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版本：Latest-3.2

SPARK LOAD

功能​

Spark load 通过外部的 Spark 资源实现对导入数据的预处理，提高 StarRocks 大数据量的导入性能并且节省 StarRocks 集群的计算资源。主要用于初次迁移，大数据量导入 StarRocks 的场景。

Spark load 是一种异步导入方式，用户需要通过 MySQL 协议创建 Spark 类型导入任务，并通过 SHOW LOAD 查看导入结果。

注意

  • Spark 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。
  • 使用 Spark Load 导入数据至 StarRocks 表时，不支持该表分桶列的数据类型为 DATE、DATETIME 或者 DECIMAL。

语法​

LOAD LABEL load_label
(
data_desc1[, data_desc2, ...]
)
WITH RESOURCE resource_name
[resource_properties]
[opt_properties]

1.load_label

当前导入批次的标签。在一个 database 内唯一。

语法：

[database_name.]your_label

2.data_desc

用于描述一批导入数据。

语法：

DATA INFILE
(
"file_path1"[, file_path2, ...]
)
[NEGATIVE]
INTO TABLE `table_name`
[PARTITION (p1, p2)]
[COLUMNS TERMINATED BY "column_separator"]
[FORMAT AS "file_type"]
[(column_list)]
[COLUMNS FROM PATH AS (col2, ...)]
[SET (k1 = func(k2))]
[WHERE predicate]

DATA FROM TABLE hive_external_tbl
[NEGATIVE]
INTO TABLE tbl_name
[PARTITION (p1, p2)]
[SET (k1=f1(xx), k2=f2(xx))]
[WHERE predicate]

说明：

file_path:

文件路径，可以指定到一个文件，也可以用 * 通配符指定某个目录下的所有文件。通配符必须匹配到文件，而不能是目录。

hive_external_tbl:

hive 外部表名。
要求导入的 starrocks 表中的列必须在 hive 外部表中存在。
每个导入任务只支持从一个 hive 外部表导入。
不能与 file_path 方式同时使用。

PARTITION:

如果指定此参数，则只会导入指定的分区，导入分区以外的数据会被过滤掉。
如果不指定，默认导入table的所有分区。

NEGATIVE：

如果指定此参数，则相当于导入一批“负”数据。用于抵消之前导入的同一批数据。
该参数仅适用于存在 value 列，并且 value 列的聚合类型仅为 SUM 的情况。

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，指定为 "\\x01"。

file_type：

用于指定导入文件的类型，目前仅支持csv、orc、parquet。

column_list：

用于指定导入文件中的列和 table 中的列的对应关系。
当需要跳过导入文件中的某一列时，将该列指定为 table 中不存在的列名即可。

语法：
(col_name1, col_name2, ...)

SET:

如果指定此参数，可以将源文件某一列按照函数进行转化，然后将转化后的结果导入到 table 中。语法为 `column_name` = expression。
仅支持 Spark SQL built-in functions，具体可参考 https://spark.apache.org/docs/2.4.6/api/sql/index.html。
举几个例子帮助理解。
例1: 表中有3个列“c1, c2, c3", 源文件中前两列依次对应(c1,c2)，后两列之和对应c3；那么需要指定 columns (c1,c2,tmp_c3,tmp_c4) SET (c3=tmp_c3+tmp_c4);
例2: 表中有3个列“year, month, day"，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 columns(tmp_time) set (year = year(tmp_time), month=month(tmp_time), day=day(tmp_time)) 完成导入。

WHERE:

对做完 transform 的数据进行过滤，符合 where 条件的数据才能被导入。WHERE 语句中只可引用表中列名。

3.resource_name

所使用的 Spark 资源名称，可以通过 SHOW RESOURCES 命令查看。

4.resource_properties

Spark 资源的配置。当用户有临时性的需求，比如增加任务使用的资源而修改 Spark 和 HDFS 配置，可以在这里设置，设置仅对本次任务生效，并不影响 StarRocks 集群中已有的配置。

5.opt_properties

用于指定一些特殊参数。

语法：

[PROPERTIES ("key"="value", ...)]

