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OUTFILE

OUTFILE​

Name​

OURFILE

description​

SELECT INTO OUTFILE 命令用于将查询结果导出为文件。目前支持通过 Broker 进程, S3 协议或HDFS 协议，导出到远端存储，如 HDFS，S3，BOS，COS（腾讯云）上。

语法：​

query_stmt
INTO OUTFILE "file_path"
[format_as]
[properties]

说明：​

  1. file_path

    文件存储的路径及文件前缀。

    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。如：
    my_file_abcdefg_0.csv
    my_file_abcdefg_1.csv
    my_file_abcdegf_2.csv

    也可以省略文件前缀，只指定文件目录，如hdfs://path/to/

  2. format_as

    FORMAT AS CSV

    指定导出格式. 支持 CSV、PARQUET、CSV_WITH_NAMES、CSV_WITH_NAMES_AND_TYPES、ORC. 默认为 CSV。

    注：PARQUET、CSV_WITH_NAMES、CSV_WITH_NAMES_AND_TYPES、ORC 在 1.2 版本开始支持。

  3. properties

    指定相关属性。目前支持通过 Broker 进程, 或通过 S3/HDFS协议进行导出。

    语法：
    [PROPERTIES ("key"="value", ...)]
    支持如下属性：

    文件相关的属性：
        column_separator: 列分隔符，只用于csv相关格式。在 1.2 版本开始支持多字节分隔符，如："\\x01", "abc"。
        line_delimiter: 行分隔符，只用于csv相关格式。在 1.2 版本开始支持多字节分隔符，如："\\x01", "abc"。
        max_file_size: 单个文件大小限制，如果结果超过这个值，将切割成多个文件, max_file_size取值范围是[5MB, 2GB], 默认为1GB。（当指定导出为orc文件格式时，实际切分文件的大小将是64MB的倍数，如：指定max_file_size = 5MB, 实际将以64MB为切分；指定max_file_size = 65MB, 实际将以128MB为切分）
        delete_existing_files: 默认为false，若指定为true,则会先删除file_path指定的目录下的所有文件，然后导出数据到该目录下。例如："file_path" = "/user/tmp", 则会删除"/user/"下所有文件及目录；"file_path" = "/user/tmp/", 则会删除"/user/tmp/"下所有文件及目录。
        file_suffix: 指定导出文件的后缀，若不指定该参数，将使用文件格式的默认后缀。

    Broker 相关属性需加前缀 `broker.`：
        broker.name: broker名称
        broker.hadoop.security.authentication: 指定认证方式为 kerberos
        broker.kerberos_principal: 指定 kerberos 的 principal
        broker.kerberos_keytab: 指定 kerberos 的 keytab 文件路径。该文件必须为 Broker 进程所在服务器上的文件的绝对路径。并且可以被 Broker 进程访问

    HDFS 相关属性:
        fs.defaultFS: namenode 地址和端口
        hadoop.username: hdfs 用户名
        dfs.nameservices: name service名称，与hdfs-site.xml保持一致
        dfs.ha.namenodes.[nameservice ID]: namenode的id列表,与hdfs-site.xml保持一致
        dfs.namenode.rpc-address.[nameservice ID].[name node ID]: Name node的rpc地址，数量与namenode数量相同，与hdfs-site.xml保持一致
        dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID]: HDFS客户端连接活跃namenode的java类，通常是"org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"

        对于开启kerberos认证的Hadoop 集群，还需要额外设置如下 PROPERTIES 属性:
        dfs.namenode.kerberos.principal: HDFS namenode 服务的 principal 名称
        hadoop.security.authentication: 认证方式设置为 kerberos
        hadoop.kerberos.principal: 设置 Doris 连接 HDFS 时使用的 Kerberos 主体
        hadoop.kerberos.keytab: 设置 keytab 本地文件路径

