Doris(五) -- 数据的导入导出

数据导入

使用 Insert 方式同步数据

用户可以通过 MySQL 协议，使用 INSERT 语句进行数据导入
INSERT 语句的使用方式和 MySQL 等数据库中 INSERT 语句的使用方式类似。 INSERT 语句支持以下两种语法：

1. INSERT INTO table SELECT ...
2. INSERT INTO table VALUES(...)

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对于 Doris 来说，一个 INSERT 命令就是一个完整的导入事务。
因此不论是导入一条数据，还是多条数据，我们都不建议在生产环境使用这种方式进行数据导入。高频次的 INSERT 操作会导致在存储层产生大量的小文件，会严重影响系统性能。
该方式仅用于线下简单测试或低频少量的操作。
或者可以使用以下方式进行批量的插入操作：

1. INSERT INTO example_tbl VALUES
2. (1000, "baidu1", 3.25)
3. (2000, "baidu2", 4.25)
4. (3000, "baidu3", 5.25);

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Stream Load

用于将本地文件导入到doris中。Stream Load 是通过 HTTP 协议与 Doris 进行连接交互的。
该方式中涉及 HOST:PORT 都是对应的HTTP 协议端口。
•        BE 的 HTTP 协议端口，默认为 8040。
•        FE 的 HTTP 协议端口，默认为 8030。
但须保证客户端所在机器网络能够联通FE, BE 所在机器。

1. -- 创建表
2. drop table if exists load_local_file_test;
3. CREATE TABLE IF NOT EXISTS load_local_file_test
4. (
5.     id INT,
6.     name VARCHAR(50),
7.     age TINYINT
8. )
9. unique key(id)
10. DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 3;

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1. # 创建文件
2. 1,zss,28
3. 2,lss,28
4. 3,ww,88
6. # 导入数据
7. ## 语法示例
8. curl \
9. -u user:passwd \  # 账号密码
10. -H "label:load_local_file_test" \  # 本次任务的唯一标识
11. -T 文件地址 \
12. http://主机名:端口号/api/库名/表名/_stream_load
13. # user:passwd 为在 Doris 中创建的用户。初始用户为 admin / root，密码初始状态下为空。
14. # host:port 为 BE 的 HTTP 协议端口，默认是 8040，可以在 Doris 集群 WEB UI页面查看。
15. # label: 可以在 Header 中指定 Label 唯一标识这个导入任务。
18. curl \
19. -u root:123 \
20. -H "label:load_local_file" \
21. -H "column_separator:," \
22. -T /root/data/loadfile.txt \
23. http://doitedu01:8040/api/test/load_local_file_test/_stream_load

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curl的一些可配置的参数

• label: 导入任务的标签，相同标签的数据无法多次导入。（标签默认保留30分钟）
  
• column_separator：用于指定导入文件中的列分隔符，默认为\t。
  
• line_delimiter：用于指定导入文件中的换行符，默认为\n。
  
• columns：用于指定文件中的列和table中列的对应关系，默认一一对应
  
• where: 用来过滤导入文件中的数据
  
• 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。
  
• 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。
  
• 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。
  
• read_json_by_line: 布尔类型，为true表示支持每行读取一个json对象，默认值为false。
  
• 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 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， 示例：-H "merge_type: MERGE" -H "delete: flag=1"
  
• delete: 仅在 MERGE下有意义， 表示数据的删除条件 function_column.sequence_col: 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。
  

建议一个导入请求的数据量控制在 1 - 2 GB 以内。如果有大量本地文件，可以分批并发提交。

导入json数据

1. # 准备数据
2. {"id":1,"name":"liuyan","age":18}
3. {"id":2,"name":"tangyan","age":18}
4. {"id":3,"name":"jinlian","age":18}
5. {"id":4,"name":"dalang","age":18}
6. {"id":5,"name":"qingqing","age":18}
8. curl \
9. -u root: \
10. -H "label:load_local_file_json_20221126" \
11. -H "columns:id,name,age" \
12. -H "max_filter_ratio:0.1" \
13. -H "timeout:1000" \
14. -H "exec_mem_limit:1G" \
15. -H "where:id>1" \
16. -H "format:json" \
17. -H "read_json_by_line:true" \
18. -H "merge_type:delete" \
19. -T /root/data/json.txt \
20. http://doitedu01:8040/api/test/load_local_file_test/_stream_load
21.   -H "merge_type:append" \
22.   # 会把id = 3 的这条数据删除
23.   -H "merge_type:MERGE" \
24.   -H "delete:id=3"

