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Routine Load

Doris 可以通过 Routine Load 导入方式持续消费 Kafka Topic 中的数据。在提交 Routine Load 作业后，Doris 会持续运行该导入作业，实时生成导入任务不断消费 Kakfa 集群中指定 Topic 中的消息。

Routine Load 是一个流式导入作业，支持 Exactly-Once 语义，保证数据不丢不重。

使用场景​

支持数据源​

Routine Load 支持从 Kafka 集群中消费数据。

支持数据文件格式​

Routine Load 支持 CSV 及 JSON 格式的数据。

在导入 CSV 格式时，需要明确区分空值（null）与空字符串（''）：

  • 空值（null）需要用 \n 表示，a,\n,b 数据表示中间列是一个空值（null）

  • 空字符串（''）直接将数据置空，a,,b 数据表示中间列是一个空字符串（''）

使用限制​

在使用 Routine Load 消费 Kafka 中数据时，有以下限制：

  • 支持的消息格式为 CSV 及 JSON 文本格式。CSV 每一个 message 为一行，且行尾不包含换行符；

  • 默认支持 Kafka 0.10.0.0（含）以上版本。如果要使用 Kafka 0.10.0.0 以下版本（0.9.0, 0.8.2, 0.8.1, 0.8.0），需要修改 BE 的配置，将 kafka_broker_version_fallback 的值设置为要兼容的旧版本，或者在创建 Routine Load 的时候直接设置 property.broker.version.fallback 的值为要兼容的旧版本，使用旧版本的代价是 Routine Load 的部分新特性可能无法使用，如根据时间设置 Kafka 分区的 offset。

基本原理​

Routine Load 会持续消费 Kafka Topic 中的数据，写入 Doris 中。

在 Doris 中，创建 Routine Load 作业后会生成一个常驻的导入作业，包括若干个导入任务：

  • 导入作业（load job）：一个 Routine Load Job 是一个常驻的导入作业，会持续不断地消费数据源中的数据。

  • 导入任务（load task）：一个导入作业会被拆解成若干个导入任务进行实际消费，每个任务都是一个独立的事务。

Routine Load 的导入具体流程如下图展示：

Routine Load

  1. Client 向 FE 提交创建 Routine Load 作业请求，FE 通过 Routine Load Manager 生成一个常驻的导入作业（Routine Load Job）。

  2. FE 通过 Job Scheduler 将 Routine Load Job 拆分成若干个 Routine Load Task，由 Task Scheduler 进行调度，下发到 BE 节点。

  3. 在 BE 上，一个 Routine Load Task 导入完成后向 FE 提交事务，并更新 Job 的元数据。

  4. 一个 Routine Load Task 提交后，会继续生成新的 Task，或对超时的 Task 进行重试。

  5. 新生成的 Routine Load Task 由 Task Scheduler 继续调度，不断循环。

快速上手​

创建导入作业​

在 Doris 内可以通过 CREATE ROUTINE LOAD 命令创建常驻 Routine Load 导入任务。详细语法可以参考 CREATE ROUTINE LOAD。Routine Load 可以消费 CSV 和 JSON 的数据。

导入 CSV 数据

  1. 导入数据样本

在 Kafka 中，有以下样本数据

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test-routine-load-csv --from-beginnin
1,Emily,25
2,Benjamin,35
3,Olivia,28
4,Alexander,60
5,Ava,17
6,William,69
7,Sophia,32
8,James,64
9,Emma,37
10,Liam,64
  1. 创建需要导入的表

在 Doris 中，创建被导入的表，具体语法如下

CREATE TABLE testdb.test_streamload(
    user_id            BIGINT       NOT NULL COMMENT "user id",
    name               VARCHAR(20)           COMMENT "name",
    age                INT                   COMMENT "age"
)
DUPLICATE KEY(user_id)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10;
  1. 创建 Routine Load 导入作业

在 Doris 中，使用 CREATE ROUTINE LOAD 命令，创建导入作业

CREATE ROUTINE LOAD testdb.example_routine_load_csv ON test_routineload_tbl
COLUMNS TERMINATED BY ",",
COLUMNS(user_id, name, age)
FROM KAFKA(
    "kafka_broker_list" = "192.168.88.62:9092",
    "kafka_topic" = "test-routine-load-csv",
    "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
);

导入 JSON 数据

  1. 导入样本数据

在 Kafka 中，有以下样本数据

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test-routine-load-json --from-beginning
{"user_id":1,"name":"Emily","age":25}
{"user_id":2,"name":"Benjamin","age":35}
{"user_id":3,"name":"Olivia","age":28}
{"user_id":4,"name":"Alexander","age":60}
{"user_id":5,"name":"Ava","age":17}
{"user_id":6,"name":"William","age":69}
{"user_id":7,"name":"Sophia","age":32}
{"user_id":8,"name":"James","age":64}
{"user_id":9,"name":"Emma","age":37}
{"user_id":10,"name":"Liam","age":64}
  1. 创建需要导入的表

在 Doris 中，创建被导入的表，具体语法如下

CREATE TABLE testdb.test_streamload(
    user_id            BIGINT       NOT NULL COMMENT "user id",
    name               VARCHAR(20)           COMMENT "name",
    age                INT                   COMMENT "age"
)
DUPLICATE KEY(user_id)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10;
  1. 创建 Routine Load 导入作业

在 Doris 中，使用 CREATE ROUTINE LOAD 命令，创建导入作业

CREATE ROUTINE LOAD testdb.example_routine_load_json ON test_routineload_tbl
COLUMNS(user_id,name,age)
PROPERTIES(
    "format"="json",
    "jsonpaths"="[\"$.user_id\",\"$.name\",\"$.age\"]"
)
FROM KAFKA(
    "kafka_broker_list" = "192.168.88.62:9092",
    "kafka_topic" = "test-routine-load-json",
    "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
);

查看导入状态​

在 Doris 中，可以查看 Routine Load 的导入作业情况和导入任务情况：

  • 导入作业：主要用于查看导入任务目标表、子任务数量、导入延迟状态、导入配置与导入结果等信息；

  • 导入任务：主要用于查看导入的子任务状态、消费进度以及下发的 BE 节点。

01 查看导入运行任务

可以通过 SHOW ROUTINE LOAD 命令查看导入作业情况。SHOW ROUTINE LOAD 描述了当前作业的基本情况，如导入目标表、导入延迟状态、导入配置信息、导入错误信息等。

