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doris mini load
1.创建表（这里采用DUPLICATE模型，也可以用其他模型）
CREATE TABLE `t_pro_dish_list_detail_test` (
`order_time` date,
`shop_id` varchar(32) ,
`id` varchar(32) ,
`table_bill_id` varchar(36) ,
`shop_name` varchar(100) ,
`dish_type` int,
`dish_id` varchar(50) ,
`dish_name` varchar(100) ,
`standard_code` varchar(32) ,
`standard_id` varchar(100) ,
`dish_price` decimal(16,2),
`served_quantity` int(11),
`dish_abnormal_status` varchar(20),
`ts` varchar(20),
`taste_type_id` varchar(255),
`taste_name` varchar(255)
)
DUPLICATE KEY(order_time)
PARTITION BY RANGE(order_time) (
PARTITION P_202010 VALUES [("2020-10-01"),("2020-11-01")),
PARTITION P_202011 VALUES [("2020-11-01"),("2020-12-01"))
)
DISTRIBUTED BY HASH(shop_id) BUCKETS 8
PROPERTIES(
"replication_num" = "2",
"dynamic_partition.enable" = "true",
"dynamic_partition.time_unit" = "MONTH",
"dynamic_partition.start" = "-2147483648",
"dynamic_partition.end" = "2",
"dynamic_partition.prefix" = "P_",
"dynamic_partition.buckets" = "8",
"dynamic_partition.time_zone" = "Asia/Shanghai"
);
说明：
replication_num : 副本数
dynamic_partition.enable: 是否开启动态分区
dynamic_partition.time_unit: 动态分区调度的单位(HOUR、DAY、WEEK、MONTH)
当指定为 HOUR 时，动态创建的分区名后缀格式为 yyyyMMddHH，例如2020032501
当指定为 DAY 时，动态创建的分区名后缀格式为 yyyyMMdd，例如20200325
当指定为 WEEK 时，动态创建的分区名后缀格式为yyyy_ww。即当前日期属于这一年的第几周，例如 2020- 03-25 创建的分区名后缀为 2020_13, 表明目前为2020年第13周
当指定为 MONTH 时，动态创建的分区名后缀格式为 yyyyMM，例如 202003
dynamic_partition.start: 动态分区的起始偏移，为负数根据 time_unit 属性的不同，以当天（星期/月） 为基准，分区范围在此偏移之前的分区将会被删除。如果不填写，则默认为 -2147483648，即不删除历史 分区
dynamic_partition.end:动态分区的结束偏移，为正数。根据 time_unit 属性的不同，以当天（星期/月）为基准， 提前创建对应范围的分区
dynamic_partition.prefix:动态创建的分区名前缀。
dynamic_partition.buckets:动态创建的分区所对应的分桶数量
dynamic_partition.time_zone:动态分区的时区
CREATE TABLE `t_pro_dish_list_detail_test_demo` (
`create_time` date,
`pro_id` varchar(255),
`id` int(11)
)
DUPLICATE KEY(create_time)
PARTITION BY RANGE(create_time) (
PARTITION P_202011 VALUES [("2020-11-01"),("2020-12-01"))
)
DISTRIBUTED BY HASH(pro_id) BUCKETS 2
PROPERTIES(
"replication_num" = "2",
"dynamic_partition.enable" = "true",
"dynamic_partition.time_unit" = "MONTH",
"dynamic_partition.start" = "-2147483648",
"dynamic_partition.end" = "2",
"dynamic_partition.prefix" = "P_",
"dynamic_partition.buckets" = "2"
);2.执行导入（HTTP）
curl -i -v --location-trusted -u root: -T /root/test/ http://10.220.147.155:8030/api/demo/t_pro_dish_list_detail_test_demo/_load?label=2020-092232-01&column_separator=%2c
说明：
label 唯一标识
column_separator: 用于指定列与列之间的分隔符，默认的为'\t'
NOTE: 需要进行url编码，譬如
需要指定'\t'为分隔符，那么应该传入'column_separator=%09'
需要指定'\x01'为分隔符，那么应该传入'column_separator=%01'
需要指定','为分隔符，那么应该传入'column_separator=%2c'3.查看结果
load可以查看导入信息，及错误信息
2.页面system->jobs->操作的数据库名称（DbNAME）->load查看导入信息，及错误信息4.常见错误
Reason: actual column number is less than schema column number. actual number: 1 sep: , schema number: 3;
原因：分割符没有生效，临时跳转的时候column_separator=%2c这个参数被丢弃了
解决方法：
curl -i -v --location-trusted -u root: -T /root/test/ http://10.220.147.155:8030/api/demo/t_pro_dish_list_detail_test_demo/_load?label=2020-092232-01\&column_separator=%2c
加转译符"\"doris Routine(kafka) load
1.提交流程
向 FE 提交一个例行导入作业。
通过 JobScheduler 将一个导入作业拆分成若干个 Task。每个 Task 负责导入指定的一部分数据。Task 被 分配到指定的 BE 上执行。
