN）的内存限制。单位：字节。默认内存限制为 2 GB。

  • strict_mode

    是否开启严格模式。取值范围：true 和 false。默认值：false。true 表示开启，false 表示关闭。
    关于该模式的介绍，参见严格模式。

  • timezone

    指定导入作业所使用的时区。默认为 Asia/Shanghai 时区。该参数会影响所有导入涉及的、跟时区设置有关的函数所返回的结果。受时区影响的函数有 strftime、alignment_timestamp 和 from_unixtime 等，具体请参见设置时区。导入参数 timezone 设置的时区对应“设置时区”中所述的会话级时区。

  • priority

    指定导入作业的优先级。取值范围：LOWEST、LOW、NORMAL、HIGH 和 HIGHEST。默认值：NORMAL。Broker Load 通过 FE 配置项 max_broker_load_job_concurrency 指定 StarRocks 集群中可以并行执行的 Broker Load 作业的最大数量。如果某一时间段内提交的 Broker Load 作业总数超过最大数量，则超出的作业会按照优先级在队列中排队等待调度。

    已经创建成功的导入作业，如果处于 QUEUEING 状态或者 LOADING 状态，那么您可以使用 ALTER LOAD 语句修改该作业的优先级。

    StarRocks 自 v2.5 版本起支持为导入作业设置 priority 参数。

  • merge_condition

    用于指定作为更新生效条件的列名。这样只有当导入的数据中该列的值大于等于当前值的时候，更新才会生效。

    Broker Load 自 3.1 版本起支持条件更新。参见通过导入实现数据变更。

    说明

    指定的列必须为非主键列，且仅主键表支持条件更新。

StarRocks 自 3.2.3 版本起支持导入 JSON 格式的数据，相关参数如下：

  • jsonpaths

    用于指定待导入的字段的名称。仅在使用匹配模式导入 JSON 数据时需要指定该参数。参数取值为 JSON 格式。参见导入 JSON 数据时配置列映射关系。

  • strip_outer_array

    用于指定是否裁剪最外层的数组结构。取值范围：true 和 false。默认值：false。

    真实业务场景中，待导入的 JSON 数据可能在最外层有一对表示数组结构的中括号 []。这种情况下，一般建议您指定该参数取值为 true，这样 StarRocks 会剪裁掉外层的中括号 []，并把中括号 [] 里的每个内层数组都作为一行单独的数据导入。如果您指定该参数取值为 false，则 StarRocks 会把整个 JSON 数据文件解析成一个数组，并作为一行数据导入。例如，待导入的 JSON 数据为 [ {"category" : 1, "author" : 2}, {"category" : 3, "author" : 4} ]，如果指定该参数取值为 true，则 StarRocks 会把 {"category" : 1, "author" : 2} 和 {"category" : 3, "author" : 4} 解析成两行数据，并导入到目标 StarRocks 表中对应的数据行。

  • json_root

    用于指定待导入 JSON 数据的根元素。仅在使用匹配模式导入 JSON 数据时需要指定该参数。参数取值为合法的 JsonPath 字符串。默认值为空，表示会导入整个 JSON 数据文件的数据。具体请参见本文提供的示例“导入数据并指定 JSON 根节点”。

另外，导入 JSON 格式的数据时，需要注意单个 JSON 对象的大小不能超过 4 GB。如果 JSON 文件中单个 JSON 对象的大小超过 4 GB，会提示 "This parser can't support a document that big." 错误。

列映射​

导入 CSV 数据时配置列映射关系​

如果源数据文件中的列与目标表中的列按顺序一一对应，您不需要指定列映射和转换关系。

如果源数据文件中的列与目标表中的列不能按顺序一一对应，包括数量或顺序不一致，则必须通过 COLUMNS 参数来指定列映射和转换关系。一般包括如下两种场景：

  • 列数量一致、但是顺序不一致，并且数据不需要通过函数计算、可以直接落入目标表中对应的列。 这种场景下，您需要在 COLUMNS 参数中按照源数据文件中的列顺序、使用目标表中对应的列名来配置列映射和转换关系。

    例如，目标表中有三列，按顺序依次为 col1、col2 和 col3；源数据文件中也有三列，按顺序依次对应目标表中的 col3、col2 和 col1。这种情况下，需要指定 COLUMNS(col3, col2, col1)。