如通过以下命令可以查看 testdb.example_routine_load_csv 的任务情况：

mysql> SHOW ROUTINE LOAD FOR testdb.example_routine_load\G
*************************** 1. row ***************************
                  Id: 12025
                Name: example_routine_load
          CreateTime: 2024-01-15 08:12:42
           PauseTime: NULL
             EndTime: NULL
              DbName: default_cluster:testdb
           TableName: test_routineload_tbl
        IsMultiTable: false
               State: RUNNING
      DataSourceType: KAFKA
      CurrentTaskNum: 1
       JobProperties: {"max_batch_rows":"200000","timezone":"America/New_York","send_batch_parallelism":"1","load_to_single_tablet":"false","column_separator":"','","line_delimiter":"\n","current_concurrent_number":"1","delete":"*","partial_columns":"false","merge_type":"APPEND","exec_mem_limit":"2147483648","strict_mode":"false","jsonpaths":"","max_batch_interval":"10","max_batch_size":"104857600","fuzzy_parse":"false","partitions":"*","columnToColumnExpr":"user_id,name,age","whereExpr":"*","desired_concurrent_number":"5","precedingFilter":"*","format":"csv","max_error_number":"0","max_filter_ratio":"1.0","json_root":"","strip_outer_array":"false","num_as_string":"false"}
DataSourceProperties: {"topic":"test-topic","currentKafkaPartitions":"0","brokerList":"192.168.88.62:9092"}
    CustomProperties: {"kafka_default_offsets":"OFFSET_BEGINNING","group.id":"example_routine_load_73daf600-884e-46c0-a02b-4e49fdf3b4dc"}
           Statistic: {"receivedBytes":28,"runningTxns":[],"errorRows":0,"committedTaskNum":3,"loadedRows":3,"loadRowsRate":0,"abortedTaskNum":0,"errorRowsAfterResumed":0,"totalRows":3,"unselectedRows":0,"receivedBytesRate":0,"taskExecuteTimeMs":30069}
            Progress: {"0":"2"}
                 Lag: {"0":0}
ReasonOfStateChanged:
        ErrorLogUrls:
            OtherMsg:
                User: root
             Comment:
1 row in set (0.00 sec)

02 查看导入运行作业

可以通过 SHOW ROUTINE LOAD TASK 命令查看导入子任务情况。SHOW ROUTINE LOAD TASK 描述了当前作业下的子任务信息，如子任务状态，下发 BE id 等信息。

如通过以下命令可以查看 testdb.example_routine_load_csv 的任务情况：

mysql> SHOW ROUTINE LOAD TASK WHERE jobname = 'example_routine_load_csv';
+-----------------------------------+-------+-----------+-------+---------------------+---------------------+---------+-------+----------------------+
| TaskId                            | TxnId | TxnStatus | JobId | CreateTime          | ExecuteStartTime    | Timeout | BeId  | DataSourceProperties |
+-----------------------------------+-------+-----------+-------+---------------------+---------------------+---------+-------+----------------------+
| 8cf47e6a68ed4da3-8f45b431db50e466 | 195   | PREPARE   | 12177 | 2024-01-15 12:20:41 | 2024-01-15 12:21:01 | 20      | 10429 | {"4":1231,"9":2603}  |
| f2d4525c54074aa2-b6478cf8daaeb393 | 196   | PREPARE   | 12177 | 2024-01-15 12:20:41 | 2024-01-15 12:21:01 | 20      | 12109 | {"1":1225,"6":1216}  |
| cb870f1553864250-975279875a25fab6 | -1    | NULL      | 12177 | 2024-01-15 12:20:52 | NULL                | 20      | -1    | {"2":7234,"7":4865}  |
| 68771fd8a1824637-90a9dac2a7a0075e | -1    | NULL      | 12177 | 2024-01-15 12:20:52 | NULL                | 20      | -1    | {"3":1769,"8":2982}  |
| 77112dfea5e54b0a-a10eab3d5b19e565 | 197   | PREPARE   | 12177 | 2024-01-15 12:21:02 | 2024-01-15 12:21:02 | 20      | 12098 | {"0":3000,"5":2622}  |
+-----------------------------------+-------+-----------+-------+---------------------+---------------------+---------+-------+----------------------+

暂停导入作业​

可以通过 PAUSE ROUTINE LOAD 命令暂停导入作业。暂停导入作业后，会进入 PAUSED 状态，但导入作业并未终止，可以通过 RESUME ROUTINE LOAD 命令重启导入作业。

如通过以下命令可以暂停 testdb.example_routine_load_csv 导入作业：

PAUSE ROUTINE LOAD FOR testdb.example_routine_load_csv;

恢复导入作业​

可以通过 RESUME ROUTINE LOAD 命令恢复导入作业。

如通过以下命令可以恢复 testdb.example_routine_load_csv 导入作业：

RESUME ROUTINE LOAD FOR testdb.example_routine_load_csv;

修改导入作业​

可以通过 ALTER ROUTINE LOAD 命令修改已创建的导入作业。在修改导入作业前，需要使用 PAUSE ROUTINE LOAD 暂停导入作业，修改后需要使用 RESUME ROUTINE LOAD 恢复导入作业。

如通过以下命令可以修改期望导入任务并行度参数 desired_concurrent_number，并修改 Kafka Topic 信息：

ALTER ROUTINE LOAD FOR testdb.example_routine_load_csv
PROPERTIES(
    "desired_concurrent_number" = "3"
)
FROM KAFKA(
    "kafka_broker_list" = "192.168.88.60:9092",
    "kafka_topic" = "test-topic"
);

取消导入作业​

可以通过 STOP ROUTINE LOAD 命令停止并删除 Routine Load 导入作业。删除后的导入作业无法被恢复，也无法通过 SHOW ROUTINE LOAD 命令查看。

可以通过以下命令停止并删除导入作业 testdb.example_routine_load_csv：

STOP ROUTINE LOAD FOR testdb.example_routine_load_csv;

参考手册​

导入命令​

创建一个 Routine Load 常驻导入作业语法如下：

CREATE ROUTINE LOAD [<db_name>.]<job_name> [ON <tbl_name>]
[merge_type]
[load_properties]
[job_properties]
FROM KAFKA [data_source_properties]
[COMMENT "<comment>"]

创建导入作业的模块说明如下：

模块说明
db_name指定创建导入任务的数据库。
job_name指定创建的导入任务名称，同一个 database 不能有名字相同的任务。
tbl_name指定需要导入的表的名称，可选参数，如果不指定，则采用动态表的方式，这个时候需要 Kafka 中的数据包含表名的信息。
merge_type数据合并类型。默认值为 APPEND。

merge_type 有三种选项：

- APPEND：追加导入方式；

- MERGE：合并导入方式；

- DELETE：导入的数据皆为需要删除的数据。

load_properties导入描述模块，包括以下组成部分：

- colum_spearator 子句

- columns_mapping 子句

- preceding_filter 子句

- where_predicates 子句

- partitions 子句

- delete_on 子句

- order_by 子句

job_properties用于指定 Routine Load 的通用导入参数。
data_source_properties用于描述 Kafka 数据源属性。
comment用于描述导入作业的备注信息。

导入参数说明​

01 FE 配置参数

max_routine_load_task_concurrent_num

  • 默认值：256

  • 动态配置：是

  • FE Master 独有配置：是

  • 参数描述：限制 Routine Load 的导入作业最大子并发数量。建议维持在默认值。如果设置过大，可能导致并发任务数过多，占用集群资源。

max_routine_load_task_num_per_be

  • 默认值：1024

  • 动态配置：是

  • FE Master 独有配置：是

  • 参数描述：每个 BE 限制的最大并发 Routine Load 任务数。max_routine_load_task_num_per_be 应该小 routine_load_thread_pool_size 于参数。

max_routine_load_job_num

  • 默认值：100

  • 动态配置：是

  • FE Master 独有配置：是

  • 参数描述：限制最大 Routine Load 作业数，包括 NEED_SCHEDULED，RUNNING，PAUSE

max_tolerable_backend_down_num

  • 默认值：0

  • 动态配置：是

  • FE Master 独有配置：是

  • 参数描述：只要有一个 BE 宕机，Routine Load 就无法自动恢复。在满足某些条件时，Doris 可以将 PAUSED 的任务重新调度，转换为 RUNNING 状态。该参数为 0 表示只有所有 BE 节点都是 alive 状态踩允许重新调度。

period_of_auto_resume_min

  • 默认值：5（分钟）

  • 动态配置：是

  • FE Master 独有配置：是

  • 参数描述：自动恢复 Routine Load 的周期

02 BE 配置参数

max_consumer_num_per_group

  • 默认值：3

  • 动态配置：是

  • 描述：一个子任务重最多生成几个 consumer 消费数据。对于 Kafka 数据源，一个 consumer 可能消费一个或多个 Kafka Partition。假设一个任务需要消费 6 个 Kafka Partitio，则会生成 3 个 consumer，每个 consumer 消费 2 个 partition。如果只有 2 个 partition，则只会生成 2 个 consumer，每个 consumer 消费 1 个 partition。

