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Posted to commits@doris.apache.org by GitBox <gi...@apache.org> on 2020/08/28 06:22:51 UTC
[GitHub] [incubator-doris] WuZixing commented on a change in pull request #4463: [Doc] Add spark load sql statement doc and update manual
WuZixing commented on a change in pull request #4463:
URL: https://github.com/apache/incubator-doris/pull/4463#discussion_r478849818
##########
File path: docs/zh-CN/sql-reference/sql-statements/Data Manipulation/SPARK LOAD.md
##########
@@ -0,0 +1,263 @@
+---
+{
+ "title": "SPARK LOAD",
+ "language": "zh-CN"
+}
+---
+
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+# SPARK LOAD
+## description
+
+ Spark load 通过外部的 Spark 资源实现对导入数据的预处理，提高 Doris 大数据量的导入性能并且节省 Doris 集群的计算资源。主要用于初次迁移，大数据量导入 Doris 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。
+
+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 doris 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。
+
+ 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。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"三个列，源文件中只有一个时间列，为”2018-06-01 01:02:03“格式。
Review comment:
```suggestion
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。
```
##########
File path: docs/zh-CN/sql-reference/sql-statements/Data Manipulation/SPARK LOAD.md
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@@ -0,0 +1,263 @@
+---
+{
+ "title": "SPARK LOAD",
+ "language": "zh-CN"
+}
+---
+
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+# SPARK LOAD
+## description
+
+ Spark load 通过外部的 Spark 资源实现对导入数据的预处理，提高 Doris 大数据量的导入性能并且节省 Doris 集群的计算资源。主要用于初次迁移，大数据量导入 Doris 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。
+
+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 doris 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。
+
+ 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。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"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 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
+
+ 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 configs，可以在这里设置，设置仅对本次任务生效，并不影响 Doris 集群中已有的配置。
+ 另外不同的 broker，以及不同的访问方式，需要提供的信息不同。可以查看 broker 使用文档。
+
+ 4. 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] 文档。如果不指定，则使用 "Asia/Shanghai" 时区。
+
+ 5. 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。
+ （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）
+ 字符串类（CHAR/VARCHAR）："I am a student", "a"
+ NULL值：\N
+
+## example
+
+ 1. 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/palo/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）
+
+ 2. 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。
+
+ LOAD LABEL example_db.label3
+ (
+ DATA INFILE("hdfs://hdfs_host:hdfs_port/user/palo/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"
+ );
+
+ 3. 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/palo/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';
+
+ 4. 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/palo/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/palo/data/input/dir/city=beijing目录下包括如下文件：
+
+ [hdfs://hdfs_host:hdfs_port/user/palo/data/input/dir/city=beijing/utc_date=2019-06-26/0000.csv, hdfs://hdfs_host:hdfs_port/user/palo/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
+
+ 5. 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/palo/data/input/file")
+ INTO TABLE `my_table`
+ where k1 > 10
Review comment:
```suggestion
WHERE k1 > 10
```
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