4.在 BE 上，一个 Task 被视为一个普通的导入任务，通过 Stream Load 的导入机制进行导入。导入完成后，向 FE 汇报。
中的 JobScheduler 根据汇报结果，继续生成后续新的 Task，或者对失败的 Task 进行重试。
整个例行导入作业通过不断的产生新的 Task，来完成数据不间断的导入(介绍)
1.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 导入文本格式（CSV）的数据。
2.语法：
CREATE ROUTINE LOAD [db.]job_name ON tbl_name
[merge_type]
[load_properties]
[job_properties]
FROM data_source
[data_source_properties]
说明：
1. [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。
2. tbl_name
指定需要导入的表的名称。
3. merge_type
数据的合并类型，一共支持三种类型APPEND、DELETE、MERGE 其中，APPEND是默认值，表示这批数据全部需要追加到现有数据中，DELETE 表示删除与这批数据key相同的所有行，MERGE 语义 需要与delete on条件联合使用，表示满足delete 条件的数据按照DELETE 语义处理其余的按照APPEND 语义处理, 语法为[WITH MERGE|APPEND|DELETE]
4. load_properties
用于描述导入数据。语法：
[column_separator],
[columns_mapping],
[where_predicates],
[delete_on_predicates],
[source_sequence],
[partitions]
1. column_separator:
指定列分隔符，如：COLUMNS TERMINATED BY ",",默认为：\t
2. columns_mapping: 指定源数据中列的映射关系，以及定义衍生列的生成方式。
1. 映射列：按顺序指定，源数据中各个列，对应目的表中的哪些列。对于希望跳过的列，可以指定一个不存在的列名。假设目的表有三列 k1, k2, v1。源数据有4列，其中第1、2、4列分别对应 k2, k1, v1。则书写如下：
COLUMNS (k2, k1, xxx, v1)
其中 xxx 为不存在的一列，用于跳过源数据中的第三列。
2. 衍生列：以 col_name = expr 的形式表示的列，我们称为衍生列。即支持通过 expr 计算得出目的表中对应列的值。衍生列通常排列在映射列之后，虽然这不是强制的规定，但是 Doris 总是先解析映射列，再解析衍生列。
接上一个示例，假设目的表还有第4列 v2，v2 由 k1 和 k2 的和产生。则可以书写如下：
COLUMNS (k2, k1, xxx, v1, v2 = k1 + k2);
3. where_predicates
用于指定过滤条件，以过滤掉不需要的列。过滤列可以是映射列或衍生列。
例如我们只希望导入 k1 大于 100 并且 k2 等于 1000 的列，则书写如下：
WHERE k1 > 100 and k2 = 1000
4. 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。
示例：
PARTITION(p1, p2, p3)
5. delete_on_predicates
表示删除条件，仅在 merge type 为MERGE 时有意义，语法与where 相同
6. source_sequence:
只适用于UNIQUE_KEYS,相同key列下，保证value列按照source_sequence列进行REPLACE, source_sequence可以是数据源中的列，也可以是表结构中的一列。
5. job_properties
用于指定例行导入作业的通用参数。
语法：
PROPERTIES (
"key1" = "val1",
"key2" = "val2"
)3.参数
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3。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。 例："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。范围为 5 到 60。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 1GB。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。
例： "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"
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。
指定导入数据格式，默认是csv，支持json格式。"format" = "json"
导入json方式分为：简单模式和匹配模式。如果设置了jsonpath则为匹配模式导入，否则为简单模式导入
"jsonpaths" = "[\"$.category\",\"$.author\",\"$.price\",\"$.timestamp\"]"
8.json_root
json_root为合法的jsonpath字符串，用于指定json document的根节点，默认值为"",
{
"data": [{
"category": "11",
"title": "SayingsoftheCentury",
"price": 895,
"timestamp": 1589191587
},
{
"category": "22",
"author": "2avc",
"price": 895,
"timestamp": 1589191487
},
{
"category": "33",
"author": "3avc",
"title": "SayingsoftheCentury",
"timestamp": 1589191387
}
]
}
"json_root" = "$.data"
9.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。
[{
"category": "11",
"title": "SayingsoftheCentury",
"price": 895,
"timestamp": 1589191587
},
{
"category": "22",
"author": "2avc",
"price": 895,
"timestamp": 1589191487
},
{
"category": "33",
"author": "3avc",
"title": "SayingsoftheCentury",
"timestamp": 1589191387
}
]
"strip_outer_array" = "true"
10.data_source
数据源的类型 FROM KAFKA
11.data_source_properties
指定数据源相关的信息。
语法：(
"key1" = "val1",
"key2" = "val2"
)
例：
(