可以指定如下参数：

timeout：         指定导入操作的超时时间。默认超时为 4 小时。单位秒。
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。
strict_mode：     是否对数据进行严格限制。默认为 false。
timezone:         指定某些受时区影响的函数的时区，如 strftime/alignment_timestamp/from_unixtime 等等，具体请查阅 [时区](../../../administration/management/timezone.md) 文档。如果不指定，则使用 "Asia/Shanghai" 时区。

6.导入数据格式样例

1.整型类（TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT/LARGEINT）：1, 1000, 1234。

2.浮点类（FLOAT/DOUBLE/DECIMAL）：1.1, 0.23, .356。

3.日期类（DATE/DATETIME）：2017-10-03, 2017-06-13 12: 34: 03。（注：如果是其他日期格式，可以在导入命令中，使用 strftime 或者 time_format 函数进行转换）

4.字符串类（CHAR/VARCHAR）："I am a student", "a"。
NULL 值：\N

示例​

从HDFS导入数据​

从 HDFS 导入一批数据，指定超时时间和过滤比例。使用名为 my_spark 的 spark 资源。

LOAD LABEL example_db.label1
(
DATA INFILE("hdfs://hdfs_host:hdfs_port/user/starRocks/data/input/file")
INTO TABLE `my_table`
)
WITH RESOURCE 'my_spark'
PROPERTIES
(
    "timeout" = "3600",
    "max_filter_ratio" = "0.1"
);

其中 hdfs_host 为 namenode 的 host，hdfs_port 为 fs.defaultFS 端口（默认 9000）。

从HDFS导入"负"数据​

从 HDFS 导入一批 "负" 数据，指定分隔符为逗号，使用通配符*指定目录下的所有文件，并指定 spark 资源的临时参数。"负" 数据详细含义见上文语法参数介绍部分。

LOAD LABEL example_db.label3
(
DATA INFILE("hdfs://hdfs_host:hdfs_port/user/starRocks/data/input/*")
NEGATIVE
INTO TABLE `my_table`
COLUMNS TERMINATED BY ","
)
WITH RESOURCE 'my_spark'
(
    "spark.executor.memory" = "3g",
    "broker.username" = "hdfs_user",
    "broker.password" = "hdfs_passwd"
);

从HDFS导入数据到指定分区并进行列转换​

从 HDFS 导入一批数据，指定分区，并对导入文件的列做一些转化，如下：

表结构为：
k1 varchar(20)
k2 int

假设数据文件只有一行数据：

Adele,1,1

数据文件中各列，对应导入语句中指定的各列：
k1,tmp_k2,tmp_k3

转换如下：

1. k1: 不变换
2. k2：是 tmp_k2 和 tmp_k3 数据之和

LOAD LABEL example_db.label6
(
DATA INFILE("hdfs://hdfs_host:hdfs_port/user/starRocks/data/input/file")
INTO TABLE `my_table`
PARTITION (p1, p2)
COLUMNS TERMINATED BY ","
(k1, tmp_k2, tmp_k3)
SET (
k2 = tmp_k2 + tmp_k3
)
)
WITH RESOURCE 'my_spark';

提取文件路径中的分区字段​

如果需要，则会根据表中定义的字段类型解析文件路径中的分区字段（partitioned fields），类似 Spark 中 Partition Discovery 的功能。

LOAD LABEL example_db.label10
(
DATA INFILE("hdfs://hdfs_host:hdfs_port/user/starRocks/data/input/dir/city=beijing/*/*")
INTO TABLE `my_table`
(k1, k2, k3)
COLUMNS FROM PATH AS (city, utc_date)
SET (uniq_id = md5sum(k1, city))
)
WITH RESOURCE 'my_spark';

hdfs://hdfs_host: hdfs_port/user/starRocks/data/input/dir/city = beijing 目录下包括如下文件：

[hdfs://hdfs_host: hdfs_port/user/starRocks/data/input/dir/city = beijing/utc_date = 2019-06-26/0000.csv, hdfs://hdfs_host: hdfs_port/user/starRocks/data/input/dir/city = beijing/utc_date = 2019-06-26/0001.csv, ...]

则提取文件路径的中的 city 和 utc_date 字段。

对导入数据进行过滤​

对待导入数据进行过滤，k1 值大于 10 的列才能被导入。

LOAD LABEL example_db.label10
(
DATA INFILE("hdfs://hdfs_host:hdfs_port/user/starRocks/data/input/file")
INTO TABLE `my_table`
WHERE k1 > 10
)
WITH RESOURCE 'my_spark';

从 Hive 外表导入并构建全局字典​

从 hive 外部表导入，并将源表中的 uuid 列通过全局字典转化为 bitmap 类型。

LOAD LABEL db1.label1
(
DATA FROM TABLE hive_t1
INTO TABLE tbl1
SET
(
uuid=bitmap_dict(uuid)
)
)
WITH RESOURCE 'my_spark';