    S3 协议则直接执行 S3 协议配置即可:
        s3.endpoint
        s3.access_key
        s3.secret_key
        s3.region
        use_path_stype: (选填) 默认为false 。S3 SDK 默认使用 virtual-hosted style 方式。但某些对象存储系统可能没开启或不支持virtual-hosted style 方式的访问，此时可以添加 use_path_style 参数来强制使用 path style 访问方式。

    注意：若要使用delete_existing_files参数，还需要在fe.conf中添加配置enable_delete_existing_files = true并重启fe，此时delete_existing_files才会生效。delete_existing_files = true 是一个危险的操作，建议只在测试环境中使用。

  4. 导出的数据类型

    所有文件类型都支持导出基本数据类型，而对于复杂数据类型（ARRAY/MAP/STRUCT），当前只有csv/orc/csv_with_names/csv_with_names_and_types支持导出复杂类型,且不支持嵌套复杂类型。

  5. 并发导出

    设置session变量set enable_parallel_outfile = true;可开启outfile并发导出，详细使用方法见导出查询结果集

  6. 导出到本地

    导出到本地文件时需要先在fe.conf中配置enable_outfile_to_local=true

    select * from tbl1 limit 10 
    INTO OUTFILE "file:///home/work/path/result_";

数据类型映射​

parquet、orc文件格式拥有自己的数据类型，Doris的导出功能能够自动将Doris的数据类型导出到parquet/orc文件格式的对应数据类型，以下是Doris数据类型和parquet/orc文件格式的数据类型映射关系表：

  1. Doris导出到Orc文件格式的数据类型映射表：

    Doris TypeOrc Type
    booleanboolean
    tinyinttinyint
    smallintsmallint
    intint
    bigintbigint
    largeIntstring
    datestring
    datev2string
    datetimestring
    datetimev2timestamp
    floatfloat
    doubledouble
    char / varchar / stringstring
    decimaldecimal
    structstruct
    mapmap
    arrayarray

  1. Doris导出到Parquet文件格式时，会先将Doris内存数据转换为arrow内存数据格式，然后由arrow写出到parquet文件格式。Doris数据类型到arrow数据类的映射关系为：

    Doris TypeArrow Type
    booleanboolean
    tinyintint8
    smallintint16
    intint32
    bigintint64
    largeIntutf8
    dateutf8
    datev2utf8
    datetimeutf8
    datetimev2utf8
    floatfloat32
    doublefloat64
    char / varchar / stringutf8
    decimaldecimal128
    structstruct
    mapmap
    arraylist

example​

  1. 使用 broker 方式导出，将简单查询结果导出到文件 hdfs://path/to/result.txt。指定导出格式为 CSV。使用 my_broker 并设置 kerberos 认证信息。指定列分隔符为 ,，行分隔符为 \n。

    SELECT * FROM tbl
    INTO OUTFILE "hdfs://path/to/result_"
    FORMAT AS CSV
    PROPERTIES
    (
        "broker.name" = "my_broker",
        "broker.hadoop.security.authentication" = "kerberos",
        "broker.kerberos_principal" = "doris@YOUR.COM",
        "broker.kerberos_keytab" = "/home/doris/my.keytab",
        "column_separator" = ",",
        "line_delimiter" = "\n",
        "max_file_size" = "100MB"
    );

    最终生成文件如如果不大于 100MB，则为：result_0.csv。 如果大于 100MB，则可能为 result_0.csv, result_1.csv, ...。

  2. 将简单查询结果导出到文件 hdfs://path/to/result.parquet。指定导出格式为 PARQUET。使用 my_broker 并设置 kerberos 认证信息。

    SELECT c1, c2, c3 FROM tbl
    INTO OUTFILE "hdfs://path/to/result_"
    FORMAT AS PARQUET
    PROPERTIES
    (
        "broker.name" = "my_broker",
        "broker.hadoop.security.authentication" = "kerberos",
        "broker.kerberos_principal" = "doris@YOUR.COM",
        "broker.kerberos_keytab" = "/home/doris/my.keytab"
    );

  3. 将 CTE 语句的查询结果导出到文件 hdfs://path/to/result.txt。默认导出格式为 CSV。使用 my_broker 并设置 hdfs 高可用信息。使用默认的行列分隔符。