"kafka_broker_list" = "test-dev-bigdata5:9092,test-dev-bigdata6:9092,test-dev-bigdata7:9092",
"kafka_topic" = "test_doris_kafka_load",
"kafka_partitions" = "0",
"kafka_offsets" = "0，OFFSET_BEGINNING，OFFSET_END"
);
OFFSET_BEGINNING: 从有数据的位置开始订阅
OFFSET_END: 从末尾开始订阅
12.导入数据格式样例
整型类（TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT/LARGEINT）：1, 1000, 1234
浮点类（FLOAT/DOUBLE/DECIMAL）：1.1, 0.23, .356
日期类（DATE/DATETIME）：2017-10-03, 2017-06-13 12:34:03。
字符串类（CHAR/VARCHAR）（无引号）：I am a student, a
NULL值：\N4.示例
####示例1
1.创建表
CREATE TABLE `example_table` (
`id` int,
`name` varchar(11),
`age` int,
`address` varchar(50)
)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 2
PROPERTIES(
"replication_num" = "2"
);
2.创建ROUTINE
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test_json_label_1 ON example_table
COLUMNS(id,age,name,address)
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="2",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false",
"format" = "json"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "test-dev-bigdata5:9092,test-dev-bigdata6:9092,test-dev-bigdata7:9092",
"kafka_topic" = "test_doris_kafka_load",
"kafka_partitions" = "0",
"kafka_offsets" = "0"
);
说明：
example_db 数据库
example_table 表名称
test_json_label_1 唯一任务标识
格式：
{
"id": 1,
"age": 18,
"name": "曹丽娜",
"address": "china"
}
####示例2
1.创建表
CREATE TABLE `example_tbl` (
`category` varchar(24) NULL COMMENT "",
`author` varchar(24) NULL COMMENT "",
`timestamp` bigint(20) NULL COMMENT "",
`dt` int(11) NULL COMMENT "",
`price` double REPLACE
) ENGINE=OLAP
AGGREGATE KEY(`category`,`author`,`timestamp`,`dt`)
COMMENT "OLAP"
PARTITION BY RANGE(`dt`)
(PARTITION p0 VALUES [("-2147483648"), ("20200509")),
PARTITION p20200509 VALUES [("20200509"), ("20200510")),
PARTITION p20200510 VALUES [("20200510"), ("20200511")),
PARTITION p20200511 VALUES [("20200511"), ("20200512")))
DISTRIBUTED BY HASH(`category`,`author`,`timestamp`) BUCKETS 4
PROPERTIES (
"storage_type" = "COLUMN",
"replication_num" = "1"
);
2.创建ROUTINE
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"="2",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false",
"format" = "json",
"jsonpaths" = "[\"$.category\",\"$.author\",\"$.price\",\"$.timestamp\"]",
"strip_outer_array" = "true"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "test-dev-bigdata5:9092,test-dev-bigdata6:9092,test-dev-bigdata7:9092",
"kafka_topic" = "test_doris_kafka_load",
"" = "test1",
"" = "test1",
"kafka_partitions" = "0",
"kafka_offsets" = "0"
);
3.格式
[{
"category": "11",
"title": "SayingsoftheCentury",
"price": 895,
"timestamp": 1589191587
},
{
"category": "22",
"author": "2avc",
"price": 895,
"timestamp": 1589191487
},
{
"category": "33",
"author": "3avc",
"title": "SayingsoftheCentury",
"timestamp": 1589191387
}
]
####示例3
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test3 ON example_tbl
COLUMNS(category, author, price, timestamp, dt=from_unixtime(timestamp, '%Y%m%d'))
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="2",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false",
"format" = "json",
"jsonpaths" = "[\"$.category\",\"$.author\",\"$.price\",\"$.timestamp\"]",
"strip_outer_array" = "true"
"json_root" = "$.data"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "test-dev-bigdata5:9092,test-dev-bigdata6:9092,test-dev-bigdata7:9092",