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外部存储数据导入(hdfs)

适用场景

•        源数据在 Broker 可以访问的存储系统中，如 HDFS。
•        数据量在几十到百 GB 级别。
基本原理

• 创建提交导入的任务
  
• FE生成执行计划并将执行计划分发到多个BE节点上(每个BE节点都导入一部分数据)
  
• BE收到执行计划后开始执行，从broker上拉取数据到自己的节点上
  
• 所有BE都完成后，FE决定是否导入成功，返回结果给客户端
  

1. -- 新建一张表
2. drop table if exists load_hdfs_file_test1;
3. CREATE TABLE IF NOT EXISTS load_hdfs_file_test1
4. (
5.     id INT,
6.     name VARCHAR(50),
7.     age TINYINT
8. )
9. unique key(id)
10. DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 3;

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1. 将本地的数据导入到hdfs上面
2. hdfs dfs -put ./loadfile.txt  hdfs://linux01:8020/
3. hdfs dfs -ls  hdfs://linux01:8020/

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1. -- 导入语法
2. LOAD LABEL test.label_202204(
3. [MERGE|APPEND|DELETE]  -- 不写就是append
4. DATA INFILE
5. (
6. "file_path1"[, file_path2, ...]  -- 描述数据的路径   这边可以写多个 ，以逗号分割
7. )
8. [NEGATIVE]               -- 负增长
9. INTO TABLE `table_name`  -- 导入的表名字
10. [PARTITION (p1, p2, ...)] -- 导入到哪些分区，不符合这些分区的就会被过滤掉
11. [COLUMNS TERMINATED BY "column_separator"]  -- 指定分隔符
12. [FORMAT AS "file_type"] -- 指定存储的文件类型
13. [(column_list)] -- 指定导入哪些列
14. [COLUMNS FROM PATH AS (c1, c2, ...)]  -- 从路劲中抽取的部分列
15. [SET (column_mapping)] -- 对于列可以做一些映射，写一些函数
16. -- 这个参数要写在要写在set的后面
17. [PRECEDING FILTER predicate]  -- 在mapping前做过滤做一些过滤
18. [WHERE predicate]  -- 在mapping后做一些过滤  比如id>10
19. [DELETE ON expr] --根据字段去做一些抵消消除的策略  需要配合MERGE
20. [ORDER BY source_sequence] -- 导入数据的时候保证数据顺序
21. [PROPERTIES ("key1"="value1", ...)]  -- 一些配置参数

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1. -- 将hdfs上的数据load到表中
2. LOAD LABEL test.label_20221125
3. (
4. DATA INFILE("hdfs://linux01:8020/test.txt")
5. INTO TABLE `load_hdfs_file_test`
6. COLUMNS TERMINATED BY ","
7. (id,name,age)
8. )
9. with HDFS (
10. "fs.defaultFS"="hdfs://linux01:8020",
11. "hadoop.username"="root"
12. )
13. PROPERTIES
14. (
15. "timeout"="1200",
16. "max_filter_ratio"="0.1"
17. );
20. -- 这是一个异步的操作，所以需要去查看下执行的状态
21. show load order by createtime desc limit 1\G;

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从 HDFS 导入数据，使用通配符匹配两批两批文件。分别导入到两个表中