    WITH
    x1 AS
    (SELECT k1, k2 FROM tbl1),
    x2 AS
    (SELECT k3 FROM tbl2)
    SELEC k1 FROM x1 UNION SELECT k3 FROM x2
    INTO OUTFILE "hdfs://path/to/result_"
    PROPERTIES
    (
        "broker.name" = "my_broker",
        "broker.username"="user",
        "broker.password"="passwd",
        "broker.dfs.nameservices" = "my_ha",
        "broker.dfs.ha.namenodes.my_ha" = "my_namenode1, my_namenode2",
        "broker.dfs.namenode.rpc-address.my_ha.my_namenode1" = "nn1_host:rpc_port",
        "broker.dfs.namenode.rpc-address.my_ha.my_namenode2" = "nn2_host:rpc_port",
        "broker.dfs.client.failover.proxy.provider.my_ha" = "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"
    );

    最终生成文件如如果不大于 1GB，则为：result_0.csv。 如果大于 1GB，则可能为 result_0.csv, result_1.csv, ...。

  4. 将 UNION 语句的查询结果导出到文件 bos://bucket/result.txt。指定导出格式为 PARQUET。使用 my_broker 并设置 hdfs 高可用信息。PARQUET 格式无需指定列分割符。 导出完成后，生成一个标识文件。

    SELECT k1 FROM tbl1 UNION SELECT k2 FROM tbl1
    INTO OUTFILE "bos://bucket/result_"
    FORMAT AS PARQUET
    PROPERTIES
    (
        "broker.name" = "my_broker",
        "broker.bos_endpoint" = "http://bj.bcebos.com",
        "broker.bos_accesskey" = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
        "broker.bos_secret_accesskey" = "yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy"
    );

  5. 将 select 语句的查询结果导出到文件 s3a://${bucket_name}/path/result.txt。指定导出格式为 csv。 导出完成后，生成一个标识文件。

    select k1,k2,v1 from tbl1 limit 100000
    into outfile "s3a://my_bucket/export/my_file_"
    FORMAT AS CSV
    PROPERTIES
    (
        "broker.name" = "hdfs_broker",
        "broker.fs.s3a.access.key" = "xxx",
        "broker.fs.s3a.secret.key" = "xxxx",
        "broker.fs.s3a.endpoint" = "https://cos.xxxxxx.myqcloud.com/",
        "column_separator" = ",",
        "line_delimiter" = "\n",
        "max_file_size" = "1024MB",
        "success_file_name" = "SUCCESS"
    )

    最终生成文件如如果不大于 1GB，则为：my_file_0.csv。 如果大于 1GB，则可能为 my_file_0.csv, result_1.csv, ...。 在cos上验证

     1. 不存在的path会自动创建
     2. access.key/secret.key/endpoint需要和cos的同学确认。尤其是endpoint的值，不需要填写bucket_name。

  6. 使用 s3 协议导出到 bos，并且并发导出开启。

    set enable_parallel_outfile = true;
    select k1 from tb1 limit 1000
    into outfile "s3://my_bucket/export/my_file_"
    format as csv
    properties
    (
        "s3.endpoint" = "http://s3.bd.bcebos.com",
        "s3.access_key" = "xxxx",
        "s3.secret_key" = "xxx",
        "s3.region" = "bd"
    )

    最终生成的文件前缀为 my_file_{fragment_instance_id}_。

  7. 使用 s3 协议导出到 bos，并且并发导出 session 变量开启。 注意：但由于查询语句带了一个顶层的排序节点，所以这个查询即使开启并发导出的 session 变量，也是无法并发导出的。

    set enable_parallel_outfile = true;
    select k1 from tb1 order by k1 limit 1000
    into outfile "s3://my_bucket/export/my_file_"
    format as csv
    properties
    (
        "s3.endpoint" = "http://s3.bd.bcebos.com",
        "s3.access_key" = "xxxx",
        "s3.secret_key" = "xxx",
        "s3.region" = "bd"
    )