03 导入配置参数

在创建 Routine Load 作业时，可以通过 CREATE ROUTINE LOAD 命令指定不同模块的导入配置参数。

tbl_name 子句

指定需要导入的表的名称，可选参数。

如果不指定，则采用动态表的方式，这个时候需要 Kafka 中的数据包含表名的信息。目前仅支持从 Kafka 的 Value 中获取动态表名，且需要符合这种格式：以 json 为例：table_name|{"col1": "val1", "col2": "val2"}, 其中 tbl_name 为表名，以 | 作为表名和表数据的分隔符。CSV 格式的数据也是类似的，如：table_name|val1,val2,val3。注意，这里的 table_name 必须和 Doris 中的表名一致，否则会导致导入失败。注意，动态表不支持后面介绍的 column_mapping 配置。

merge_type 子句

可以通过 merge_type 模块指定数据合并的类型。merge_type 有三种选项：

  • APPEND：追加导入方式

  • MERGE：合并导入方式。仅适用于 Unique Key 模型。需要配合 [DELETE ON] 模块，以标注 Delete Flag 列

  • DELETE：导入的数据皆为需要删除的数据

load_properties 子句

可以通过 load_properties 模块描述导入数据的属性，具体语法如下

[COLUMNS TERMINATED BY <column_separator>,]
[COLUMNS (<column1_name>[, <column2_name>, <column_mapping>, ...]),]
[WHERE <where_expr>,]
[PARTITION(<partition1_name>, [<partition2_name>, <partition3_name>, ...]),]
[DELETE ON <delete_expr>,]
[ORDER BY <order_by_column1>[, <order_by_column2>, <order_by_column3>, ...]]

具体模块对应参数如下：

子模块参数说明
COLUMNS TERMINATED BY<column_separator>用于指定列分隔符，默认为 \t。例如需要指定逗号为分隔符，可以使用以下命令：COLUMN TERMINATED BY ","对于空值处理，需要注意以下事项：

- 空值（null）需要用 \n 表示，a,\n,b 数据表示中间列是一个空值（null）

- 空字符串（''）直接将数据置空，a,,b 数据表示中间列是一个空字符串（''）

COLUMNS<column_name>用于指定对应的列名例如需要指定导入列 (k1, k2, k3)，可以使用以下命令：COLUMNS(k1, k2, k3)在以下情况下可以缺省 COLUMNS 子句：

- CSV 中的列与表中的列一一对应

- JSON 中的 key 列与表中的列名相同

  <column_mapping>在导入过程中，可以通过列映射进行列的过滤和转换。如在导入的过程中，目标列需要基于数据源的某一列进行衍生计算，目标列 k4 基于 k3 列使用公式 k3+1 计算得出，需要可以使用以下命令：COLUMNS(k1, k2, k3, k4 = k3 + 1)详细内容可以参考数据转换
WHERE<where_expr>指定 where_expr 可以根据条件过滤导入的数据源。如只希望导入 age > 30 的数据源，可以使用以下命令：WHERE age > 30
PARTITION<partition_name>指定导入目标表中的哪些 partition。如果不指定，会自动导入对应的 partition 中。如希望导入目标表 p1 与 p2 分区，可以使用以下命令：PARTITION(p1, p2)
DELETE ON<delete_expr>在 MERGE 导入模式下，使用 delete_expr 标记哪些列需要被删除。如需要在 MERGE 时删除 age > 30 的列，可以使用，可以使用以下命令：DELETE ON age > 30
ORDER BY<order_by_column>进针对 Unique Key 模型生效。用于指定导入数据中的 Sequence Column 列，以保证数据的顺序。如在 Unique Key 表导入时，需要指定导入的 Sequence Column 为 create_time，可以使用以下命令：ORDER BY create_time针对与 Unique Key 模型 Sequence Column 列的描述，可以参考文档 数据更新/Sequence 列

job_properties 子句

在创建 Routine Load 导入作业时，可以指定 job_properties 子句以指定导入作业的属性。语法如下：

PROPERTIES ("<key1>" = "<value1>"[, "<key2>" = "<value2>" ...])

job_properties 子句具体参数选项如下：

参数说明
desired_concurrent_number

默认值：256

参数描述：单个导入子任务（load task）期望的并发度，修改 Routine Load 导入作业切分的期望导入子任务数量。在导入过程中，期望的子任务并发度可能不等于实际并发度。实际的并发度会根据集群的节点数、负载情况，以及数据源的情况综合考虑，使用公式以下可以计算出实际的导入子任务数：

min(topic_partition_num, desired_concurrent_number, max_routine_load_task_concurrent_num)，其中：

- topic_partition_num 表示 Kafka Topic 的 parititon 数量

- desired_concurrent_number 表示设置的参数大小

- max_routine_load_task_concurrent_num 为 FE 中设置 Routine Load 最大任务并行度的参数

max_batch_interval每个子任务的最大运行时间，单位是秒，必须大于0，默认值为 60(s)。max_batch_interval/max_batch_rows/max_batch_size 共同形成子任务执行阈值。任一参数达到阈值，导入子任务结束，并生成新的导入子任务。
max_batch_rows每个子任务最多读取的行数。必须大于等于 200000。默认是 20000000。max_batch_interval/max_batch_rows/max_batch_size 共同形成子任务执行阈值。任一参数达到阈值，导入子任务结束，并生成新的导入子任务。
max_batch_size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 1G。max_batch_interval/max_batch_rows/max_batch_size 共同形成子任务执行阈值。任一参数达到阈值，导入子任务结束，并生成新的导入子任务。
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，通过 SHOW ROUTINE LOAD 命令中 ErrorLogUrls 检查数据的质量问题。被 where 条件过滤掉的行不算错误行。
strict_mode是否开启严格模式，默认为关闭。严格模式表示对于导入过程中的列类型转换进行严格过滤。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。