1. LOAD LABEL example_db.label2
2. (
3.     DATA INFILE("hdfs://linux01:8020/input/file-10*")
4.     INTO TABLE `my_table1`
5.     PARTITION (p1)
6.     COLUMNS TERMINATED BY ","
7.     FORMAT AS "parquet"  
8.     (id, tmp_salary, tmp_score)
9.     SET (
10.         salary= tmp_salary + 1000,
11.         score = tmp_score + 10
12.     ),
13.     DATA INFILE("hdfs://linux01:8020/input/file-20*")
14.     INTO TABLE `my_table2`
15.     COLUMNS TERMINATED BY ","
16.     (k1, k2, k3)
17. )
18. with HDFS (
19. "fs.defaultFS"="hdfs://linux01:8020",
20. "hadoop.username"="root"
21. )
24. -- 导入数据，并提取文件路径中的分区字段
25. LOAD LABEL example_db.label10
26. (
27.     DATA INFILE("hdfs://linux01:8020/user/hive/warehouse/table_name/dt=20221125/*")
28.     INTO TABLE `my_table`
29.     FORMAT AS "csv"
30.     (k1, k2, k3)
31.     COLUMNS FROM PATH AS (dt)
32. )
33. WITH BROKER hdfs
34. (
35.     "username"="root",
36.     "password"="123"
37. );
39. -- 对待导入数据进行过滤。
40. LOAD LABEL example_db.label6
41. (
42.     DATA INFILE("hdfs://linux01:8020/input/file")
43.     INTO TABLE `my_table`
44.     (k1, k2, k3)
45.     SET (
46.         k2 = k2 + 1
47.     )
48.         PRECEDING FILTER k1 = 1  ==》前置过滤
49.     WHERE k1 > k2   ==》 后置过滤
50. )
51. WITH BROKER hdfs
52. (
53.     "username"="root",
54.     "password"="123"
55. );
57. -- 只有原始数据中，k1 = 1，并且转换后，k1 > k2 的行才会被导入。

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取消导入任务

当 Broker load 作业状态不为 CANCELLED 或 FINISHED 时，可以被用户手动取消。
取消时需要指定待取消导入任务的 Label 。取消导入命令语法可执行 HELP CANCEL LOAD 查看。

1. CANCEL LOAD [FROM db_name] WHERE LABEL="load_label";

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通过外部表同步数据

Doris 可以创建外部表。创建完成后，可以通过 SELECT 语句直接查询外部表的数据，也可以通过 INSERT INTO SELECT 的方式导入外部表的数据。
Doris 外部表目前支持的数据源包括：MySQL，Oracle，Hive，PostgreSQL，SQLServer，Iceberg，ElasticSearch

1. -- 整体语法
2. CREATE [EXTERNAL] TABLE table_name (
3. col_name col_type [NULL | NOT NULL] [COMMENT "comment"]
4. ) ENGINE=HIVE
5. [COMMENT "comment"]
6. PROPERTIES (
7. -- 我要映射的hive表在哪个库里面
8. -- 映射的表名是哪一张
9. -- hive的元数据服务地址
10. 'property_name'='property_value',
11. ...
12. );
14. -- 参数说明：
15. -- 1.外表列
16. --         列名要与 Hive 表一一对应
17. --         列的顺序需要与 Hive 表一致
18. --         必须包含 Hive 表中的全部列
19. --         Hive 表分区列无需指定，与普通列一样定义即可。
20. -- 2.ENGINE 需要指定为 HIVE
21. -- 3.PROPERTIES 属性：
22. --         hive.metastore.uris：Hive Metastore 服务地址
23. --         database：挂载 Hive 对应的数据库名
24. --         table：挂载 Hive 对应的表名

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完成在 Doris 中建立 Hive 外表后，除了无法使用 Doris 中的数据模型(rollup、预聚合、物化视图等)外，与普通的 Doris OLAP 表并无区别

1. -- 在Hive 中创建一个测试用表：
2. CREATE TABLE `user_info` (
3. `id` int,
4. `name` string,
5. `age` int
6. ) stored as orc;
8. insert into user_info values (1,'zss',18);
9. insert into user_info values (2,'lss',20);
10. insert into user_info values (3,'ww',25);
12. -- Doris 中创建外部表
13. CREATE EXTERNAL TABLE `hive_user_info` (
14. `id` int,
15. `name` varchar(10),
16. `age` int
17. ) ENGINE=HIVE
18. PROPERTIES (
19. 'hive.metastore.uris' = 'thrift://linux01:9083',
20. 'database' = 'db1',
21. 'table' = 'user_info'
22. );

