Загрузка данных из HDFS

Selena предоставляет следующие варианты для загрузки данных из HDFS:

• Синхронная загрузка с использованием INSERT+FILES()
• Асинхронная загрузка с использованием Broker Load
• Непрерывная асинхронная загрузка с использованием Pipe

Каждый из этих вариантов имеет свои преимущества, которые подробно описаны в следующих разделах.

В большинстве случаев мы рекомендуем использовать метод INSERT+FILES(), который намного проще в использовании.

Однако метод INSERT+FILES() в настоящее время поддерживает только форматы файлов Parquet, ORC и CSV. Поэтому, если вам нужно загрузить данные других форматов файлов, таких как JSON, или выполнить изменения данных, такие как DELETE во время загрузки данных, вы можете использовать Broker Load.

Если вам нужно загрузить большое количество файлов данных со значительным общим объемом данных (например, более 100 ГБ или даже 1 ТБ), мы рекомендуем использовать метод Pipe. Pipe может разделять файлы на основе их количества или размера, разбивая задачу загрузки на более мелкие последовательные задачи. Такой подход гарантирует, что ошибки в одном файле не повлияют на всю задачу загрузки и минимизирует необходимость повторных попыток из-за ошибок данных.

Перед началом работы

Подготовка исходных данных

Убедитесь, что исходные данные, которые вы хотите загрузить в Selena, правильно сохранены в вашем кластере HDFS. В этой теме предполагается, что вы хотите загрузить /user/amber/user_behavior_ten_million_rows.parquet из HDFS в Selena.

Проверка привилегий

Вы можете загружать данные в таблицы Selena только как пользователь, имеющий привилегию INSERT на эти таблицы Selena. Если у вас нет привилегии INSERT, следуйте инструкциям в GRANT, чтобы предоставить привилегию INSERT пользователю, которого вы используете для подключения к вашему кластеру Selena. Синтаксис: GRANT INSERT ON TABLE <table_name> IN DATABASE <database_name> TO { ROLE <role_name> | USER <user_identity>}.

Сбор данных для аутентификации

Вы можете использовать простой метод аутентификации для установления соединений с вашим кластером HDFS. Для использования простой аутентификации вам необходимо собрать имя пользователя и пароль учетной записи, которую вы можете использовать для доступа к NameNode кластера HDFS.

Использование INSERT+FILES()

Этот метод доступен начиная с версии 1.5.0 и в настоящее время поддерживает только форматы файлов Parquet, ORC и CSV (начиная с v1.5.2).

Преимущества INSERT+FILES()

FILES() может читать файл, хранящийся в облачном хранилище, на основе указанных вами свойств, связанных с путем, определять схему таблицы данных в файле, а затем возвращать данные из файла в виде строк данных.

С помощью FILES() вы можете:

• Запрашивать данные напрямую из HDFS, используя SELECT.
• Создавать и загружать таблицу, используя CREATE TABLE AS SELECT (CTAS).
• Загружать данные в существующую таблицу, используя INSERT.

Типичные примеры

Прямой запрос из HDFS с использованием SELECT

Прямой запрос из HDFS с использованием SELECT+FILES() может дать хороший предварительный просмотр содержимого набора данных перед созданием таблицы. Например:

• Получить предварительный просмотр набора данных без сохранения данных.
• Запросить минимальные и максимальные значения и решить, какие типы данных использовать.
• Проверить наличие значений NULL.

Следующий пример запрашивает файл данных /user/amber/user_behavior_ten_million_rows.parquet, хранящийся в кластере HDFS:

SELECT * FROM FILES
(
    "path" = "hdfs://<hdfs_ip>:<hdfs_port>/user/amber/user_behavior_ten_million_rows.parquet",
    "format" = "parquet",
    "hadoop.security.authentication" = "simple",
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
)
LIMIT 3;

Система возвращает следующий результат запроса:

+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
| UserID | ItemID  | CategoryID | BehaviorType | Timestamp           |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
| 543711 |  829192 |    2355072 | pv           | 2017-11-27 08:22:37 |
| 543711 | 2056618 |    3645362 | pv           | 2017-11-27 10:16:46 |
| 543711 | 1165492 |    3645362 | pv           | 2017-11-27 10:17:00 |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+

ПРИМЕЧАНИЕ

Обратите внимание, что имена столбцов, возвращенные выше, предоставляются файлом Parquet.

Создание и загрузка таблицы с использованием CTAS

Это продолжение предыдущего примера. Предыдущий запрос обернут в CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) для автоматизации создания таблицы с использованием вывода схемы. Это означает, что Selena выведет схему таблицы, создаст нужную вам таблицу, а затем загрузит данные в таблицу. Имена и типы столбцов не требуются для создания таблицы при использовании табличной функции FILES() с файлами Parquet, поскольку формат Parquet включает имена столбцов.