  • 列数量、顺序都不一致，并且某些列的数据需要通过函数计算以后才能落入目标表中对应的列。 这种场景下，您不仅需要在 COLUMNS 参数中按照源数据文件中的列顺序、使用目标表中对应的列名来配置列映射关系，还需要指定参与数据计算的函数。以下为两个示例：

    • 目标表中有三列，按顺序依次为 col1、col2 和 col3 ；源数据文件中有四列，前三列按顺序依次对应目标表中的 col1、col2 和 col3，第四列在目标表中无对应的列。这种情况下，需要指定 COLUMNS(col1, col2, col3, temp)，其中，最后一列可随意指定一个名称（如 temp）用于占位即可。
    • 目标表中有三列，按顺序依次为 year、month 和 day。源数据文件中只有一个包含时间数据的列，格式为 yyyy-mm-dd hh:mm:ss。这种情况下，可以指定 COLUMNS (col, year = year(col), month=month(col), day=day(col))。其中，col 是源数据文件中所包含的列的临时命名，year = year(col)、month=month(col) 和 day=day(col) 用于指定从 col 列提取对应的数据并落入目标表中对应的列，如 year = year(col) 表示通过 year 函数提取源数据文件中 col 列的 yyyy 部分的数据并落入目标表中的 year 列。

有关操作示例，参见设置列映射关系。

导入 JSON 数据时配置列映射关系​

如果 JSON 文件中的 Key 名与目标表中的列名一致，您可以使用简单模式来导入数据。简单模式下，不需要设置 jsonpaths 参数，这种模式要求 JSON 数据是大括号 表示的对象类型，例如 {"category": 1, "author": 2, "price": "3"} 中，category、author、price 是 Key 的名称，按名称直接对应目标 表中的 category、author、price 三列。

如果 JSON 文件中的 Key 名与目标表中的列名不一致，则需要使用匹配模式来导入数据。匹配模式下，需要通过 jsonpaths 和 COLUMNS 两个参数来指定 JSON 文件中的 Key 和目标表中的列之间的映射和转换关系：

  • jsonpaths 参数中按照 JSON 文件中 Key 的顺序一一指定待导入的 Key。
  • COLUMNS 参数中指定 JSON 文件中的 Key 与目标表中的列之间的映射关系和数据转换关系。
    • COLUMNS 参数中指定的列名与 jsonpaths 参数中指定的 Key 按顺序保持一一对应。
    • COLUMNS 参数中指定的列名与目标表中的列按名称保持一一对应。

有关使用匹配模式导入 JSON 数据的示例，参见使用匹配模式导入数据。

相关配置项​

FE 配置项 max_broker_load_job_concurrency 指定了 StarRocks 集群中可以并行执行的 Broker Load 作业的最大数量。

StarRocks v2.4 及以前版本中，如果某一时间段内提交的 Broker Load 作业总数超过最大数量，则超出作业会按照各自的提交时间放到队列中排队等待调度。

自 StarRocks v2.5 版本起，如果某一时间段内提交的 Broker Load 作业总数超过最大数量，则超出的作业会按照作业创建时指定的优先级被放到队列中排队等待调度。参见上面介绍的可选参数 priority。您可以使用 ALTER LOAD 语句修改处于 QUEUEING 状态或者 LOADING 状态的 Broker Load 作业的优先级。

作业拆分与并行执行​

一个 Broker Load 作业会拆分成一个或者多个子任务并行处理，一个作业的所有子任务作为一个事务整体成功或失败。作业的拆分通过 LOAD LABEL 语句中的 data_desc 参数来指定：

  • 如果声明多个 data_desc 参数对应导入多张不同的表，则每张表数据的导入会拆分成一个子任务。

  • 如果声明多个 data_desc 参数对应导入同一张表的不同分区，则每个分区数据的导入会拆分成一个子任务。

每个子任务还会拆分成一个或者多个实例，然后这些实例会均匀地被分配到 BE（或 CN）上并行执行。实例的拆分由 FE 配置参数 min_bytes_per_broker_scanner 和 BE（或 CN）节点数量决定，可以使用如下公式计算单个子任务的实例总数：