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外部表创建好后，就可以直接在doris中对这个外部表进行查询了
直接查询外部表，无法利用到doris自身的各种查询优化机制！

1. select * from hive_user_info;
3. -- 将数据从外部表导入内部表
4. -- 数据从外部表导入内部表后，就可以利用doris自身的查询优势了！
5. -- 假设要导入的目标内部表为： doris_user_info  (需要提前创建)
7. CREATE TABLE IF NOT EXISTS doris_user_info
8. (
9.     id INT,
10.     name VARCHAR(50),
11.     age TINYINT
12. )
13. unique key(id)
14. DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 3;
16. -- 就是用sql查询，从外部表中select出数据后，insert到内部表即可
17. insert into doris_user_info
18. select
19. *
20. from hive_user_info;

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注意：
Hive 表 Schema 变更不会自动同步，需要在 Doris 中重建 Hive 外表。
当前 Hive 的存储格式仅支持 Text，Parquet 和 ORC 类型

Binlog Load

Binlog Load提供了一种使Doris增量同步用户在Mysql数据库中对数据更新操作的CDC(Change Data Capture)功能。
基本原理
当前版本设计中，Binlog Load需要依赖canal作为中间媒介，让canal伪造成一个从节点去获取Mysql主节点上的Binlog并解析，再由Doris去获取Canal上解析好的数据，主要涉及Mysql端、Canal端以及Doris端

• FE会为每个数据同步作业启动一个canal client，来向canal server端订阅并获取数据。
  
• client中的receiver将负责通过Get命令接收数据，每获取到一个数据batch，都会由consumer根据对应表分发到不同的channel，每个channel都会为此数据batch产生一个发送数据的子任务Task。
  
• 在FE上，一个Task是channel向BE发送数据的子任务，里面包含分发到当前channel的同一个batch的数据。
  
• channel控制着单个表事务的开始、提交、终止。一个事务周期内，一般会从consumer获取到多个batch的数据，因此会产生多个向BE发送数据的子任务Task，在提交事务成功前，这些Task不会实际生效。
  
• 满足一定条件时（比如超过一定时间、达到提交最大数据大小），consumer将会阻塞并通知各个channel提交事务。
  
• 当且仅当所有channel都提交成功，才会通过Ack命令通知canal并继续获取并消费数据。
  
• 如果有任意channel提交失败，将会重新从上一次消费成功的位置获取数据并再次提交（已提交成功的channel不会再次提交以保证幂等性）。
  
• 整个数据同步作业中，FE通过以上流程不断的从canal获取数据并提交到BE，来完成数据同步。
  

Mysql端

在Mysql Cluster模式的主从同步中，二进制日志文件(Binlog)记录了主节点上的所有数据变化，数据在Cluster的多个节点间同步、备份都要通过Binlog日志进行，从而提高集群的可用性。架构通常由一个主节点(负责写)和一个或多个从节点(负责读)构成,所有在主节点上发生的数据变更将会复制给从节点。
注意：目前必须要使用Mysql 5.7及以上的版本才能支持Binlog Load功能。

1. # 打开mysql的二进制binlog日志功能，则需要编辑my.cnf配置文件设置一下。
2. find / -name my.cnf
3. /etc/my.cnf

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1. # 修改mysqld中的一些配置文件
2. [mysqld]
3. server_id = 1
4. log-bin = mysql-bin
5. binlog-format = ROW
7. #binlog-format 的三种模式
8. #ROW   记录每一行数据的信息
9. #Statement  记录sql语句
10. #Mixed   上面两种的混合
12. # 重启 MySQL 使配置生效
13. systemctl restart mysqld