ПРИМЕЧАНИЕ

Синтаксис CREATE TABLE при использовании вывода схемы не позволяет устанавливать количество реплик, поэтому установите его перед созданием таблицы. Приведенный ниже пример предназначен для системы с тремя репликами:

ADMIN SET FRONTEND CONFIG ('default_replication_num' = "3");

Создайте базу данных и переключитесь на неё:

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase;
USE mydatabase;

Используйте CTAS для создания таблицы и загрузки данных из файла данных /user/amber/user_behavior_ten_million_rows.parquet в таблицу:

CREATE TABLE user_behavior_inferred AS
SELECT * FROM FILES
(
    "path" = "hdfs://<hdfs_ip>:<hdfs_port>/user/amber/user_behavior_ten_million_rows.parquet",
    "format" = "parquet",
    "hadoop.security.authentication" = "simple",
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
);

После создания таблицы вы можете просмотреть её схему, используя DESCRIBE:

DESCRIBE user_behavior_inferred;

Система возвращает следующий результат запроса:

+--------------+-----------+------+-------+---------+-------+
| Field        | Type      | Null | Key   | Default | Extra |
+--------------+-----------+------+-------+---------+-------+
| UserID       | bigint    | YES  | true  | NULL    |       |
| ItemID       | bigint    | YES  | true  | NULL    |       |
| CategoryID   | bigint    | YES  | true  | NULL    |       |
| BehaviorType | varbinary | YES  | false | NULL    |       |
| Timestamp    | varbinary | YES  | false | NULL    |       |
+--------------+-----------+------+-------+---------+-------+

Запросите таблицу, чтобы убедиться, что данные были загружены в неё. Пример:

SELECT * from user_behavior_inferred LIMIT 3;

Возвращается следующий результат запроса, указывающий на то, что данные были успешно загружены:

+--------+--------+------------+--------------+---------------------+
| UserID | ItemID | CategoryID | BehaviorType | Timestamp           |
+--------+--------+------------+--------------+---------------------+
|     84 |  56257 |    1879194 | pv           | 2017-11-26 05:56:23 |
|     84 | 108021 |    2982027 | pv           | 2017-12-02 05:43:00 |
|     84 | 390657 |    1879194 | pv           | 2017-11-28 11:20:30 |
+--------+--------+------------+--------------+---------------------+

Загрузка в существующую таблицу с использованием INSERT

Вы можете захотеть настроить таблицу, в которую вы вставляете данные, например:

• тип данных столбца, настройку nullable или значения по умолчанию
• типы ключей и столбцы
• разделение данных и bucketing

ПРИМЕЧАНИЕ

Создание наиболее эффективной структуры таблицы требует знания того, как будут использоваться данные и содержимое столбцов. Эта тема не охватывает проектирование таблиц. Для получения информации о проектировании таблиц см. Типы таблиц.

В этом примере мы создаем таблицу на основе знания того, как таблица будет запрашиваться, и данных в файле Parquet. Знание данных в файле Parquet можно получить, запросив файл напрямую в HDFS.

• Поскольку запрос набора данных в HDFS показывает, что столбец Timestamp содержит данные, соответствующие типу данных VARBINARY, тип столбца указан в следующем DDL.
• Запросив данные в HDFS, вы можете обнаружить, что в наборе данных нет значений NULL, поэтому DDL не устанавливает никаких столбцов как nullable.
• На основе знания ожидаемых типов запросов ключ сортировки и столбец bucketing устанавливаются в столбец UserID. Ваш случай использования может отличаться для этих данных, поэтому вы можете решить использовать ItemID в дополнение к UserID или вместо него для ключа сортировки.

Создайте базу данных и переключитесь на неё:

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase;
USE mydatabase;

Создайте таблицу вручную (мы рекомендуем, чтобы таблица имела ту же схему, что и файл Parquet, который вы хотите загрузить из HDFS):

CREATE TABLE user_behavior_declared
(
    UserID int(11),
    ItemID int(11),
    CategoryID int(11),
    BehaviorType varchar(65533),
    Timestamp varbinary
)
ENGINE = OLAP 
DUPLICATE KEY(UserID)
DISTRIBUTED BY HASH(UserID);

Отобразите схему, чтобы вы могли сравнить её с выведенной схемой, созданной табличной функцией FILES():

DESCRIBE user_behavior_declared;

+--------------+----------------+------+-------+---------+-------+
| Field        | Type           | Null | Key   | Default | Extra |
+--------------+----------------+------+-------+---------+-------+
| UserID       | int            | NO   | true  | NULL    |       |
| ItemID       | int            | NO   | false | NULL    |       |
| CategoryID   | int            | NO   | false | NULL    |       |
| BehaviorType | varchar(65533) | NO   | false | NULL    |       |
| Timestamp    | varbinary      | NO   | false | NULL    |       |
+--------------+----------------+------+-------+---------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)

подсказка

Сравните схему, которую вы только что создали, со схемой, выведенной ранее с использованием табличной функции FILES(). Обратите внимание на:

• типы данных
• nullable
• ключевые поля

Для лучшего контроля схемы целевой таблицы и для лучшей производительности запросов мы рекомендуем указывать схему таблицы вручную в производственных средах.