"kafka_topic" = "test_doris_kafka_load",
"kafka_partitions" = "0",
"kafka_offsets" = "8"
);
格式：
{
"data": [{
"category": "11",
"title": "SayingsoftheCentury",
"price": 895,
"timestamp": 1589191587
},
{
"category": "22",
"author": "2avc",
"price": 895,
"timestamp": 1589191487
},
{
"category": "33",
"author": "3avc",
"title": "SayingsoftheCentury",
"timestamp": 1589191387
}
]
}
####示例4
为 example_db 的 example_tbl 创建一个名为 test1 的 Kafka 例行导入任务。并且删除与v3 >100 行相匹配的key列的行
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" = "test-dev-bigdata5:9092,test-dev-bigdata6:9092,test-dev-bigdata7:9092",
"kafka_topic" = "test_doris_kafka_load",
"kafka_partitions" = "0",
"kafka_offsets" = "8"
);
####示例5
导入数据到含有sequence列的UNIQUE_KEYS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"
); 5.查看任务状态
查看test1的运行状态
SHOW ROUTINE LOAD TASK WHERE JobName = "test1";
停止test1的运行状态
STOP ROUTINE LOAD FOR test1;
暂停test1的运行状态
PAUSE ROUTINE LOAD FOR test1;
恢复名称为 test1 的例行导入作业。
RESUME ROUTINE LOAD FOR test1;6.查看导入信息及日志
system->routine_loads7.遇到错误
1.一直提交，但是没有数据进来，不会报错
原因：连接kafka集群的时候采用ip连接就会出现上面那种情况，建议换成主机名
2.出现消费kafka任务终止的情况，是因为下面那三个参数没有设置合理
max_batch_interval/max_batch_rows/max_batch_size
这三个参数用于控制单个任务的执行时间。其中任意一个阈值达到，则任务结束。其中 max_batch_rows 用于记录从 Kafka 中读取到的数据行数。max_batch_size 用于记录从 Kafka 中读取到的数据量，单位是字节。目前一个任务的消费速率大约为 5-10MB/s。
那么假设一行数据 500B，用户希望每 100MB 或 10 秒为一个 task。100MB 的预期处理时间是 10-20 秒，对应的行数约为 200000 行。则一个合理的配置为：
"max_batch_interval" = "10",
"max_batch_rows" = "200000",
"max_batch_size" = "104857600"
这三个参数需要合理设置doris broker loda
1.提交流程
用户在提交导入任务后，FE 会生成对应的 Plan 并根据目前 BE 的个数和文件的大小，将 Plan 分给 多个 BE 执行，每个 BE 执行一部分导入数据。
BE 在执行的过程中会从 Broker 拉取数据，在对数据 transform 之后将数据导入系统。所有 BE 均完成导入，由 FE 最终决定导入是否成功。2.创建broker_name
添加
ALTER SYSTEM ADD BROKER broker_name_1 "test-dev-bigdata5:8000";
ALTER SYSTEM ADD BROKER broker_name_2 "test-dev-bigdata6:8000";
ALTER SYSTEM ADD BROKER broker_name_3 "test-dev-bigdata7:8000";
删除
ALTER SYSTEM DROP BROKER broker_name01 "test-pro-doris-01:8000";3.示例
####多个表导入
1.创建表
CREATE TABLE `test1` (
`id` int,
`name` varchar(11)
)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 2
PROPERTIES(
"replication_num" = "2"
);
CREATE TABLE `test2` (
`col1` int,
`col2` varchar(11)
)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 2
PROPERTIES(
"replication_num" = "2"
);
2.创建LABEL
LOAD LABEL example_db.label1
(
DATA INFILE("hdfs://10.220.147.151:8020/tmp/palo/file")
INTO TABLE test1
COLUMNS TERMINATED BY ","
(id,name)
,
DATA INFILE("hdfs://10.220.147.151:8020/tmp/palo/file1")
INTO TABLE test2
COLUMNS TERMINATED BY ","
(col1, col2)
)
WITH BROKER 'broker_name_2'
PROPERTIES
(
"timeout" = "3600"
);doris spark load
1.提交流程
调度提交 ETL 任务到 Spark 集群执行。
集群执行 ETL 完成对导入数据的预处理。包括全局字典构建（BITMAP类型）、分区、排序、聚合等。
任务完成后，FE 获取预处理过的每个分片的数据路径，并调度相关的 BE 执行 Push 任务。
通过 Broker 读取数据，转化为 Doris 底层存储格式。
调度生效版本，完成导入任务。2.配置FE节点
1下载spark依赖包
-zxvf spark-1.5.1-bin-hadoop2. 解压即可
3.将spark客户端下的jars文件夹内所有jar包归档打包成一个zip文件
4.安装yarn客户端
../添加
enable_spark_load = true
spark_home_default_dir = /usr/local/spark2
spark_resource_path = /usr/local/spark2/
yarn_client_path = /usr/local/hadoop/bin/yarn3.配置 ETL 集群
####语法：
-- create spark resource 创建
CREATE EXTERNAL RESOURCE resource_name
