导入总览

支持的数据源

Doris 提供多种数据导入方案，可以针对不同的数据源进行选择不同的数据导入方式。

按场景划分

数据源	导入方式
对象存储（S3）,HDFS	使用 Broker 导入数据
本地文件	导入本地数据
Kafka	订阅 Kafka 数据
Mysql,PostgreSQL,Oracle,SQLServer	通过外部表同步数据
通过 JDBC 导入	使用 JDBC 同步数据
导入 JSON 格式数据	JSON 格式数据导入
MySQL Binlog	Binlog Load
AutoMQ	AutoMQ Load

按导入方式划分

导入方式名称	使用方式
Spark Load	通过 Spark 导入外部数据
Broker Load	通过 Broker 导入外部存储数据
Stream Load	流式导入数据 (本地文件及内存数据)
Routine Load	导入 Kafka 数据
Binlog Load	采集 MySQL Binlog 导入数据
Insert Into	外部表通过 INSERT 方式导入数据
S3 Load	S3 协议的对象存储数据导入

支持的数据格式

不同的导入方式支持的数据格式略有不同。

导入方式	支持的格式
Broker Load	parquet、orc、csv、gzip
Stream Load	csv、json、parquet、orc
Routine Load	csv、json
MySQL Load	csv

导入说明

Apache Doris 的数据导入实现有以下共性特征，这里分别介绍，以帮助大家更好的使用数据导入功能

导入的原子性保证

Doris 的每一个导入作业，不论是使用 Broker Load 进行批量导入，还是使用 INSERT 语句进行单条导入，都是一个完整的事务操作。导入事务可以保证一批次内的数据原子生效，不会出现部分数据写入的情况。

同时，一个导入作业都会有一个 Label。这个 Label 是在一个数据库（Database）下唯一的，用于唯一标识一个导入作业。Label 可以由用户指定，部分导入功能也会由系统自动生成。

Label 是用于保证对应的导入作业，仅能成功导入一次。一个被成功导入的 Label，再次使用时，会被拒绝并报错 Label already used。通过这个机制，可以在 Doris 侧做到 At-Most-Once 语义。如果结合上游系统的 At-Least-Once 语义，则可以实现导入数据的 Exactly-Once 语义。

关于原子性保证的最佳实践，可以参阅 导入事务和原子性。

同步及异步导入

导入方式分为同步和异步。对于同步导入方式，返回结果即表示导入成功还是失败。而对于异步导入方式，返回成功仅代表作业提交成功，不代表数据导入成功，需要使用对应的命令查看导入作业的运行状态。

导入 Array 类型

向量化场景才能支持 Array 函数，非向量化场景不支持。

如果想要应用 Array 函数导入数据，则应先启用向量化功能；然后需要根据 Array 函数的参数类型将输入参数列转换为 Array 类型；最后，就可以继续使用 Array 函数了。

例如以下导入，需要先将列 b14 和列 a13 先 cast 成array<string>类型，再运用array_union函数。

LOAD LABEL label_03_14_49_34_898986_19090452100 ( 
  DATA INFILE("hdfs://test.hdfs.com:9000/user/test/data/sys/load/array_test.data") 
  INTO TABLE `test_array_table` 
  COLUMNS TERMINATED BY "|" (`k1`, `a1`, `a2`, `a3`, `a4`, `a5`, `a6`, `a7`, `a8`, `a9`, `a10`, `a11`, `a12`, `a13`, `b14`) 
  SET(a14=array_union(cast(b14 as array<string>), cast(a13 as array<string>))) WHERE size(a2) > 270) 
  WITH BROKER "hdfs" ("username"="test_array", "password"="") 
  PROPERTIES( "max_filter_ratio"="0.8" );