  8. 使用 hdfs 方式导出，将简单查询结果导出到文件 hdfs://${host}:${fileSystem_port}/path/to/result.txt。指定导出格式为 CSV，用户名为work。指定列分隔符为 ,，行分隔符为 \n。

    -- fileSystem_port默认值为9000
    SELECT * FROM tbl
    INTO OUTFILE "hdfs://${host}:${fileSystem_port}/path/to/result_"
    FORMAT AS CSV
    PROPERTIES
    (
        "fs.defaultFS" = "hdfs://ip:port",
        "hadoop.username" = "work"
    );

    如果Hadoop 集群开启高可用并且启用 Kerberos 认证，可以参考如下SQL语句：

    SELECT * FROM tbl
    INTO OUTFILE "hdfs://path/to/result_"
    FORMAT AS CSV
    PROPERTIES
    (
    'fs.defaultFS'='hdfs://hacluster/',
    'dfs.nameservices'='hacluster',
    'dfs.ha.namenodes.hacluster'='n1,n2',
    'dfs.namenode.rpc-address.hacluster.n1'='192.168.0.1:8020',
    'dfs.namenode.rpc-address.hacluster.n2'='192.168.0.2:8020',
    'dfs.client.failover.proxy.provider.hacluster'='org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider',
    'dfs.namenode.kerberos.principal'='hadoop/_HOST@REALM.COM'
    'hadoop.security.authentication'='kerberos',
    'hadoop.kerberos.principal'='doris_test@REALM.COM',
    'hadoop.kerberos.keytab'='/path/to/doris_test.keytab'
    );

    最终生成文件如如果不大于 100MB，则为：result_0.csv。 如果大于 100MB，则可能为 result_0.csv, result_1.csv, ...。

  9. 将 select 语句的查询结果导出到腾讯云cos的文件 cosn://${bucket_name}/path/result.txt。指定导出格式为 csv。 导出完成后，生成一个标识文件。

    select k1,k2,v1 from tbl1 limit 100000
    into outfile "cosn://my_bucket/export/my_file_"
    FORMAT AS CSV
    PROPERTIES
    (
        "broker.name" = "broker_name",
        "broker.fs.cosn.userinfo.secretId" = "xxx",
        "broker.fs.cosn.userinfo.secretKey" = "xxxx",
        "broker.fs.cosn.bucket.endpoint_suffix" = "cos.xxxxxx.myqcloud.com",
        "column_separator" = ",",
        "line_delimiter" = "\n",
        "max_file_size" = "1024MB",
        "success_file_name" = "SUCCESS"
    )

keywords​

SELECT, INTO, OUTFILE

Best Practice​

  1. 导出数据量和导出效率

    该功能本质上是执行一个 SQL 查询命令。最终的结果是单线程输出的。所以整个导出的耗时包括查询本身的耗时，和最终结果集写出的耗时。如果查询较大，需要设置会话变量 query_timeout 适当的延长查询超时时间。

  2. 导出文件的管理

    Doris 不会管理导出的文件。包括导出成功的，或者导出失败后残留的文件，都需要用户自行处理。

  3. 导出到本地文件

    导出到本地文件的功能不适用于公有云用户，仅适用于私有化部署的用户。并且默认用户对集群节点有完全的控制权限。Doris 对于用户填写的导出路径不会做合法性检查。如果 Doris 的进程用户对该路径无写权限，或路径不存在，则会报错。同时处于安全性考虑，如果该路径已存在同名的文件，则也会导出失败。

    Doris 不会管理导出到本地的文件，也不会检查磁盘空间等。这些文件需要用户自行管理，如清理等。

  4. 结果完整性保证

    该命令是一个同步命令，因此有可能在执行过程中任务连接断开了，从而无法获悉导出的数据是否正常结束，或是否完整。此时可以使用 success_file_name 参数要求任务成功后，在目录下生成一个成功文件标识。用户可以通过这个文件，来判断导出是否正常结束。

  5. 其他注意事项

    见导出查询结果集

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