严格模式过滤策略如下：

- 某衍生列（由函数转换生成而来），Strict Mode 对其不产生影响

- 当列类型需要转换，错误的数据类型将被过滤掉，在 SHOW ROUTINE LOAD 的 ErrorLogUrls 中查看因为数据类型错误而被过滤掉的列

- 对于导入的某列类型包含范围限制的，如果原始数据能正常通过类型转换，但无法通过范围限制的，strict mode 对其也不产生影响。例如：如果类型是 decimal(1,0), 原始数据为 10，则属于可以通过类型转换但不在列声明的范围内。这种数据 strict 对其不产生影响。详细内容参考严格模式。

timezone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。
format指定导入数据格式，默认是 CSV，支持 JSON 格式。
jsonpaths当导入数据格式为 JSON 时，可以通过 jsonpaths 指定抽取 JSON 数据中的字段。例如通过以下命令指定导入 jsonpaths："jsonpaths" = "[\"$.userid\",\"$.username\",\"$.age\",\"$.city\"]"
json_root当导入数据格式为 JSON 时，可以通过 json_root 指定 JSON 数据的根节点。Doris 将通过 json_root 抽取根节点的元素进行解析。默认为空。例如通过一下命令指定导入 JSON 根节点："json_root" = "$.RECORDS"
strip_outer_array当导入数据格式为 json 时，strip_outer_array 为 true 表示 JSON 数据以数组的形式展现，数据中的每一个元素将被视为一行数据。默认值是 false。通常情况下，Kafka 中的 JSON 数据可能以数组形式表示，即在最外层中包含中括号[]，此时，可以指定 "strip_outer_array" = "true"，以数组模式消费 Topic 中的数据。如以下数据会被解析成两行：[{"user_id":1,"name":"Emily","age":25},{"user_id":2,"name":"Benjamin","age":35}]
send_batch_parallelism用于设置发送批量数据的并行度。如果并行度的值超过 BE 配置中的 max_send_batch_parallelism_per_job，那么作为协调点的 BE 将使用 max_send_batch_parallelism_per_job 的值。
load_to_single_tablet支持一个任务只导入数据到对应分区的一个 tablet，默认值为 false，该参数只允许在对带有 random 分桶的 olap 表导数的时候设置。
partial_columns指定是否开启部分列更新功能。默认值为 false。该参数只允许在表模型为 Unique 且采用 Merge on Write 时设置。一流多表不支持此参数。具体参考文档部分列更新
max_filter_ratio采样窗口内，允许的最大过滤率。必须在大于等于 0 到小于等于 1 之间。默认值是 1.0，表示可以容忍任何错误行。采样窗口为 max_batch_rows * 10。即如果在采样窗口内，错误行数/总行数大于 max_filter_ratio，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。
enclose指定包围符。当 CSV 数据字段中含有行分隔符或列分隔符时，为防止意外截断，可指定单字节字符作为包围符起到保护作用。例如列分隔符为 ","，包围符为 "'"，数据为 "a,'b,c'"，则 "b,c" 会被解析为一个字段。
escape指定转义符。用于转义在字段中出现的与包围符相同的字符。例如数据为 "a,'b,'c'"，包围符为 "'"，希望 "b,'c 被作为一个字段解析，则需要指定单字节转义符，例如"\"，将数据修改为 "a,'b,\'c'"。

04 data_source_properties 子句

在创建 Routine Load 导入作业时，可以指定 data_source_properties 子句以指定 Kafka 数据源的属性。语法如下：

FROM KAFKA ("<key1>" = "<value1>"[, "<key2>" = "<value2>" ...])

data_source_properties 子句具体参数选项如下：

参数说明
kafka_broker_list指定 Kafka 的 broker 连接信息。格式为 <kafka_broker_ip>:<kafka port>。多个 broker 之间以逗号分隔。例如在 Kafka Broker 中默认端口号为 9092，可以使用以下命令指定 Broker List："kafka_broker_list" = "<broker1_ip>:9092,<broker2_ip>:9092"
kafka_topic指定要订阅的 Kafka 的 topic。一个导入作业仅能消费一个 Kafka Topic。
kafka_partitions指定需要订阅的 Kafka Partition。如果不指定，则默认消费所有分区。
kafka_offsets待销费的 Kakfa Partition 中起始消费点（offset）。如果指定时间，则会从大于等于该时间的最近一个 offset 处开始消费。offset 可以指定从大于等于 0 的具体 offset，也可以使用以下格式：

- OFFSET_BEGINNING: 从有数据的位置开始订阅。

- OFFSET_END: 从末尾开始订阅。

- 时间格式，如："2021-05-22 11:00:00"

如果没有指定，则默认从 OFFSET_END 开始订阅 topic 下的所有 partition。

可以指定多个其实消费点，使用逗号分隔，如："kafka_offsets" = "101,0,OFFSET_BEGINNING,OFFSET_END"或者"kafka_offsets" = "2021-05-22 11:00:00,2021-05-22 11:00:00"

注意，时间格式不能和 OFFSET 格式混用。

property指定自定义 kafka 参数。功能等同于 kafka shell 中 "--property" 参数。当参数的 Value 为一个文件时，需要在 Value 前加上关键词："FILE:"。创建文件可以参考 CREATE FILE 命令文档。更多支持的自定义参数，可以参考 librdkafka 的官方 CONFIGURATION 文档中，client 端的配置项。如："property.client.id" = "12345"``"property.group.id" = "group_id_0"``"property.ssl.ca.location" = "FILE:ca.pem"

通过配置 data_source_properties 中的 kafka property 参数，可以配置安全访问选项。目前 Doris 支持多种 Kafka 安全协议，如 plaintext（默认）、SSL、PLAIN、Kerberos 等。

导入状态​

通过 SHOW ROUTINE LOAD 命令可以查看导入作业的状态，具体语法如下：

SHOW [ALL] ROUTINE LOAD [FOR jobName];

如通过 SHOW ROUTINE LOAD 会返回以下结果集示例：

mysql> SHOW ROUTINE LOAD FOR testdb.example_routine_load\G
*************************** 1. row ***************************
                  Id: 12025
                Name: example_routine_load
          CreateTime: 2024-01-15 08:12:42
           PauseTime: NULL
             EndTime: NULL
              DbName: default_cluster:testdb
           TableName: test_routineload_tbl
        IsMultiTable: false
               State: RUNNING
      DataSourceType: KAFKA
      CurrentTaskNum: 1
       JobProperties: {"max_batch_rows":"200000","timezone":"America/New_York","send_batch_parallelism":"1","load_to_single_tablet":"false","column_separator":"','","line_delimiter":"\n","current_concurrent_number":"1","delete":"*","partial_columns":"false","merge_type":"APPEND","exec_mem_limit":"2147483648","strict_mode":"false","jsonpaths":"","max_batch_interval":"10","max_batch_size":"104857600","fuzzy_parse":"false","partitions":"*","columnToColumnExpr":"user_id,name,age","whereExpr":"*","desired_concurrent_number":"5","precedingFilter":"*","format":"csv","max_error_number":"0","max_filter_ratio":"1.0","json_root":"","strip_outer_array":"false","num_as_string":"false"}
DataSourceProperties: {"topic":"test-topic","currentKafkaPartitions":"0","brokerList":"192.168.88.62:9092"}
    CustomProperties: {"kafka_default_offsets":"OFFSET_BEGINNING","group.id":"example_routine_load_73daf600-884e-46c0-a02b-4e49fdf3b4dc"}
           Statistic: {"receivedBytes":28,"runningTxns":[],"errorRows":0,"committedTaskNum":3,"loadedRows":3,"loadRowsRate":0,"abortedTaskNum":0,"errorRowsAfterResumed":0,"totalRows":3,"unselectedRows":0,"receivedBytesRate":0,"taskExecuteTimeMs":30069}
            Progress: {"0":"2"}
                 Lag: {"0":0}
ReasonOfStateChanged:
        ErrorLogUrls:
            OtherMsg:
                User: root
             Comment:
1 row in set (0.00 sec)