单个子任务的实例总数 = min（单个子任务待导入数据量的总大小/min_bytes_per_broker_scanner, BE/CN 节点数量）

一般情况下，一个导入作业只有一个 data_desc，只会拆分成一个子任务，子任务会拆分成与 BE（或 CN）节点数量相等的实例。

示例​

本文以 HDFS 数据源为例，介绍各种导入配置。

导入 CSV 格式的数据​

本小节以 CSV 格式的数据为例，重点阐述在创建导入作业的时候，如何运用各种参数配置来满足不同业务场景下的各种导入要求。

设置超时时间​

StarRocks 数据库 test_db 里的表 table1 包含三列，按顺序依次为 col1、col2、col3。

数据文件 example1.csv 也包含三列，按顺序一一对应 table1 中的三列。

如果要把 example1.csv 中所有的数据都导入到 table1 中，并且要求超时时间最大不超过 3600 秒，可以执行如下语句：

LOAD LABEL test_db.label1
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/example1.csv")
    INTO TABLE table1
)
WITH BROKER
(
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
)
PROPERTIES
(
    "timeout" = "3600"
);

设置最大容错率​

StarRocks 数据库 test_db 里的表 table2 包含三列，按顺序依次为 col1、col2、col3。

数据文件 example2.csv 也包含三列，按顺序一一对应 table2 中的三列。

如果要把 example2.csv 中所有的数据都导入到 table2 中，并且要求容错率最大不超过 0.1，可以执行如下语句：

LOAD LABEL test_db.label2
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/example2.csv")
    INTO TABLE table2
)
WITH BROKER
(
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
)
PROPERTIES
(
    "max_filter_ratio" = "0.1"
);

导入指定路径下所有数据文件​

StarRocks 数据库 test_db 里的表 table3 包含三列，按顺序依次为 col1、col2、col3。

HDFS 集群的 /user/starrocks/data/input/ 路径下所有数据文件也包含三列，按顺序一一对应 table3 中的三列，并且列分隔符为 Hive 文件的默认列分隔符 \x01。

如果要把 hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/ 路径下所有数据文件的数据都导入到 table3 中，可以执行如下语句：

LOAD LABEL test_db.label3
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/*")
    INTO TABLE table3
    COLUMNS TERMINATED BY "\\x01"
)
WITH BROKER
(
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
);

设置 NameNode HA 机制​

StarRocks 数据库 test_db 里的表 table4 包含三列，按顺序依次为 col1、col2、col3。

数据文件 example4.csv 也包含三列，按顺序一一对应 table4 中的三列。

如果要把 example4.csv 中所有的数据都导入到 table4 中，并且要求使用 NameNode HA 机制，可以执行如下语句：

LOAD LABEL test_db.label4
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/example4.csv")
    INTO TABLE table4
)
WITH BROKER
(
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>",
    "dfs.nameservices" = "my_ha",
    "dfs.ha.namenodes.my_ha" = "my_namenode1, my_namenode2",
    "dfs.namenode.rpc-address.my_ha.my_namenode1" = "nn1_host:rpc_port",
    "dfs.namenode.rpc-address.my_ha.my_namenode2" = "nn2_host:rpc_port",
    "dfs.client.failover.proxy.provider" = "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"
);

设置 Kerberos 认证方式​

StarRocks 数据库 test_db 里的表 table5 包含三列，按顺序依次为 col1、col2、col3。

数据文件 example5.csv 也包含三列，按顺序一一对应 table5 中的三列。

如果要把 example5.csv 中所有的数据都导入到 table5 中，并且要求使用 Kerberos 认证方式、提供 keytab 文件的路径，可以执行如下语句：

LOAD LABEL test_db.label5
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/example5.csv")
    INTO TABLE table5
    COLUMNS TERMINATED BY "\t"
)
WITH BROKER
(
    "hadoop.security.authentication" = "kerberos",
    "kerberos_principal" = "starrocks@YOUR.COM",
    "kerberos_keytab" = "/home/starRocks/starRocks.keytab"
);

撤销已导入的数据​

StarRocks 数据库 test_db 里的表 table6 包含三列，按顺序依次为 col1、col2、col3。

数据文件 example6.csv 也包含三列，按顺序一一对应 table6 中的三列。

并且，您已经通过 Broker Load 把 example6.csv 中所有的数据都导入到了 table6 中。

如果您想撤销已导入的数据，可以执行如下语句：

LOAD LABEL test_db.label6
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/example6.csv")
    NEGATIVE
    INTO TABLE table6
    COLUMNS TERMINATED BY "\t"
)
WITH BROKER
(
    "hadoop.security.authentication" = "kerberos",
    "kerberos_principal" = "starrocks@YOUR.COM",
    "kerberos_keytab" = "/home/starRocks/starRocks.keytab"
);