PROPERTIES
(
type = spark,
spark_conf_key = spark_conf_value,
working_dir = path,
broker = broker_name,
broker.property_key = property_value
)
-- drop spark resource 删除
DROP RESOURCE resource_name
-- show resources 查看
SHOW RESOURCES
SHOW PROC "/resources"
-- privileges 赋权限
GRANT USAGE_PRIV ON RESOURCE resource_name TO user_identity
GRANT USAGE_PRIV ON RESOURCE resource_name TO ROLE role_name
-- 例子：授予spark0资源的使用权限给用户user0
GRANT USAGE_PRIV ON RESOURCE "spark0" TO "user0"@"%";
####参数说明
resource_name 为 Doris 中配置的 Spark 资源的名字
Spark 相关参数如下：
: 必填，目前支持yarn，spark://host:port。
: Spark 程序的部署模式，必填，支持 cluster，client 两种。
: master为yarn时必填。
: master为yarn时必填。
其他参数为可选，参考/docs/latest/
working_dir: ETL 使用的目录。spark作为ETL资源使用时必填。例如：hdfs://host:port/tmp/doris。
broker: broker 名字。spark作为ETL资源使用时必填。需要使用ALTER SYSTEM ADD BROKER 命令提前完成配置。
broker.property_key: broker读取ETL生成的中间文件时需要指定的认证信息等。
####示例配置 ETL 集群cluster模式
CREATE EXTERNAL RESOURCE "spark6"
PROPERTIES
(
"type" = "spark",
"" = "yarn",
"" = "cluster",
"" = "1g",
"" = "queue0",
"" = "hdfs://test-dev-bigdata1:8032",
"" = "hdfs://test-dev-bigdata1:8020",
"working_dir" = "hdfs://test-dev-bigdata1:8020/tmp/doris",
"broker" = "broker_name_1"
);
####client模式
CREATE EXTERNAL RESOURCE "spark2"
PROPERTIES
(
"type" = "spark",
"" = "spark://10.220.147.155:7077",
"" = "client",
"working_dir" = "hdfs://10.220.147.151:8020/tmp/doris",
"broker" = "broker_name_2"
);
4.示例
####上游数据源是hive表的情况
####step 1:新建hive外部表
CREATE EXTERNAL TABLE hive_t2
(
orderid INT,
createtime varchar(25),
modifiedtime varchar(50),
status varchar(100),
dt varchar(100)
)
ENGINE=hive
properties
(
"database" = "test",
"table" = "ods_orders",
"" = "thrift://10.220.147.151:9083"
);
####step 2:创建doris表
CREATE TABLE `test_hive` (
orderid INT,
createtime varchar(25),
modifiedtime varchar(50),
status varchar(100),
dt varchar(100)
)
DISTRIBUTED BY HASH(orderid) BUCKETS 2
PROPERTIES(
"replication_num" = "2"
);
#####step 3:提交load命令，要求导入的 doris 表中的列必须在 hive 外部表中存在。
LOAD LABEL demo.label25
(
DATA FROM TABLE hive_t2
INTO TABLE test_hive
)
WITH RESOURCE 'spark0'
(
"" = "2g",
"" = "true"
)
PROPERTIES
(
"timeout" = "3600" //注：数据量特别大的，时间可以设置长
);
####上游数据源为hdfs文件的情况
####step 1:创建表
CREATE TABLE `test3` (
`id` int,
`name` varchar(11)
)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 2
PROPERTIES(
"replication_num" = "2"
);
####step 2:提交load命令
LOAD LABEL demo.label23
(
DATA INFILE("hdfs://10.220.147.151:8020/tmp/palo/file1")
INTO TABLE test3
COLUMNS TERMINATED BY ","
(id,name)
)
WITH RESOURCE 'spark0'
(
"" = "2g",
"" = "true"
)
PROPERTIES
(
"timeout" = "3600"
);4.常见错误
:ETL_SUBMIT_FAIL; msg:errCode = 2, detailMessage = start spark app failed. error: Waiting too much time to get appId from handle. spark app state: UNKNOWN, loadJobId:16020
出现上面这个情况需要去看具体的错误，目录：/soft/doris-fe/log/spark_launcher_log
2.1064 - errCode = 2, detailMessage = Spark Load is coming soon
打压缩包的时候只需要把jar文件下的包打进去，不需要把jar目录打进去
:ETL_SUBMIT_FAIL; msg:errCode = 2, detailMessage = errCode = 2, detailMessage = failed to upload lib to repository, srcPath=/usr/local/spark2/ destPath=hdfs://10.220.147.151:8020/tmp/doris/2113522669/__spark_repository__spark0/__archive_1.0.0/__lib__spark message=errCode = 2, detailMessage = Read file exception. filePath=/usr/local/spark2/