具体显示结果说明如下：

结果列列说明
Id作业 ID。由 Doris 自动生成。
Name作业名称。
CreateTime作业创建时间。
PauseTime最近一次作业暂停时间。
EndTime作业结束时间。
DbName对应数据库名称
TableName对应表名称。多表的情况下由于是动态表，因此不显示具体表名，会显示 multi-table。
IsMultiTbl是是否为多表
State作业运行状态，有 5 种状态：

- NEED_SCHEDULE：作业等待被调度。在 CREATE ROUTINE LOAD 或 RESUME ROUTINE LOAD 后，作业会先进入到 NEED_SCHEDULE 状态；

- RUNNING：作业运行中；

- PAUSED：作业被暂停，可以通过 RESUME ROUTINE LOAD 恢复导入作业；

- STOPPED：作业已结束，无法被重启；

- CANCELLED：作业已取消。

DataSourceType数据源类型：KAFKA。
CurrentTaskNum当前子任务数量。
JobProperties作业配置详情。
DataSourceProperties数据源配置详情。
CustomProperties自定义配置。
Statistic作业运行状态统计信息。
Progress作业运行进度。对于 Kafka 数据源，显示每个分区当前已消费的 offset。如 {"0":"2"} 表示 Kafka 分区 0 的消费进度为 2。
Lag作业延迟状态。对于 Kafka 数据源，显示每个分区的消费延迟。如 {"0":10} 表示 Kafka 分区 0 的消费延迟为 10。
ReasonOfStateChanged作业状态变更的原因
ErrorLogUrls被过滤的质量不合格的数据的查看地址
OtherMsg其他错误信息

导入示例​

设置导入最大容错率​

  1. 导入数据样例

    1,Benjamin,18
    2,Emily,20
    3,Alexander,dirty_data

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test01 (
        id       INT             NOT NULL   COMMENT "User ID",
        name     VARCHAR(30)     NOT NULL   COMMENT "Name",
        age      INT                        COMMENT "Age"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job01 ON routine_test01
            COLUMNS TERMINATED BY ","
            PROPERTIES
            (
                "max_filter_ratio"="0.5",
                "max_error_number" = "100",
                "strict_mode" = "true"
            )
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad01",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test01;
    +------+------------+------+
    | id   | name       | age  |
    +------+------------+------+
    |    1 | Benjamin   |   18 |
    |    2 | Emily      |   20 |
    +------+------------+------+
    2 rows in set (0.01 sec)

从指定消费点消费数据​

  1. 导入数据样例

    1,Benjamin,18
    2,Emily,20
    3,Alexander,22
    4,Sophia,24
    5,William,26
    6,Charlotte,28

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test02 (
        id       INT             NOT NULL   COMMENT "User ID",
        name     VARCHAR(30)     NOT NULL   COMMENT "Name",
        age      INT                        COMMENT "Age"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job02 ON routine_test02
            COLUMNS TERMINATED BY ","
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad02",
                "kafka_partitions" = "0",
                "kafka_offsets" = "3"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test02;
    +------+--------------+------+
    | id   | name         | age  |
    +------+--------------+------+
    |    4 | Sophia       |   24 |
    |    5 | William      |   26 |
    |    6 | Charlotte    |   28 |
    +------+--------------+------+
    3 rows in set (0.01 sec)

指定 Consumer Group 的 group.id 与 client.id​

  1. 导入数据样例

    1,Benjamin,18
    2,Emily,20
    3,Alexander,22

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test03 (
        id       INT             NOT NULL   COMMENT "User ID",
        name     VARCHAR(30)     NOT NULL   COMMENT "Name",
        age      INT                        COMMENT "Age"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job03 ON routine_test03
            COLUMNS TERMINATED BY ","
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad01",
                "property.group.id" = "kafka_job03",
                "property.client.id" = "kafka_client_03",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test03;
    +------+------------+------+
    | id   | name       | age  |
    +------+------------+------+
    |    1 | Benjamin   |   18 |
    |    2 | Emily      |   20 |
    |    3 | Alexander  |   22 |
    +------+------------+------+
    3 rows in set (0.01 sec)

设置导入过滤条件​

  1. 导入数据样例

    1,Benjamin,18
    2,Emily,20
    3,Alexander,22
    4,Sophia,24
    5,William,26
    6,Charlotte,28

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test04 (
        id       INT             NOT NULL   COMMENT "User ID",
        name     VARCHAR(30)     NOT NULL   COMMENT "Name",
        age      INT                        COMMENT "Age"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job04 ON routine_test04
            COLUMNS TERMINATED BY ",",
            WHERE id >= 3
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad04",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test04;
    +------+--------------+------+
    | id   | name         | age  |
    +------+--------------+------+
    |    4 | Sophia       |   24 |
    |    5 | William      |   26 |
    |    6 | Charlotte    |   28 |
    +------+--------------+------+
    3 rows in set (0.01 sec)

导入指定分区数据​

  1. 导入数据样例

    1,Benjamin,18,2024-02-04 10:00:00
    2,Emily,20,2024-02-05 11:00:00
    3,Alexander,22,2024-02-06 12:00:00

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test05 (
        id      INT            NOT NULL  COMMENT "ID",
        name    VARCHAR(30)    NOT NULL  COMMENT "Name",
        age     INT                      COMMENT "Age",
        date    DATETIME                 COMMENT "Date"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    PARTITION BY RANGE(`id`)
    (PARTITION partition_a VALUES [("0"), ("1")),
    PARTITION partition_b VALUES [("1"), ("2")),
    PARTITION partition_c VALUES [("2"), ("3")))
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job05 ON routine_test05
            COLUMNS TERMINATED BY ",",
            PARTITION(partition_b)
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad05",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test05;
    +------+----------+------+---------------------+
    | id   | name     | age  | date                |
    +------+----------+------+---------------------+
    |    1 | Benjamin |   18 | 2024-02-04 10:00:00 |
    +------+----------+------+---------------------+
    1 rows in set (0.01 sec)

设置导入时区​

  1. 导入数据样例

    1,Benjamin,18,2024-02-04 10:00:00
    2,Emily,20,2024-02-05 11:00:00
    3,Alexander,22,2024-02-06 12:00:00

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test06 (
        id      INT            NOT NULL  COMMENT "id",
        name    VARCHAR(30)    NOT NULL  COMMENT "name",
        age     INT                      COMMENT "age",
        date    DATETIME                 COMMENT "date"
    )
    DUPLICATE KEY(id)
    DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job06 ON routine_test06
            COLUMNS TERMINATED BY ","
            PROPERTIES
            (
                "timezone" = "Asia/Shanghai"
            )
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad06",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test06;
    +------+-------------+------+---------------------+
    | id   | name        | age  | date                |
    +------+-------------+------+---------------------+
    |    1 | Benjamin    |   18 | 2024-02-04 10:00:00 |
    |    2 | Emily       |   20 | 2024-02-05 11:00:00 |
    |    3 | Alexander   |   22 | 2024-02-06 12:00:00 |
    +------+-------------+------+---------------------+
    3 rows in set (0.00 sec)