设置目标分区​

StarRocks 数据库 test_db 里的表 table7 包含三列，按顺序依次为 col1、col2、col3。

数据文件 example7.csv 也包含三列，按顺序一一对应 table7 中的三列。

如果要把 example7.csv 中所有的数据都导入到 table7 所在的分区 p1 和 p2，可以执行如下语句：

LOAD LABEL test_db.label7
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/example7.csv")
    INTO TABLE table7
    PARTITION (p1, p2)
    COLUMNS TERMINATED BY ","
)
WITH BROKER
(
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
);

设置列映射关系​

StarRocks 数据库 test_db 里的表 table8 包含三列，按顺序依次为 col1、col2、col3。

数据文件 example8.csv 也包含三列，按顺序依次对应 table8 中 col2、col1、col3。

如果要把 example8.csv 中所有的数据都导入到 table8 中，可以执行如下语句：

LOAD LABEL test_db.label8
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/example8.csv")
    INTO TABLE table8
    COLUMNS TERMINATED BY ","
    (col2, col1, col3)
)
WITH BROKER
(
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
);

说明

上述示例中，因为 example8.csv 和 table8 所包含的列不能按顺序依次对应，因此需要通过 column_list 参数来设置 example8.csv 和 table8 之间的列映射关系。

设置筛选条件​

StarRocks 数据库 test_db 里的表 table9 包含三列，按顺序依次为 col1、col2、col3。

数据文件 example9.csv 也包含三列，按顺序一一对应 table9 中的三列。

如果只想把 example9.csv 中第一列的值大于 20180601 的数据行导入到 table9 中，可以执行如下语句：

LOAD LABEL test_db.label9
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/example9.csv")
    INTO TABLE table9
    (col1, col2, col3)
    where col1 > 20180601
)
WITH BROKER
(
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
);

说明

上述示例中，虽然 example9.csv 和 table9 所包含的列数目相同、并且按顺序一一对应，但是因为需要通过 WHERE 子句指定基于列的过滤条件，因此需要通过 column_list 参数对 example9.csv 中的列进行临时命名。

导入数据到含有 HLL 类型列的表​

StarRocks 数据库 test_db 里的表 table10 包含四列，按顺序依次为 id、col1、col2、col3，其中 col1 和 col2 是 HLL 类型的列。

数据文件 example10.csv 包含三列，第一列对应 table10 中的 id 列；第二列和第三列分别对应 table10 中 HLL 类型的列 col1 和 col2，可以通过函数转换成 HLL 类型的数据并分别落入 col1、col2 列。

如果要把 example10.csv 中所有的数据都导入到 table10 中，可以执行如下语句：

LOAD LABEL test_db.label10
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/example10.csv")
    INTO TABLE table10
    COLUMNS TERMINATED BY ","
    (id, temp1, temp2)
    SET
    (
        col1 = hll_hash(temp1),
        col2 = hll_hash(temp2),
        col3 = empty_hll()
    )
)
WITH BROKER
(
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
);

说明

上述示例中，通过 column_list 参数，把 example10.csv 中的三列按顺序依次临时命名为 id、temp1、temp2，然后使用函数指定数据转换规则，包括：

  • 使用 hll_hash 函数把 example10.csv 中的 temp1、temp2 列转换成 HLL 类型的数据，并分别落入 table10中的 col1、col2 列。

  • 使用 hll_empty 函数给导入的数据行在 table10 中的第四列补充默认值。

有关 hll_hash 函数和 hll_empty 函数的用法，请参见 hll_hash和hll_empty。

提取文件路径中的分区字段​

Broker Load 支持根据 StarRocks 表中定义的字段类型来解析待导入文件路径中的分区字段，类似 Apache Spark™ 中的分区发现 (Partition Discovery) 功能。