После создания таблицы вы можете загрузить её с помощью INSERT INTO SELECT FROM FILES():

INSERT INTO user_behavior_declared
SELECT * FROM FILES
(
    "path" = "hdfs://<hdfs_ip>:<hdfs_port>/user/amber/user_behavior_ten_million_rows.parquet",
    "format" = "parquet",
    "hadoop.security.authentication" = "simple",
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
);

После завершения загрузки вы можете запросить таблицу, чтобы убедиться, что данные были загружены в неё. Пример:

SELECT * from user_behavior_declared LIMIT 3;

Возвращается следующий результат запроса, указывающий на то, что данные были успешно загружены:

+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
| UserID | ItemID  | CategoryID | BehaviorType | Timestamp           |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
|    107 | 1568743 |    4476428 | pv           | 2017-11-25 14:29:53 |
|    107 |  470767 |    1020087 | pv           | 2017-11-25 14:32:31 |
|    107 |  358238 |    1817004 | pv           | 2017-11-25 14:43:23 |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+

Проверка прогресса загрузки

Вы можете запросить прогресс заданий INSERT из представления loads в Selena Information Schema. Эта функция поддерживается начиная с версии 1.5.0. Пример:

SELECT * FROM information_schema.loads ORDER BY JOB_ID DESC;

Для получения информации о полях, предоставляемых в представлении loads, см. loads.

Если вы отправили несколько заданий загрузки, вы можете фильтровать по LABEL, связанному с заданием. Пример:

SELECT * FROM information_schema.loads WHERE LABEL = 'insert_0d86c3f9-851f-11ee-9c3e-00163e044958' \G
*************************** 1. row ***************************
              JOB_ID: 10214
               LABEL: insert_0d86c3f9-851f-11ee-9c3e-00163e044958
       DATABASE_NAME: mydatabase
               STATE: FINISHED
            PROGRESS: ETL:100%; LOAD:100%
                TYPE: INSERT
            PRIORITY: NORMAL
           SCAN_ROWS: 10000000
       FILTERED_ROWS: 0
     UNSELECTED_ROWS: 0
           SINK_ROWS: 10000000
            ETL_INFO:
           TASK_INFO: resource:N/A; timeout(s):300; max_filter_ratio:0.0
         CREATE_TIME: 2023-11-17 15:58:14
      ETL_START_TIME: 2023-11-17 15:58:14
     ETL_FINISH_TIME: 2023-11-17 15:58:14
     LOAD_START_TIME: 2023-11-17 15:58:14
    LOAD_FINISH_TIME: 2023-11-17 15:58:18
         JOB_DETAILS: {"All backends":{"0d86c3f9-851f-11ee-9c3e-00163e044958":[10120]},"FileNumber":0,"FileSize":0,"InternalTableLoadBytes":311710786,"InternalTableLoadRows":10000000,"ScanBytes":581574034,"ScanRows":10000000,"TaskNumber":1,"Unfinished backends":{"0d86c3f9-851f-11ee-9c3e-00163e044958":[]}}
           ERROR_MSG: NULL
        TRACKING_URL: NULL
        TRACKING_SQL: NULL
REJECTED_RECORD_PATH: NULL

ПРИМЕЧАНИЕ

INSERT — это синхронная команда. Если задание INSERT все еще выполняется, вам нужно открыть другую сессию, чтобы проверить его статус выполнения.

Использование Broker Load

Асинхронный процесс Broker Load обрабатывает установление соединения с HDFS, извлечение данных и сохранение данных в Selena.

Этот метод поддерживает следующие форматы файлов:

• Parquet
• ORC
• CSV
• JSON (поддерживается начиная с v1.5.2)

Преимущества Broker Load

• Broker Load выполняется в фоновом режиме, и клиентам не нужно оставаться подключенными для продолжения работы.
• Broker Load предпочтителен для длительных заданий с таймаутом по умолчанию 4 часа.
• В дополнение к форматам файлов Parquet и ORC, Broker Load поддерживает формат файлов CSV и формат файлов JSON (формат файлов JSON поддерживается начиная с v1.5.2).

Поток данных

1. Пользователь создает задание загрузки.
2. Frontend (FE) создает план запроса и распределяет план по backend узлам (BE) или compute узлам (CN).
3. BE или CN извлекают данные из источника и загружают данные в Selena.

