CREATE-ROUTINE-LOAD
CREATE-ROUTINE-LOAD
Name
CREATE ROUTINE LOAD
Description
例行导入（Routine Load）功能，支持用户提交一个常驻的导入任务，通过不断的从指定的数据源读取数据，将数据导入到 Doris 中。
目前仅支持通过无认证或者 SSL 认证方式，从 Kakfa 导入 CSV 或 Json 格式的数据。
语法：
CREATE ROUTINE LOAD [db.]job_name ON tbl_name
[merge_type]
[load_properties]
[job_properties]
FROM data_source [data_source_properties]
[COMMENT "comment"]
- `[db.]job_name`
导入作业的名称，在同一个 database 内，相同名称只能有一个 job 在运行。
- `tbl_name`
指定需要导入的表的名称。
- `merge_type`
数据合并类型。默认为 APPEND，表示导入的数据都是普通的追加写操作。MERGE 和 DELETE 类型仅适用于 Unique Key 模型表。其中 MERGE 类型需要配合 [DELETE ON] 语句使用，以标注 Delete Flag 列。而 DELETE 类型则表示导入的所有数据皆为删除数据。
- load_properties
用于描述导入数据。组成如下：
```SQL
[column_separator],
[columns_mapping],
[preceding_filter],
[where_predicates],
[partitions],
[DELETE ON],
[ORDER BY]
column_separator指定列分隔符，默认为
\tCOLUMNS TERMINATED BY ","columns_mapping用于指定文件列和表中列的映射关系，以及各种列转换等。关于这部分详细介绍，可以参阅 [列的映射，转换与过滤] 文档。
(k1, k2, tmpk1, k3 = tmpk1 + 1)preceding_filter过滤原始数据。关于这部分详细介绍，可以参阅 [列的映射，转换与过滤] 文档。
where_predicates根据条件对导入的数据进行过滤。关于这部分详细介绍，可以参阅 [列的映射，转换与过滤] 文档。
WHERE k1 > 100 and k2 = 1000partitions指定导入目的表的哪些 partition 中。如果不指定，则会自动导入到对应的 partition 中。
PARTITION(p1, p2, p3)DELETE ON需配合 MEREGE 导入模式一起使用，仅针对 Unique Key 模型的表。用于指定导入数据中表示 Delete Flag 的列和计算关系。
DELETE ON v3 >100ORDER BY仅针对 Unique Key 模型的表。用于指定导入数据中表示 Sequence Col 的列。主要用于导入时保证数据顺序。
job_properties用于指定例行导入作业的通用参数。
PROPERTIES (
"key1" = "val1",
"key2" = "val2"
)目前我们支持以下参数：
desired_concurrent_number期望的并发度。一个例行导入作业会被分成多个子任务执行。这个参数指定一个作业最多有多少任务可以同时执行。必须大于0。默认为3。
这个并发度并不是实际的并发度，实际的并发度，会通过集群的节点数、负载情况，以及数据源的情况综合考虑。
"desired_concurrent_number" = "3"max_batch_interval/max_batch_rows/max_batch_size这三个参数分别表示：
- 每个子任务最大执行时间，单位是秒。范围为 5 到 60。默认为10。
- 每个子任务最多读取的行数。必须大于等于200000。默认是200000。
- 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 100MB。
这三个参数，用于控制一个子任务的执行时间和处理量。当任意一个达到阈值，则任务结束。
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200"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。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。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。指定方式为：
"strict_mode" = "true"strict mode 模式的意思是：对于导入过程中的列类型转换进行严格过滤。严格过滤的策略如下：
- 对于列类型转换来说，如果 strict mode 为true，则错误的数据将被 filter。这里的错误数据是指：原始数据并不为空值，在参与列类型转换后结果为空值的这一类数据。
- 对于导入的某列由函数变换生成时，strict mode 对其不产生影响。
- 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。
strict mode 与 source data 的导入关系
这里以列类型为 TinyInt 来举例
注：当表中的列允许导入空值时
source data source data example string to int strict_mode result 空值 \N N/A true or false NULL not null aaa or 2000 NULL true invalid data(filtered) not null aaa NULL false NULL not null 1 1 true or false correct data 这里以列类型为 Decimal(1,0) 举例
注：当表中的列允许导入空值时
source data source data example string to int strict_mode result 空值 \N N/A true or false NULL not null aaa NULL true invalid data(filtered) not null aaa NULL false NULL not null 1 or 10 1 true or false correct data 注意：10 虽然是一个超过范围的值，但是因为其类型符合 decimal的要求，所以 strict mode对其不产生影响。10 最后会在其他 ETL 处理流程中被过滤。但不会被 strict mode 过滤。
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。
-H "jsonpaths: [\"$.k2\", \"$.k1\"]"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。
-H "strip_outer_array: true"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。
-H "json_root: $.RECORDS"send_batch_parallelism整型，用于设置发送批处理数据的并行度，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布尔类型，为 true 表示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 分区的 olap 表导数的时候设置。
FROM data_source [data_source_properties]数据源的类型。当前支持：
FROM KAFKA
(
"key1" = "val1",
"key2" = "val2"
)data_source_properties支持如下数据源属性：kafka_broker_listKafka 的 broker 连接信息。格式为 ip:host。多个broker之间以逗号分隔。
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092"kafka_topic指定要订阅的 Kafka 的 topic。
"kafka_topic" = "my_topic"kafka_partitions/kafka_offsets指定需要订阅的 kafka partition，以及对应的每个 partition 的起始 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，或者：
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。"kafka_partitions" = "0,1,2,3",
"kafka_offsets" = "101,0,OFFSET_BEGINNING,OFFSET_END""kafka_partitions" = "0,1,2,3",
"kafka_offsets" = "2021-05-22 11:00:00,2021-05-22 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:"。
关于如何创建文件，请参阅 CREATE FILE 命令文档。
更多支持的自定义参数，请参阅 librdkafka 的官方 CONFIGURATION 文档中，client 端的配置项。如：
"property.client.id" = "12345",
"property.ssl.ca.location" = "FILE:ca.pem"使用 SSL 连接 Kafka 时，需要指定以下参数：
"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" = "abcdefg"其中：