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1. -- 创建用户并授权
2. -- 设置这些参数可以使得mysql的密码简单化
3. set global validate_password_length=4;
4. set global validate_password_policy=0;
5. -- 新增一个canal的用户，让他监听所有库中的所有表，并且设置密码为canal
6. GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal' ;
7. -- 刷新一下权限
8. FLUSH PRIVILEGES;
10. -- 准备测试表
11. CREATE TABLE `user_doris2` (
12.   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
13.   `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
14.   `age` int(11) DEFAULT NULL,
15.   `gender` varchar(255) DEFAULT NULL,
16.   PRIMARY KEY (`id`)
17. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8;

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配置 Canal 端

Canal 是属于阿里巴巴 otter 项目下的一个子项目，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费，用于解决跨机房同步的业务场景，建议使用 canal 1.1.5及以上版本。
下载地址：https://github.com/alibaba/canal/releases

1. # 上传并解压 canal deployer压缩包
2. mkdir /opt/apps/canal
3. tar -zxvf canal.deployer-1.1.5.tar.gz -C /opt/apps/canal
5. # 在 conf 文件夹下新建目录并重命名
6. # 一个 canal 服务中可以有多个 instance，conf/下的每一个目录即是一个实例，每个实例下面都有独立的配置文件
7. mkdir /opt/apps/canel/conf/doris
9. # 拷贝配置文件模板
10. cp /opt/apps/canal/conf/example/instance.properties /opt/apps/canal/conf/doris/
11. # 修改 conf/canal.properties 的配置
12. vi canal.properties
14. # 进入找到canal.destinations = example
15. # 将其修改为 我们自己配置的目录
16. canal.destinations = doris
17. # 修改 instance 配置文件
18. vi instance.properties
19. # 修改：
20. canal.instance.master.address=doitedu01:3306
21. # 启动
22. sh bin/startup.sh

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注意：canal client 和 canal instance 是一一对应的，Binlog Load 已限制多个数据同步作 业不能连接到同一个 destination。

配置目标表

1. 基本语法：
2. CREATE SYNC [db.]job_name
3. (
4. channel_desc,
5. channel_desc
6. ...
7. )
8. binlog_desc
9. -- 参数说明：
10. -- job_name：是数据同步作业在当前数据库内的唯一标识
11. -- channel_desc ：用来定义任务下的数据通道，可表示 MySQL 源表到 doris 目标表的映射关系。在设置此项时，如果存在多个映射关系，必须满足 MySQL 源表应该与 doris 目标表是一一对应关系，其他的任何映射关系（如一对多关系），检查语法时都被视为不合法。
12. -- column_mapping：主要指MySQL源表和doris目标表的列之间的映射关系，如果不指定，FE 会默认源表和目标表的列按顺序一一对应。但是我们依然建议显式的指定列的映射关系，这样当目标表的结构发生变化（比如增加一个 nullable 的列），数据同步作业依然可以进行。否则，当发生上述变动后，因为列映射关系不再一一对应，导入将报错。
13. -- binlog_desc：定义了对接远端 Binlog 地址的一些必要信息，目前可支持的对接类型只有 canal 方式，所有的配置项前都需要加上 canal 前缀。
14. --         canal.server.ip: canal server 的地址
15. --         canal.server.port: canal server 的端口
16. --         canal.destination: 前文提到的 instance 的字符串标识
17. --         canal.batchSize: 每批从 canal server 处获取的 batch 大小的最大值，默认 8192
18. --         canal.username: instance 的用户名
19. --         canal.password: instance 的密码
20. --         canal.debug: 设置为 true 时，会将 batch 和每一行数据的详细信息都打印出来，会影响性能。
24. -- Doris 创建与 Mysql 对应的目标表
25. CREATE TABLE `binlog_mysql` (
26. `id` int(11) NOT NULL COMMENT "",
27. `name` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "",
28. `age` int(11) NOT NULL COMMENT "" ,
29. `gender` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT ""
30. ) ENGINE=OLAP
31. UNIQUE KEY(`id`)
32. DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;
35. CREATE SYNC test.job20221228
36. (
37. FROM test.binlog_test INTO binlog_test
38. )
39. FROM BINLOG
40. (
41. "type" = "canal",
42. "canal.server.ip" = "linux01",
43. "canal.server.port" = "11111",
44. "canal.destination" = "doris",
45. "canal.username" = "canal",
46. "canal.password" = "canal"
47. );
49. -- 查看作业状态
50. -- 展示当前数据库的所有数据同步作业状态。
51. SHOW SYNC JOB;
52. -- 展示数据库 `test_db` 下的所有数据同步作业状态。
53. SHOW SYNC JOB FROM `test`;
55. -- 停止名称为 `job_name` 的数据同步作业
56. STOP SYNC JOB [db.]job_name
58. -- 暂停名称为 `job_name` 的数据同步作业
59. PAUSE SYNC JOB [db.]job_name
61. -- 恢复名称为 `job_name` 的数据同步作业
62. RESUME SYNC JOB `job_name`