设置 merge_type​

指定 merge_type 进行 delete 操作

  1. 导入数据样例
3,Alexander,22
5,William,26

导入前表中数据如下

mysql> SELECT * FROM routine_test07;
+------+----------------+------+
| id   | name           | age  |
+------+----------------+------+
|    1 | Benjamin       |   18 |
|    2 | Emily          |   20 |
|    3 | Alexander      |   22 |
|    4 | Sophia         |   24 |
|    5 | William        |   26 |
|    6 | Charlotte      |   28 |
+------+----------------+------+

  1. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test07 (
        id      INT            NOT NULL  COMMENT "id",
        name    VARCHAR(30)    NOT NULL  COMMENT "name",
        age     INT                      COMMENT "age"
    )
    UNIQUE KEY(id)
    DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1;

  2. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job07 ON routine_test07
            WITH DELETE
            COLUMNS TERMINATED BY ","
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad07",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  3. 导入结果

    mysql> SELECT * FROM routine_test07;
    +------+----------------+------+
    | id   | name           | age  |
    +------+----------------+------+
    |    1 | Benjamin       |   18 |
    |    2 | Emily          |   20 |
    |    4 | Sophia         |   24 |
    |    6 | Charlotte      |   28 |
    +------+----------------+------+

指定 merge_typpe 进行 merge 操作

  1. 导入数据样例
1,xiaoxiaoli,28
2,xiaoxiaowang,30
3,xiaoxiaoliu,32
4,dadali,34
5,dadawang,36
6,dadaliu,38

导入前表中数据如下：

mysql> SELECT * FROM routine_test08;
+------+----------------+------+
| id   | name           | age  |
+------+----------------+------+
|    1 | Benjamin       |   18 |
|    2 | Emily          |   20 |
|    3 | Alexander      |   22 |
|    4 | Sophia         |   24 |
|    5 | William        |   26 |
|    6 | Charlotte      |   28 |
+------+----------------+------+
6 rows in set (0.01 sec)

  1. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test08 (
        id      INT            NOT NULL  COMMENT "id",
        name    VARCHAR(30)    NOT NULL  COMMENT "name",
        age     INT                      COMMENT "age"
    )
    UNIQUE KEY(id)
    DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1;

  2. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job08 ON routine_test08
            WITH MERGE
            COLUMNS TERMINATED BY ",",
            DELETE ON id = 2
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad08",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  3. 导入结果

mysql> SELECT * FROM routine_test08;
+------+-------------+------+
| id   | name        | age  |
+------+-------------+------+
|    1 | xiaoxiaoli  |   28 |
|    3 | xiaoxiaoliu |   32 |
|    4 | dadali      |   34 |
|    5 | dadawang    |   36 |
|    6 | dadaliu     |   38 |
+------+-------------+------+
5 rows in set (0.00 sec)

指定导入需要 merge 的 sequence 列

  1. 导入数据样例
1,xiaoxiaoli,28
2,xiaoxiaowang,30
3,xiaoxiaoliu,32
4,dadali,34
5,dadawang,36
6,dadaliu,38

导入前表中数据如下：

```sql
mysql> SELECT * FROM routine_test09;
+------+----------------+------+
| id   | name           | age  |
+------+----------------+------+
|    1 | Benjamin       |   18 |
|    2 | Emily          |   20 |
|    3 | Alexander      |   22 |
|    4 | Sophia         |   24 |
|    5 | William        |   26 |
|    6 | Charlotte      |   28 |
+------+----------------+------+
6 rows in set (0.01 sec)
```

  1. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test08 (
        id      INT            NOT NULL  COMMENT "id",
        name    VARCHAR(30)    NOT NULL  COMMENT "name",
        age     INT                      COMMENT "age",
    )
    UNIQUE KEY(id)
    DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1
    PROPERTIES (
        "function_column.sequence_col" = "age"
    );

  2. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job09 ON routine_test09
            WITH MERGE 
            COLUMNS TERMINATED BY ",",
            COLUMNS(id, name, age),
            DELETE ON id = 2,
            ORDER BY age
            PROPERTIES
            (
                "desired_concurrent_number"="1",
                "strict_mode" = "false"
            )
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad09",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  3. 导入结果

    mysql> SELECT * FROM routine_test09;
    +------+-------------+------+
    | id   | name        | age  |
    +------+-------------+------+
    |    1 | xiaoxiaoli  |   28 |
    |    3 | xiaoxiaoliu |   32 |
    |    4 | dadali      |   34 |
    |    5 | dadawang    |   36 |
    |    6 | dadaliu     |   38 |
    +------+-------------+------+
    5 rows in set (0.00 sec)

导入完成列影射与衍生列计算​

  1. 导入数据样例

    1,Benjamin,18
    2,Emily,20
    3,Alexander,22

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test10 (
        id      INT            NOT NULL  COMMENT "id",
        name    VARCHAR(30)    NOT NULL  COMMENT "name",
        age     INT                      COMMENT "age",
        num     INT                      COMMENT "number"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job10 ON routine_test10
            COLUMNS TERMINATED BY ",",
            COLUMNS(id, name, age, num=age*10)
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad10",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  4. 导入结果

    mysql> SELECT * FROM routine_test10;
    +------+----------------+------+------+
    | id   | name           | age  | num  |
    +------+----------------+------+------+
    |    1 | Benjamin       |   18 |  180 |
    |    2 | Emily          |   20 |  200 |
    |    3 | Alexander      |   22 |  220 |
    +------+----------------+------+------+
    3 rows in set (0.01 sec)

导入包含包围符的数据​

  1. 导入数据样例

    1,"Benjamin",18
    2,"Emily",20
    3,"Alexander",22

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test11 (
        id      INT            NOT NULL  COMMENT "id",
        name    VARCHAR(30)    NOT NULL  COMMENT "name",
        age     INT                      COMMENT "age",
        num     INT                      COMMENT "number"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job11 ON routine_test11
            COLUMNS TERMINATED BY ","
            PROPERTIES
            (
                "desired_concurrent_number"="1",
                "enclose" = "\""
            )
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad12",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  4. 导入结果

    mysql> SELECT * FROM routine_test11;
    +------+----------------+------+------+
    | id   | name           | age  | num  |
    +------+----------------+------+------+
    |    1 | Benjamin       |   18 |  180 |
    |    2 | Emily          |   20 |  200 |
    |    3 | Alexander      |   22 |  220 |
    +------+----------------+------+------+
    3 rows in set (0.02 sec)

JSON 格式导入​

以简单模式导入 JSON 格式数据

  1. 导入数据样例

    { "id" : 1, "name" : "Benjamin", "age":18 }
    { "id" : 2, "name" : "Emily", "age":20 }
    { "id" : 3, "name" : "Alexander", "age":22 }

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test12 (
        id      INT            NOT NULL  COMMENT "id",
        name    VARCHAR(30)    NOT NULL  COMMENT "name",
        age     INT                      COMMENT "age"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job12 ON routine_test12
            PROPERTIES
            (
                "format" = "json"
            )
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad12",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test12;
    +------+----------------+------+
    | id   | name           | age  |
    +------+----------------+------+
    |    1 | Benjamin       |   18 |
    |    2 | Emily          |   20 |
    |    3 | Alexander      |   22 |
    +------+----------------+------+
    3 rows in set (0.02 sec)

匹配模式导入复杂的 JSON 格式数据

  1. 导入数据样例

    { "name" : "Benjamin", "id" : 1, "num":180 , "age":18 }
    { "name" : "Emily", "id" : 2, "num":200 , "age":20 }
    { "name" : "Alexander", "id" : 3, "num":220 , "age":22 }