property.security.protocol和property.ssl.ca.location为必须，用于指明连接方式为 SSL，以及 CA 证书的位置。如果 Kafka server 端开启了 client 认证，则还需设置：
"property.ssl.certificate.location"
"property.ssl.key.location"
"property.ssl.key.password"分别用于指定 client 的 public key，private key 以及 private key 的密码。
指定kafka partition的默认起始offset
如果没有指定
kafka_partitions/kafka_offsets，默认消费所有分区。此时可以指定
kafka_default_offsets指定起始 offset。默认为OFFSET_END，即从末尾开始订阅。示例：
"property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
- comment
例行导入任务的注释信息。
Example
- 为 example_db 的 example_tbl 创建一个名为 test1 的 Kafka 例行导入任务。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
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1 ON example_tbl
COLUMNS TERMINATED BY ",",
COLUMNS(k1, k2, k3, v1, v2, v3 = k1 * 100)
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"property.group.id" = "xxx",
"property.client.id" = "xxx",
"property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
);
- 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
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_partitions" = "0,1,2,3",
"kafka_offsets" = "101,0,0,200"
);
- 通过 SSL 认证方式，从 Kafka 集群导入数据。同时设置 client.id 参数。导入任务为非严格模式，时区为 Africa/Abidjan
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1 ON example_tbl
COLUMNS(k1, k2, k3, v1, v2, v3 = k1 * 100),
WHERE k1 > 100 and k2 like "%doris%"
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false",
"timezone" = "Africa/Abidjan"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"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" = "abcdefg",
"property.client.id" = "my_client_id"
);
- 导入 Json 格式数据。默认使用 Json 中的字段名作为列名映射。指定导入 0,1,2 三个分区，起始 offset 都为 0
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test_json_label_1 ON table1
COLUMNS(category,price,author)
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false",
"format" = "json"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_partitions" = "0,1,2",
"kafka_offsets" = "0,0,0"
);
- 导入 Json 数据，并通过 Jsonpaths 抽取字段，并指定 Json 文档根节点
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1 ON example_tbl
COLUMNS(category, author, price, timestamp, dt=from_unixtime(timestamp, '%Y%m%d'))
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false",
"format" = "json",
"jsonpaths" = "[\"$.category\",\"$.author\",\"$.price\",\"$.timestamp\"]",
"json_root" = "$.RECORDS"
"strip_outer_array" = "true"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_partitions" = "0,1,2",
"kafka_offsets" = "0,0,0"
);
- 为 example_db 的 example_tbl 创建一个名为 test1 的 Kafka 例行导入任务。并且使用条件过滤。
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1 ON example_tbl
WITH MERGE
COLUMNS(k1, k2, k3, v1, v2, v3),
WHERE k1 > 100 and k2 like "%doris%",
DELETE ON v3 >100
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_partitions" = "0,1,2,3",
"kafka_offsets" = "101,0,0,200"
);
- 导入数据到含有 sequence 列的 Unique Key 模型表中
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test_job ON example_tbl
COLUMNS TERMINATED BY ",",
COLUMNS(k1,k2,source_sequence,v1,v2),
ORDER BY source_sequence
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "30",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200"
) FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_partitions" = "0,1,2,3",
"kafka_offsets" = "101,0,0,200"
);
- 从指定的时间点开始消费
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test_job ON example_tbl
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "30",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200"
) FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_default_offset" = "2021-05-21 10:00:00"
);
Keywords
CREATE, ROUTINE, LOAD, CREATE LOAD
Best Practice
关于指定消费的 Partition 和 Offset
Doris 支持指定 Partition 和 Offset 开始消费，还支持了指定时间点进行消费的功能。这里说明下对应参数的配置关系。
有三个相关参数：
kafka_partitions：指定待消费的 partition 列表，如："0, 1, 2, 3"。kafka_offsets：指定每个分区的起始offset，必须和kafka_partitions列表个数对应。如："1000, 1000, 2000, 2000"property.kafka_default_offset：指定分区默认的起始offset。
在创建导入作业时，这三个参数可以有以下组合：
| 组合 | kafka_partitions | kafka_offsets | property.kafka_default_offset | 行为 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | No | No | No | 系统会自动查找topic对应的所有分区并从 OFFSET_END 开始消费 |
| 2 | No | No | Yes | 系统会自动查找topic对应的所有分区并从 default offset 指定的位置开始消费 |
| 3 | Yes | No | No | 系统会从指定分区的 OFFSET_END 开始消费 |
| 4 | Yes | Yes | No | 系统会从指定分区的指定offset 处开始消费 |
| 5 | Yes | No | Yes | 系统会从指定分区，default offset 指定的位置开始消费 |