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数据导出

数据导出（Export）是 Doris 提供的一种将数据导出的功能。该功能可以将用户指定的表或分区的数据，以文本的格式，通过 Broker 进程导出到远端存储上，如 HDFS / 对象存储（支持S3协议） 等。
原理

• 用户提交一个 Export 作业到 FE。
  
• FE 的 Export 调度器会通过两阶段来执行一个 Export 作业：
  
• PENDING：FE 生成 ExportPendingTask，向 BE 发送 snapshot 命令，对所有涉及到的 Tablet 做一个快照。并生成多个查询计划。
  
• EXPORTING：FE 生成 ExportExportingTask，开始执行查询计划。
  

查询计划拆分

Export 作业会生成多个查询计划，每个查询计划负责扫描一部分 Tablet。每个查询计划扫描的 Tablet 个数由 FE 配置参数 export_tablet_num_per_task 指定，默认为 5。即假设一共 100 个 Tablet，则会生成 20 个查询计划。用户也可以在提交作业时，通过作业属性 tablet_num_per_task 指定这个数值。
一个作业的多个查询计划顺序执行
查询计划执行

一个查询计划扫描多个分片，将读取的数据以行的形式组织，每 1024 行为一个 batch，调用 Broker 写入到远端存储上。
查询计划遇到错误会整体自动重试 3 次。如果一个查询计划重试 3 次依然失败，则整个作业失败。
Doris 会首先在指定的远端存储的路径中，建立一个名为 __doris_export_tmp_12345 的临时目录（其中 12345 为作业 id）。导出的数据首先会写入这个临时目录。每个查询计划会生成一个文件，文件名示例：

1. export-data-c69fcf2b6db5420f-a96b94c1ff8bccef-1561453713822

复制代码

其中 c69fcf2b6db5420f-a96b94c1ff8bccef 为查询计划的 query id。1561453713822 为文件生成的时间戳。当所有数据都导出后，Doris 会将这些文件 rename 到用户指定的路径中
示例：导出到hdfs

1. EXPORT TABLE test.event_info_log1 -- 库名.表名
2. to "hdfs://linux01:8020/event_info_log1"  -- 导出到那里去
3. PROPERTIES
4. (
5.     "label" = "event_info_log1",
6.     "column_separator"=",",
7.     "exec_mem_limit"="2147483648",
8.     "timeout" = "3600"
9. )
10. WITH BROKER "broker_name"
11. (
12.     "username" = "root",
13.     "password" = ""
14. );
16. -- 1.label：本次导出作业的标识。后续可以使用这个标识查看作业状态。
17. -- 2.column_separator：列分隔符。默认为 \t。支持不可见字符，比如 '\x07'。
18. -- 3.columns：要导出的列，使用英文状态逗号隔开，如果不填这个参数默认是导出表的所有列。
19. -- 4.line_delimiter：行分隔符。默认为 \n。支持不可见字符，比如 '\x07'。
20. -- 5.exec_mem_limit： 表示 Export 作业中，一个查询计划在单个 BE 上的内存使用限制。默认 2GB。单位字节。
21. -- 6.timeout：作业超时时间。默认 2小时。单位秒。
22. -- 7.tablet_num_per_task：每个查询计划分配的最大分片数。默认为 5。
25. -- 查看导出状态
26. show EXPORT \G;