原因：配置 spark_resource_path = /usr/local/spark2/ 这个地址写错了
4. 查看yarn上面的报错信息：Path does not exist: hdfs://10.220.147.151:8020/tmp/doris/jobs/11001/label17/18009/configs/;
的错误信息是：$JAVA_HOEM not set
原因java_home没有设置，查看JAVA_HOME是否配置，如果配置，则需要在hadoop/libexec/添加export JAVA_HOEM=/usr/local/java,因为在fe要用hadoop/libexec/DDL
添加分区
ALTER TABLE ods.ods_pos_pro_dish_list_detail_delta ADD PARTITION P_20150101 VALUES [("2015-01-01 00:00:00"),("2016-01-01 00:00:00"));
删除分区
ALTER TABLE ods_pos_pro_dish_list_detail_delta DROP PARTITION P_20200101;
设置动态分区
ALTER TABLE ods.ods_pos_pro_dish_list_detail_delta SET
(
"dynamic_partition.enable" = "true"
);
修改副本数
ALTER TABLE ods.ods_pos_pro_dish_list_detail_delta SET
(
"replication_num" = "6"
);
1) 设置数据库数据量配额，单位为B/K/KB/M/MB/G/GB/T/TB/P/PB
ALTER DATABASE db_name SET DATA QUOTA quota;
2) 重命名数据库
ALTER DATABASE db_name RENAME new_db_name;
3) 设置数据库的副本数量配额
ALTER DATABASE db_name SET REPLICA QUOTA quota;
添加字段
ALTER TABLE example_db.my_table ADD COLUMN dish_type_code varchar(20) DEFAULT NULL
添加字段时出错：errCode = 2, detailMessage = Create replicas failed. Error: Error replicas:10003=5341268, 10003=5341296, 10003=5341288
解决： ADMIN SET FRONTEND CONFIG ("tablet_create_timeout_second"="10");
ADMIN SET FRONTEND CONFIG ("max_create_table_timeout_second"="1000"); 修改字段注释
ALTER TABLE tb_user MODIFY COLUMN name VARCHAR(30) NOT NULL COMMENT '姓名2';doris导出数据
SELECT * FROM ods_pos_pro_taste_name_delta
INTO OUTFILE "hdfs://test-pro-cdh-namenode1:8020/tmp/palo/result_"
FORMAT AS CSV
PROPERTIES
(
"" = "broker_name01",
"column_separator" = ",",
"line_delimiter" = "\n",
"max_file_size" = "10MB"
);
###参数介绍
column_separator：列分隔符，仅对 CSV 格式适用。默认为 \t。
line_delimiter：行分隔符，仅对 CSV 格式适用。默认为 \n。
max_file_size：单个文件的最大大小。默认为 1GB。取值范围在 5MB 到 2GB 之间。超过这个大小的文件将会被切分。doris备份和迁移
####创建语法（help CREATE REPOSITORY;）
该语句用于创建仓库。仓库用于属于备份或恢复。仅 root 或 superuser 用户可以创建仓库。
语法：
CREATE [READ ONLY] REPOSITORY `repo_name`
WITH BROKER `broker_name`
ON LOCATION `repo_location`
PROPERTIES ("key"="value", ...);
说明：
1. 仓库的创建，依赖于已存在的 broker
2. 如果是只读仓库，则只能在仓库上进行恢复。如果不是，则可以进行备份和恢复操作。
3. 根据 broker 的不同类型，PROPERTIES 有所不同，具体见示例。
Examples:
1. 创建名为 bos_repo 的仓库，依赖 BOS broker "bos_broker"，数据根目录为：bos://palo_backup
CREATE REPOSITORY `bos_repo`
WITH BROKER `bos_broker`
ON LOCATION "bos://palo_backup"
PROPERTIES
(
"bos_endpoint" = "",
"bos_accesskey" = "069fc2786e664e63a5f111111114ddbs22",
"bos_secret_accesskey"="70999999999999de274d59eaa980a"
);
2. 创建和示例 1 相同的仓库，但属性为只读：
CREATE READ ONLY REPOSITORY `bos_repo`
WITH BROKER `bos_broker`
ON LOCATION "bos://palo_backup"
PROPERTIES
(
"bos_endpoint" = "",
"bos_accesskey" = "069fc2786e664e63a5f111111114ddbs22",
"bos_secret_accesskey"="70999999999999de274d59eaa980a"
);
3. 创建名为 hdfs_repo 的仓库，依赖 Baidu hdfs broker "hdfs_broker"，数据根目录为：hdfs://hadoop-name-node:54310/path/to/repo/
CREATE REPOSITORY `hdfs_repo`
WITH BROKER `hdfs_broker`
ON LOCATION "hdfs://hadoop-name-node:54310/path/to/repo/"
PROPERTIES
(
"username" = "user",
"password" = "password"
);
##查看远程仓库命令
show REPOSITORY;
##备份（help BACKUP）
该语句用于备份指定数据库下的数据。该命令为异步操作。提交成功后，需通过 SHOW BACKUP 命令查看进度。仅支持备份 OLAP 类型的表。
语法：
BACKUP SNAPSHOT [db_name].{snapshot_name}
TO `repository_name`
ON (
`table_name` [PARTITION (`p1`, ...)],
...