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test13 (
        id      INT            NOT NULL  COMMENT "id",
        name    VARCHAR(30)    NOT NULL  COMMENT "name",
        age     INT                      COMMENT "age",
        num     INT                      COMMENT "num"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job13 ON routine_test13
            COLUMNS(name, id, num, age)
            PROPERTIES
            (
                "format" = "json",
                "jsonpaths" = "[\"$.name\",\"$.id\",\"$.num\",\"$.age\"]"
            )
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad13",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test13;
    +------+----------------+------+------+
    | id   | name           | age  | num  |
    +------+----------------+------+------+
    |    1 | Benjamin       |   18 |  180 |
    |    2 | Emily          |   20 |  200 |
    |    3 | Alexander      |   22 |  220 |
    +------+----------------+------+------+
    3 rows in set (0.01 sec)

指定 JSON 根节点导入数据

  1. 导入数据样例

    {"id": 1231, "source" :{ "id" : 1, "name" : "Benjamin", "age":18 }}
    {"id": 1232, "source" :{ "id" : 2, "name" : "Emily", "age":20 }}
    {"id": 1233, "source" :{ "id" : 3, "name" : "Alexander", "age":22 }}

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test14 (
        id      INT            NOT NULL  COMMENT "id",
        name    VARCHAR(30)    NOT NULL  COMMENT "name",
        age     INT                      COMMENT "age"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job14 ON routine_test14
            PROPERTIES
            (
                "format" = "json",
                "json_root" = "$.source"
            )
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad14",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test14;
    +------+----------------+------+
    | id   | name           | age  |
    +------+----------------+------+
    |    1 | Benjamin       |   18 |
    |    2 | Emily          |   20 |
    |    3 | Alexander      |   22 |
    +------+----------------+------+
    3 rows in set (0.01 sec)

导入完成列影射与衍生列计算

  1. 导入数据样例

    { "id" : 1, "name" : "Benjamin", "age":18 }
    { "id" : 2, "name" : "Emily", "age":20 }
    { "id" : 3, "name" : "Alexander", "age":22 }

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test15 (
        id      INT            NOT NULL  COMMENT "id",
        name    VARCHAR(30)    NOT NULL  COMMENT "name",
        age     INT                      COMMENT "age",
        num     INT                      COMMENT "num"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job15 ON routine_test15
            COLUMNS(id, name, age, num=age*10)
            PROPERTIES
            (
                "format" = "json",
            )
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad15",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test15;
    +------+----------------+------+------+
    | id   | name           | age  | num  |
    +------+----------------+------+------+
    |    1 | Benjamin       |   18 |  180 |
    |    2 | Emily          |   20 |  200 |
    |    3 | Alexander      |   22 |  220 |
    +------+----------------+------+------+
    3 rows in set (0.01 sec)

导入复杂类型​

导入 Array 数据类型

  1. 导入数据样例

    { "id" : 1, "name" : "Benjamin", "age":18, "array":[1,2,3,4,5]}
    { "id" : 2, "name" : "Emily", "age":20, "array":[6,7,8,9,10]}
    { "id" : 3, "name" : "Alexander", "age":22, "array":[11,12,13,14,15]}

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test16
    (
        id      INT             NOT NULL  COMMENT "id",
        name    VARCHAR(30)     NOT NULL  COMMENT "name",
        age     INT                       COMMENT "age",
        array   ARRAY<int(11)>  NULL      COMMENT "test array column"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job16 ON routine_test16
            PROPERTIES
            (
                "format" = "json"
            )
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad16",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test16;
    +------+----------------+------+----------------------+
    | id   | name           | age  | array                |
    +------+----------------+------+----------------------+
    |    1 | Benjamin       |   18 | [1, 2, 3, 4, 5]      |
    |    2 | Emily          |   20 | [6, 7, 8, 9, 10]     |
    |    3 | Alexander      |   22 | [11, 12, 13, 14, 15] |
    +------+----------------+------+----------------------+
    3 rows in set (0.00 sec)

导入 Map 数据类型

  1. 导入数据样例

    { "id" : 1, "name" : "Benjamin", "age":18, "map":{"a": 100, "b": 200}}
    { "id" : 2, "name" : "Emily", "age":20, "map":{"c": 300, "d": 400}}
    { "id" : 3, "name" : "Alexander", "age":22, "map":{"e": 500, "f": 600}}

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test17 (
        id      INT                 NOT NULL  COMMENT "id",
        name    VARCHAR(30)         NOT NULL  COMMENT "name",
        age     INT                           COMMENT "age",
        map     Map<STRING, INT>    NULL      COMMENT "test column"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job17 ON routine_test17
        PROPERTIES
            (
                "format" = "json"
            )
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad17",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test17;
    +------+----------------+------+--------------------+
    | id   | name           | age  | map                |
    +------+----------------+------+--------------------+
    |    1 | Benjamin       |   18 | {"a":100, "b":200} |
    |    2 | Emily          |   20 | {"c":300, "d":400} |
    |    3 | Alexander      |   22 | {"e":500, "f":600} |
    +------+----------------+------+--------------------+
    3 rows in set (0.01 sec)

导入 Bitmap 数据类型

  1. 导入数据样例

    { "id" : 1, "name" : "Benjamin", "age":18, "bitmap_id":243}
    { "id" : 2, "name" : "Emily", "age":20, "bitmap_id":28574}
    { "id" : 3, "name" : "Alexander", "age":22, "bitmap_id":8573}

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test18 (
        id        INT            NOT NULL      COMMENT "id",
        name      VARCHAR(30)    NOT NULL      COMMENT "name",
        age       INT                          COMMENT "age",
        bitmap_id INT                          COMMENT "test",
        device_id BITMAP         BITMAP_UNION  COMMENT "test column"
    )
    AGGREGATE KEY (`id`,`name`,`age`,`bitmap_id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job18 ON routine_test18
            COLUMNS(id, name, age, bitmap_id, device_id=to_bitmap(bitmap_id))
            PROPERTIES
            (
                "format" = "json"
            )
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad18",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select id, BITMAP_UNION_COUNT(pv) over(order by id) uv from(
        ->    select id, BITMAP_UNION(device_id) as pv
        ->    from routine_test18 
        -> group by id 
        -> ) final;
    +------+------+
    | id   | uv   |
    +------+------+
    |    1 |    1 |
    |    2 |    2 |
    |    3 |    3 |
    +------+------+
    3 rows in set (0.00 sec)

导入 HLL 数据类型

  1. 导入数据样例

    2022-05-05,10001,Test01,Beijing,windows
    2022-05-05,10002,Test01,Beijing,linux
    2022-05-05,10003,Test01,Beijing,macos
    2022-05-05,10004,Test01,Hebei,windows
    2022-05-06,10001,Test01,Shanghai,windows
    2022-05-06,10002,Test01,Shanghai,linux
    2022-05-06,10003,Test01,Jiangsu,macos
    2022-05-06,10004,Test01,Shaanxi,windows