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注意事项

• 不建议一次性导出大量数据。一个 Export 作业建议的导出数据量最大在几十 GB。过大的导出会导致更多的垃圾文件和更高的重试成本。
  
• 如果表数据量过大，建议按照分区导出。
  
• 在 Export 作业运行过程中，如果 FE 发生重启或切主，则 Export 作业会失败，需要用户重新提交。
  
• 如果 Export 作业运行失败，在远端存储中产生的 __doris_export_tmp_xxx 临时目录，以及已经生成的文件不会被删除，需要用户手动删除。
  
• 如果 Export 作业运行成功，在远端存储中产生的 __doris_export_tmp_xxx 目录，根据远端存储的文件系统语义，可能会保留，也可能会被清除。比如在百度对象存储（BOS）中，通过 rename 操作将一个目录中的最后一个文件移走后，该目录也会被删除。如果该目录没有被清除，用户可以手动清除
  
• 当 Export 运行完成后（成功或失败），FE 发生重启或切主，则 SHOW EXPORT展示的作业的部分信息会丢失，无法查看。
  
• Export 作业只会导出 Base 表的数据，不会导出 Rollup Index 的数据。
  
• Export 作业会扫描数据，占用 IO 资源，可能会影响系统的查询延迟
  

查询结果导出

SELECT INTO OUTFILE 语句可以将查询结果导出到文件中。目前支持通过 Broker进程, 通过 S3 协议, 或直接通过 HDFS 协议，导出到远端存储，如 HDFS，S3，BOS，COS （腾讯云）上。

1. -- 语法
2. query_stmt  -- 查询语句
3. INTO OUTFILE "file_path"  --导出文件的路劲
4. [format_as]  -- 指定文件存储的格式
5. [properties]  -- 一些配置文件

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file_path:指向文件存储的路径以及文件前缀。如 hdfs://path/to/my_file_.最终的文件名将由 my_file_，文件序号以及文件格式后缀组成。其中文件序号由 0 开始，数量为文件被分割的数量

1. -- 如
2. my_file_abcdefg_0.csv
3. my_file_abcdefg_1.csv
4. my_file_abcdegf_2.csv
6. -- [format_as]：指定导出格式。默认为 CSV
7. -- [properties]：指定相关属性。目前支持通过 Broker 进程，hdfs协议等
8. -- Broker 相关属性需加前缀 broker.
9. -- HDFS 相关属性需加前缀 hdfs. 其中hdfs.fs.defaultFS 用于填写 namenode地址和端口,属于必填项。
10. -- 如：
11. ("broker.prop_key" = "broker.prop_val", ...)
12. ("hdfs.fs.defaultFS" = "xxx", "hdfs.hdfs_user" = "xxx")
14. -- 其他属性：
15. -- column_separator：列分隔符，仅对 CSV 格式适用。默认为 \t。
16. -- line_delimiter：行分隔符，仅对 CSV 格式适用。默认为 \n。
17. -- 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。
18. -- schema：PARQUET 文件 schema 信息。仅对 PARQUET 格式适用。导出文件格式为 PARQUET 时，必须指定 schema。

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使用 broker 方式，将简单查询结果导出

1. select * from log_detail where id >2
2. INTO OUTFILE "hdfs://doitedu01:8020/doris-out/broker_a_"
3. FORMAT AS CSV
4. PROPERTIES
5. (
6. "broker.name" = "broker_name",
7. "column_separator" = ",",
8. "line_delimiter" = "\n",
9. "max_file_size" = "100MB"
10. );

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使用 HDFS 方式导出

1. EXPLAIN SELECT * FROM log_detail
2. INTO OUTFILE "hdfs://doris-out/hdfs_"
3. FORMAT AS CSV
4. PROPERTIES
5. (
6. "fs.defaultFS" = "hdfs://doitedu01:8020",
7. "hadoop.username" = "root",
8. "column_separator" = ","
9. );

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