)
PROPERTIES ("key"="value", ...);
说明：
1. 同一数据库下只能有一个正在执行的 BACKUP 或 RESTORE 任务。
2. ON 子句中标识需要备份的表和分区。如果不指定分区，则默认备份该表的所有分区。
3. PROPERTIES 目前支持以下属性：
"type" = "full"：表示这是一次全量更新（默认）。
"timeout" = "3600"：任务超时时间，默认为一天。单位秒。
Examples:
1. 全量备份 example_db 下的表 example_tbl 到仓库 example_repo 中：
BACKUP SNAPSHOT example_db.snapshot_label1
TO example_repo
ON (example_tbl)
PROPERTIES ("type" = "full");
2. 全量备份 example_db 下，表 example_tbl 的 p1, p2 分区，以及表 example_tbl2 到仓库 example_repo 中：
BACKUP SNAPSHOT example_db.snapshot_label2
TO example_repo
ON
(
example_tbl PARTITION (p1,p2),
example_tbl2
);
###查看最近一次 backup 作业的执行情况，包括
JobId：本次备份作业的 id。
SnapshotName：用户指定的本次备份作业的名称（Label）。
DbName：备份作业对应的 Database。
State：备份作业当前所在阶段：
PENDING：作业初始状态。
SNAPSHOTING：正在进行快照操作。
UPLOAD_SNAPSHOT：快照结束，准备上传。
UPLOADING：正在上传快照。
SAVE_META：正在本地生成元数据文件。
UPLOAD_INFO：上传元数据文件和本次备份作业的信息。
FINISHED：备份完成。
CANCELLED：备份失败或被取消。
BackupObjs：本次备份涉及的表和分区的清单。
CreateTime：作业创建时间。
SnapshotFinishedTime：快照完成时间。
UploadFinishedTime：快照上传完成时间。
FinishedTime：本次作业完成时间。
UnfinishedTasks：在 SNAPSHOTTING，UPLOADING 等阶段，会有多个子任务在同时进行，这里展示的当前阶段，未完成的子任务的 task id。
TaskErrMsg：如果有子任务执行出错，这里会显示对应子任务的错误信息。
Status：用于记录在整个作业过程中，可能出现的一些状态信息。
Timeout：作业的超时时间，单位是秒。
###命令：SHOW BACKUP
###查看远端仓库中已存在的备份。
1. 查看仓库 example_repo 中已有的备份：
SHOW SNAPSHOT ON example_repo;
2. 仅查看仓库 example_repo 中名称为 backup1 的备份：
SHOW SNAPSHOT ON example_repo WHERE SNAPSHOT = "backup1";
3. 查看仓库 example_repo 中名称为 backup1 的备份，时间版本为 "2018-05-05-15-34-26" 的详细信息：
SHOW SNAPSHOT ON example_repo
WHERE SNAPSHOT = "backup1" AND TIMESTAMP = "2018-05-05-15-34-26";
###参数说明：
Snapshot：备份时指定的该备份的名称（Label）。
Timestamp：备份的时间戳。
Status：该备份是否正常。
###恢复（help RESTORE）
1. RESTORE
该语句用于将之前通过 BACKUP 命令备份的数据，恢复到指定数据库下。该命令为异步操作。提交成功后，需通过 SHOW RESTORE 命令查看进度。仅支持恢复 OLAP 类型的表。
语法：
RESTORE SNAPSHOT [db_name].{snapshot_name}
FROM `repository_name`
ON (
`table_name` [PARTITION (`p1`, ...)] [AS `tbl_alias`],
...
)
PROPERTIES ("key"="value", ...);
说明：
1. 同一数据库下只能有一个正在执行的 BACKUP 或 RESTORE 任务。
2. ON 子句中标识需要恢复的表和分区。如果不指定分区，则默认恢复该表的所有分区。所指定的表和分区必须已存在于仓库备份中。
3. 可以通过 AS 语句将仓库中备份的表名恢复为新的表。但新表名不能已存在于数据库中。分区名称不能修改。
4. 可以将仓库中备份的表恢复替换数据库中已有的同名表，但须保证两张表的表结构完全一致。表结构包括：表名、列、分区、Rollup等等。
5. 可以指定恢复表的部分分区，系统会检查分区 Range 是否能够匹配。
6. PROPERTIES 目前支持以下属性：
"backup_timestamp" = "2018-05-04-16-45-08"：指定了恢复对应备份的哪个时间版本，必填。该信息可以通过 `SHOW SNAPSHOT ON repo;` 语句获得。
"replication_num" = "3"：指定恢复的表或分区的副本数。默认为3。若恢复已存在的表或分区，则副本数必须和已存在表或分区的副本数相同。同时，必须有足够的 host 容纳多个副本。
"timeout" = "3600"：任务超时时间，默认为一天。单位秒。
"meta_version" = 40：使用指定的 meta_version 来读取之前备份的元数据。注意，该参数作为临时方案，仅用于恢复老版本 Doris 备份的数据。最新版本的备份数据中已经包含 meta version，无需再指定。
Examples:
1. 从 example_repo 中恢复备份 snapshot_1 中的表 backup_tbl 到数据库 example_db1，时间版本为 "2018-05-04-16-45-08"。恢复为 1 个副本：
RESTORE SNAPSHOT example_db1.`snapshot_1`
FROM `example_repo`
ON ( `backup_tbl` )
PROPERTIES
(
"backup_timestamp"="2018-05-04-16-45-08",