  2. 建表结构

    create table demo.routine_test19 (
        dt        DATE,
        id        INT,
        name      VARCHAR(10),
        province  VARCHAR(10),
        os        VARCHAR(10),
        pv        hll hll_union
    )
    Aggregate KEY (dt,id,name,province,os)
    distributed by hash(id) buckets 10;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job19 ON routine_test19
            COLUMNS TERMINATED BY ",",
            COLUMNS(dt, id, name, province, os, pv=hll_hash(id))
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "10.16.10.6:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad19",
                "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test19;
    +------------+-------+----------+----------+---------+------+
    | dt         | id    | name     | province | os      | pv   |
    +------------+-------+----------+----------+---------+------+
    | 2022-05-05 | 10001 | Test01   | Beijing     | windows | NULL |
    | 2022-05-06 | 10001 | Test01   | Shanghai    | windows | NULL |
    | 2022-05-05 | 10002 | Test01   | Beijing     | linux   | NULL |
    | 2022-05-06 | 10002 | Test01   | Shanghai    | linux   | NULL |
    | 2022-05-05 | 10004 | Test01   | Heibei      | windows | NULL |
    | 2022-05-06 | 10004 | Test01   | Shanxi      | windows | NULL |
    | 2022-05-05 | 10003 | Test01   | Beijing     | macos   | NULL |
    | 2022-05-06 | 10003 | Test01   | Jiangsu     | macos   | NULL |
    +------------+-------+----------+----------+---------+------+
    8 rows in set (0.01 sec)

    mysql> SELECT HLL_UNION_AGG(pv) FROM routine_test19;
    +-------------------+
    | hll_union_agg(pv) |
    +-------------------+
    |                 4 |
    +-------------------+
    1 row in set (0.01 sec)

Kafka 安全认证​

导入 SSL 认证的 Kafka 数据

  1. 导入数据样例

    { "id" : 1, "name" : "Benjamin", "age":18 }
    { "id" : 2, "name" : "Emily", "age":20 }
    { "id" : 3, "name" : "Alexander", "age":22 }

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test20 (
        id      INT            NOT NULL  COMMENT "id",
        name    VARCHAR(30)    NOT NULL  COMMENT "name",
        age     INT                      COMMENT "age"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job20 ON routine_test20
            PROPERTIES
            (
                "format" = "json"
            )
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "192.168.100.129:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad21",
                "property.security.protocol" = "ssl",
                "property.ssl.ca.location" = "FILE:ca.pem",
                "property.ssl.certificate.location" = "FILE:client.pem",
                "property.ssl.key.location" = "FILE:client.key",
                "property.ssl.key.password" = "ssl_passwd"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test20;
    +------+----------------+------+
    | id   | name           | age  |
    +------+----------------+------+
    |    1 | Benjamin       |   18 |
    |    2 | Emily          |   20 |
    |    3 | Alexander      |   22 |
    +------+----------------+------+
    3 rows in set (0.01 sec)

导入 Kerberos 认证的 Kafka 数据

  1. 导入数据样例

    { "id" : 1, "name" : "Benjamin", "age":18 }
    { "id" : 2, "name" : "Emily", "age":20 }
    { "id" : 3, "name" : "Alexander", "age":22 }

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test21 (
        id      INT            NOT NULL  COMMENT "id",
        name    VARCHAR(30)    NOT NULL  COMMENT "name",
        age     INT                      COMMENT "age"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job21 ON routine_test21
            PROPERTIES
            (
                "format" = "json"
            )
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "192.168.100.129:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad21",
                "property.security.protocol" = "SASL_PLAINTEXT",
                "property.sasl.kerberos.service.name" = "kafka",
                "property.sasl.kerberos.keytab" = "/etc/krb5.keytab",
                "property.sasl.kerberos.keytab"="/opt/third/kafka/kerberos/kafka_client.keytab",
                "property.sasl.kerberos.principal" = "clients/stream.dt.local@EXAMPLE.COM"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test21;
    +------+----------------+------+
    | id   | name           | age  |
    +------+----------------+------+
    |    1 | Benjamin       |   18 |
    |    2 | Emily          |   20 |
    |    3 | Alexander      |   22 |
    +------+----------------+------+
    3 rows in set (0.01 sec)

导入 PLAIN 认证的 Kafka 集群

  1. 导入数据样例

    { "id" : 1, "name" : "Benjamin", "age":18 }
    { "id" : 2, "name" : "Emily", "age":20 }
    { "id" : 3, "name" : "Alexander", "age":22 }

  2. 建表结构

    CREATE TABLE demo.routine_test22 (
        id      INT            NOT NULL  COMMENT "id",
        name    VARCHAR(30)    NOT NULL  COMMENT "name",
        age     INT                      COMMENT "age"
    )
    DUPLICATE KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1;

  3. 导入命令

    CREATE ROUTINE LOAD demo.kafka_job22 ON routine_test22
            PROPERTIES
            (
                "format" = "json"
            )
            FROM KAFKA
            (
                "kafka_broker_list" = "192.168.100.129:9092",
                "kafka_topic" = "routineLoad22",
                "property.security.protocol"="SASL_PLAINTEXT",
                "property.sasl.mechanism"="PLAIN",
                "property.sasl.username"="admin",
                "property.sasl.password"="admin"
            );

  4. 导入结果

    mysql> select * from routine_test22;
    +------+----------------+------+
    | id   | name           | age  |
    +------+----------------+------+
    |    1 | Benjamin       |   18 |
    |    2 | Emily          |   20 |
    |    3 | Alexander      |   22 |
    +------+----------------+------+
    3 rows in set (0.02 sec)

一流多表导入​

为 example_db 创建一个名为 test1 的 Kafka 例行动态多表导入任务。指定列分隔符和 group.id 和 client.id，并且自动默认消费所有分区，且从有数据的位置（OFFSET_BEGINNING）开始订阅。

这里假设需要将 Kafka 中的数据导入到 example_db 中的 tbl1 以及 tbl2 表中，我们创建了一个名为 test1 的例行导入任务，同时将名为 my_topic 的 Kafka 的 Topic 数据同时导入到 tbl1 和 tbl2 中的数据中，这样就可以通过一个例行导入任务将 Kafka 中的数据导入到两个表中。

CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1
FROM KAFKA
(
    "kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
    "kafka_topic" = "my_topic",
    "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
);

这个时候需要 Kafka 中的数据包含表名的信息。目前仅支持从 Kafka 的 Value 中获取动态表名，且需要符合这种格式：以 JSON 为例：table_name|{"col1": "val1", "col2": "val2"}, 其中 tbl_name 为表名，以 | 作为表名和表数据的分隔符。CSV 格式的数据也是类似的，如：table_name|val1,val2,val3。注意，这里的 table_name 必须和 Doris 中的表名一致，否则会导致导入失败。注意，动态表不支持后面介绍的 column_mapping 配置。

严格模式导入​

为 example_db 的 example_tbl 创建一个名为 test1 的 Kafka 例行导入任务。导入任务为严格模式。

CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1 ON example_tbl
COLUMNS(k1, k2, k3, v1, v2, v3 = k1 * 100),
PRECEDING FILTER k1 = 1,
WHERE k1 < 100 and k2 like "%doris%"
PROPERTIES
(
    "strict_mode" = "true"
)
FROM KAFKA
(
    "kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
    "kafka_topic" = "my_topic"
);

更多帮助​

参考 SQL 手册 Routine Load。也可以在客户端命令行下输入 HELP ROUTINE LOAD 获取更多帮助信息。

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