StarRocks 数据库 test_db 里的表 table11 包含五列，按顺序依次为 col1、col2、col3、city、utc_date。

HDFS 集群的 /user/starrocks/data/input/dir/city=beijing 路径下包含如下数据文件：

  • /user/starrocks/data/input/dir/city=beijing/utc_date=2019-06-26/0000.csv

  • /user/starrocks/data/input/dir/city=beijing/utc_date=2019-06-26/0001.csv

这些数据文件都包含三列，按顺序分别对应 table11 中 col1、col2、col3 三列。

如果要把 /user/starrocks/data/input/dir/city=beijing/utc_date=*/* 路径下所有数据文件的数据都导入到 table11 中，并且要求提取路径中分区字段 city 和 utc_date 的信息落入 table11 中对应的 city、utc_date 列，可以执行如下语句：

LOAD LABEL test_db.label11
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/dir/city=beijing/*/*")
    INTO TABLE table11
    FORMAT AS "csv"
    (col1, col2, col3)
    COLUMNS FROM PATH AS (city, utc_date)
    SET (uniq_id = md5sum(k1, city))
)
WITH BROKER
(
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
);

提取文件路径中包含 %3A 的时间分区字段​

在 HDFS 的文件路径中，不允许有冒号 (:)，所有冒号 (:) 都会自动替换成 %3A。

StarRocks 数据库 test_db 里的表 table12 包含三列，按顺序依次为 data_time、col1、col2，表结构如下：

data_time DATETIME,
col1        INT,
col2        INT

HDFS 集群的 /user/starrocks/data 路径下有如下数据文件：

  • /user/starrocks/data/data_time=2020-02-17 00%3A00%3A00/example12.csv

  • /user/starrocks/data/data_time=2020-02-18 00%3A00%3A00/example12.csv

如果要把 example12.csv 中所有的数据都导入到 table12 中，并且要求提取指定路径中分区字段 data_time 的信息落入到 table12 中的 data_time 列，可以执行如下语句：

LOAD LABEL test_db.label12
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/*/example12.csv")
    INTO TABLE table12
    COLUMNS TERMINATED BY ","
    FORMAT AS "csv"
    (col1,col2)
    COLUMNS FROM PATH AS (data_time)
    SET (data_time = str_to_date(data_time, '%Y-%m-%d %H%%3A%i%%3A%s'))
)
WITH BROKER
(
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
);

上述示例中，因为直接提取后的分区字段 data_time 是包含 %3A 的字符串（如 2020-02-17 00%3A00%3A00），因此需要再通过 str_to_date 函数把字符串转换为 DATETIME 类型的数据以后才能落入 table8 中的 data_time 列。

设置 format_type_options​

StarRocks 数据库 test_db 里的表 table13 包含三列，按顺序依次为 col1、col2、col3。

数据文件 example13.csv 也包含三列，按顺序依次对应 table13 中 col2、col1、col3。

如果要把 example13.csv 中所有的数据都导入到 table13 中，并且希望跳过 example13.csv 中最开头的两行数据、去除列分隔符前后的空格、 指定 enclose 字符为斜杠 (\)、并且指定 escape 字符为斜杠 (\)，可以执行如下语句：

LOAD LABEL test_db.label13
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/*/example13.csv")
    INTO TABLE table13
    COLUMNS TERMINATED BY ","
    FORMAT AS "CSV"
    (
        skip_header = 2
        trim_space = TRUE
        enclose = "\""
        escape = "\\"
    )
    (col2, col1, col3)
)
WITH BROKER
(
    "username" = "hdfs_username",
    "password" = "hdfs_password"
)
PROPERTIES
(
    "timeout" = "3600"
);

导入 Parquet 格式的数据​

本小节主要描述导入 Parquet 格式的数据时，需要关注的一些参数配置。

StarRocks 数据库 test_db 里的表 table13 包含三列，按顺序依次为 col1、col2、col3。

数据文件 example13.parquet 也包含三列，按顺序一一对应 table13 中的三列。

如果要把 example13.parquet 中所有的数据都导入到 table13 中，可以执行如下语句：

LOAD LABEL test_db.label13
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/example13.parquet")
    INTO TABLE table13
    FORMAT AS "parquet"
    (col1, col2, col3)
)
WITH BROKER
(
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
);

说明

导入 Parquet 格式的数据时，默认通过文件扩展名 (.parquet) 判断数据文件的格式。如果文件名称中没有包含扩展名，则必须通过 FORMAT AS 参数指定数据文件格式为 Parquet。