"replication_num" = "1"
);
2. 从 example_repo 中恢复备份 snapshot_2 中的表 backup_tbl 的分区 p1,p2，以及表 backup_tbl2 到数据库 example_db1，并重命名为 new_tbl，时间版本为 "2018-05-04-17-11-01"。默认恢复为 3 个副本：
RESTORE SNAPSHOT example_db1.`snapshot_2`
FROM `example_repo`
ON
(
`backup_tbl` PARTITION (`p1`, `p2`),
`backup_tbl2` AS `new_tbl`
)
PROPERTIES
(
"backup_timestamp"="2018-05-04-17-11-01"
);
###查看最近一次 restore 作业的执行情况，包括：
JobId：本次恢复作业的 id。
Label：用户指定的仓库中备份的名称（Label）。
Timestamp：用户指定的仓库中备份的时间戳。
DbName：恢复作业对应的 Database。
State：恢复作业当前所在阶段：
PENDING：作业初始状态。
SNAPSHOTING：正在进行本地新建表的快照操作。
DOWNLOAD：正在发送下载快照任务。
DOWNLOADING：快照正在下载。
COMMIT：准备生效已下载的快照。
COMMITTING：正在生效已下载的快照。
FINISHED：恢复完成。
CANCELLED：恢复失败或被取消。
AllowLoad：恢复期间是否允许导入。
ReplicationNum：恢复指定的副本数。
RestoreObjs：本次恢复涉及的表和分区的清单。
CreateTime：作业创建时间。
MetaPreparedTime：本地元数据生成完成时间。
SnapshotFinishedTime：本地快照完成时间。
DownloadFinishedTime：远端快照下载完成时间。
FinishedTime：本次作业完成时间。
UnfinishedTasks：在 SNAPSHOTTING，DOWNLOADING, COMMITTING 等阶段，会有多个子任务在同时进行，这里展示的当前阶段，未完成的子任务的 task id。
TaskErrMsg：如果有子任务执行出错，这里会显示对应子任务的错误信息。
Status：用于记录在整个作业过程中，可能出现的一些状态信息。
Timeout：作业的超时时间，单位是秒。
###命令：SHOW RESTORE
##取消当前正在执行的备份作业。
CANCEL BACKUP
##取消当前正在执行的恢复作业。
CANCEL RESTORE
##删除已创建的远端仓库。删除仓库，仅仅是删除该仓库在 Doris 中的映射，不会删除实际的仓库数据。
DROP REPOSITORY
###示例
## 1.创建远程仓库
CREATE REPOSITORY `hdfs_repo`
WITH BROKER `broker_name_2`
ON LOCATION "hdfs://test-dev-bigdata1:8020/tmp/doris_backup"
PROPERTIES
(
"username" = "",
"password" = ""
);
##2.备份表
全量备份 example_db 下的表 example_tbl 到仓库 example_repo 中：
BACKUP SNAPSHOT ods.snapshot_label1
TO hdfs_repo
ON (ods_pos_pro_sell_out_delta)
PROPERTIES ("type" = "full");
##3.查看备份任务
show BACKUP
##4.查看SNAPSHOT状态
SHOW SNAPSHOT ON hdfs_repo WHERE SNAPSHOT = "snapshot_label1";
##5.其他集群数据下添加REPOSITORY
CREATE REPOSITORY `hdfs_repo`
WITH BROKER `broker_name01`
ON LOCATION "hdfs://test-dev-bigdata1:8020/tmp/doris_backup"
PROPERTIES
(
"username" = "",
"password" = ""
);
##6.恢复
RESTORE SNAPSHOT demo.`snapshot_label1`
FROM `hdfs_repo`
ON ( `ods_pos_pro_sell_out_delta` )
PROPERTIES
(
"backup_timestamp"="2020-12-21-13-47-49", //通过SHOW SNAPSHOT ON hdfs_repo WHERE SNAPSHOT = "snapshot_label1";获取
"replication_num" = "3"
);
## 7.查看恢复状态
SHOW RESTORE
##示例2
##备份分区表
BACKUP SNAPSHOT demo.snapshot_label2
TO hdfs_repo
ON (
ods_pos_pro_dish_list_detail_delta_tmp PARTITION (`P_20201101`, `P_20201102`,`P_20201103`,`P_20201104`,`P_20201105`,`P_20201106`,`P_20201107`,`P_20201108`,`P_20201109`,`P_20201110`,`P_20201111`,`P_20201112`)
)
PROPERTIES (
"type" = "full"
);
##迁移
RESTORE SNAPSHOT ods.`snapshot_label2`
FROM `hdfs_repo`
ON ( ods_pos_pro_dish_list_detail_delta_tmp PARTITION (`P_20201101`, `P_20201102`,`P_20201103`,`P_20201104`,`P_20201105`,`P_20201106`,`P_20201107`,`P_20201108`,`P_20201109`,`P_20201110`,`P_20201111`,`P_20201112`)
)
PROPERTIES
(
"backup_timestamp"="2020-12-21-14-37-45",
"replication_num" = "3"
);