导入 ORC 格式的数据​

本小节主要描述导入 ORC 格式的数据时，需要关注的一些参数配置。

StarRocks 数据库 test_db 里的表 table14 包含三列，按顺序依次为 col1、col2、col3。

数据文件 example14.orc 也包含三列，按顺序一一对应 table14 中的三列。

如果要把 example14.orc 中所有的数据都导入到 table14 中，可以执行如下语句：

LOAD LABEL test_db.label14
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/example14.orc")
    INTO TABLE table14
    FORMAT AS "orc"
    (col1, col2, col3)
)
WITH BROKER
(
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
);

说明

  • 导入 ORC 格式的数据时，默认通过文件扩展名 (.orc) 判断数据文件的格式。如果文件名称中没有包含扩展名，则必须通过 FORMAT AS 参数指定数据文件格式为 ORC。

  • StarRocks v2.3 及之前版本，当数据文件中包含 ARRAY 类型的列时，必须确保数据文件和 StarRocks 表中对应的列同名，并且不能写在 SET 子句里。

导入 JSON 格式的数据​

本小节主要描述导入 JSON 格式的数据时，需要关注的一些参数配置。

StarRocks 数据库 test_db 里的表 tbl1 拥有如下表结构：

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

使用简单模式导入数据​

假设数据文件 example1.json 包含如下数据：

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

您可以通过如下命令将 example1.json 中的数据导入到 tbl1 中：

LOAD LABEL test_db.label15
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/example1.csv")
    INTO TABLE tbl1
    FORMAT AS "json"
)
WITH BROKER
(
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
);

说明

如上述示例所示，在没有指定 columns 和 jsonpaths 参数的情况下，则会按照 StarRocks 表中的列名称去对应 JSON 数据文件中的字段。

使用匹配模式导入数据​

StarRocks 按照如下顺序对数据进行匹配和处理：

  1. （可选）根据 strip_outer_array 参数裁剪最外层的数组结构。

    说明

    仅在 JSON 数据的最外层是一个通过中括号 [] 表示的数组结构时涉及，需要设置 strip_outer_array 为 true。

  2. （可选）根据 json_root 参数匹配 JSON 数据的根节点。

    说明

    仅在 JSON 数据存在根节点时涉及，需要通过 json_root 参数来指定根节点。

  3. 根据 jsonpaths 参数提取待导入的 JSON 数据。

不指定 JSON 根节点、使用匹配模式导入数据​

假设数据文件 example2.json 包含如下数据：

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

您可以通过指定 jsonpaths 参数进行精准导入，例如只导入 category、author、price 三个字段的数据：

LOAD LABEL test_db.label16
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/example2.csv")
    INTO TABLE tbl1
    FORMAT AS "json"
    (category, price, author)
)
WITH BROKER
(
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
)
PROPERTIES
(
    "strip_outer_array" = "true",
    "jsonpaths" = "[\"$.category\",\"$.price\",\"$.author\"]"
);

说明

上述示例中，JSON 数据的最外层是一个通过中括号 [] 表示的数组结构，并且数组结构中的每个 JSON 对象都表示一条数据记录。因此，需要设置 strip_outer_array 为 true来裁剪最外层的数组结构。导入过程中，未指定的字段 title 会被忽略掉。

指定 JSON 根节点、使用匹配模式导入数据​

假设数据文件 example3.json 包含如下数据：

{
    "id": 10001,
    "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}
    ],
    "comments": ["3 records", "there will be 3 rows"]
}

您可以通过指定 jsonpaths 进行精准导入，例如只导入 category、author、price 三个字段的数据：

LOAD LABEL test_db.label17
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/user/starrocks/data/input/example3.csv")
    INTO TABLE tbl1
    FORMAT AS "json"
    (category, price, author)
)
WITH BROKER
(
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
)
PROPERTIES
(
    "json_root"="$.RECORDS",
    "strip_outer_array" = "true",
    "jsonpaths" = "[\"$.category\",\"$.price\",\"$.author\"]"
);

说明

上述示例中，JSON 数据的最外层是一个通过中括号 [] 表示的数组结构，并且数组结构中的每个 JSON 对象都表示一条数据记录。因此，需要设置 strip_outer_array 为 true来裁剪最外层的数组结构。导入过程中，未指定的字段 title 和 timestamp 会被忽略掉。另外，示例中还通过 json_root 参数指定了需要真正导入的数据为 RECORDS 字段对应的值，即一个 JSON 数组。