Типичный пример

Создайте таблицу, запустите процесс загрузки, который извлекает файл данных /user/amber/user_behavior_ten_million_rows.parquet из HDFS, и проверьте прогресс и успешность загрузки данных.

Создание базы данных и таблицы

Создайте базу данных и переключитесь на неё:

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase;
USE mydatabase;

Создайте таблицу вручную (мы рекомендуем, чтобы таблица имела ту же схему, что и файл Parquet, который вы хотите загрузить из HDFS):

CREATE TABLE user_behavior
(
    UserID int(11),
    ItemID int(11),
    CategoryID int(11),
    BehaviorType varchar(65533),
    Timestamp varbinary
)
ENGINE = OLAP 
DUPLICATE KEY(UserID)
DISTRIBUTED BY HASH(UserID);

Запуск Broker Load

Выполните следующую команду для запуска задания Broker Load, которое загружает данные из файла данных /user/amber/user_behavior_ten_million_rows.parquet в таблицу user_behavior:

LOAD LABEL user_behavior
(
    DATA INFILE("hdfs://<hdfs_ip>:<hdfs_port>/user/amber/user_behavior_ten_million_rows.parquet")
    INTO TABLE user_behavior
    FORMAT AS "parquet"
 )
 WITH BROKER
(
    "hadoop.security.authentication" = "simple",
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
)
PROPERTIES
(
    "timeout" = "72000"
);

Это задание имеет четыре основных раздела:

• LABEL: Строка, используемая при запросе состояния задания загрузки.
• Объявление LOAD: URI источника, формат исходных данных и имя целевой таблицы.
• BROKER: Детали соединения для источника.
• PROPERTIES: Значение таймаута и любые другие свойства для применения к заданию загрузки.

Для подробного синтаксиса и описания параметров см. BROKER LOAD.

Проверка прогресса загрузки

Вы можете запросить прогресс заданий Broker Load из представления information_schema.loads. Эта функция поддерживается начиная с версии 1.5.0.

SELECT * FROM information_schema.loads;

Для получения информации о полях, предоставляемых в представлении loads, см. Information Schema).

Если вы отправили несколько заданий загрузки, вы можете фильтровать по LABEL, связанному с заданием. Пример:

SELECT * FROM information_schema.loads WHERE LABEL = 'user_behavior';

В выводе ниже есть две записи для задания загрузки user_behavior:

• Первая запись показывает состояние CANCELLED. Прокрутите до ERROR_MSG, и вы увидите, что задание не удалось из-за listPath failed.
• Вторая запись показывает состояние FINISHED, что означает, что задание выполнено успешно.

JOB_ID|LABEL                                      |DATABASE_NAME|STATE    |PROGRESS           |TYPE  |PRIORITY|SCAN_ROWS|FILTERED_ROWS|UNSELECTED_ROWS|SINK_ROWS|ETL_INFO|TASK_INFO                                           |CREATE_TIME        |ETL_START_TIME     |ETL_FINISH_TIME    |LOAD_START_TIME    |LOAD_FINISH_TIME   |JOB_DETAILS                                                                                                                                                                                                                                                    |ERROR_MSG                             |TRACKING_URL|TRACKING_SQL|REJECTED_RECORD_PATH|
------+-------------------------------------------+-------------+---------+-------------------+------+--------+---------+-------------+---------------+---------+--------+----------------------------------------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------+------------+------------+--------------------+
 10121|user_behavior                              |mydatabase   |CANCELLED|ETL:N/A; LOAD:N/A  |BROKER|NORMAL  |        0|            0|              0|        0|        |resource:N/A; timeout(s):72000; max_filter_ratio:0.0|2023-08-10 14:59:30|                   |                   |                   |2023-08-10 14:59:34|{"All backends":{},"FileNumber":0,"FileSize":0,"InternalTableLoadBytes":0,"InternalTableLoadRows":0,"ScanBytes":0,"ScanRows":0,"TaskNumber":0,"Unfinished backends":{}}                                                                                        |type:ETL_RUN_FAIL; msg:listPath failed|            |            |                    |
 10106|user_behavior                              |mydatabase   |FINISHED |ETL:100%; LOAD:100%|BROKER|NORMAL  | 86953525|            0|              0| 86953525|        |resource:N/A; timeout(s):72000; max_filter_ratio:0.0|2023-08-10 14:50:15|2023-08-10 14:50:19|2023-08-10 14:50:19|2023-08-10 14:50:19|2023-08-10 14:55:10|{"All backends":{"a5fe5e1d-d7d0-4826-ba99-c7348f9a5f2f":[10004]},"FileNumber":1,"FileSize":1225637388,"InternalTableLoadBytes":2710603082,"InternalTableLoadRows":86953525,"ScanBytes":1225637388,"ScanRows":86953525,"TaskNumber":1,"Unfinished backends":{"a5|                                      |            |            |                    |

После того как вы подтвердите, что задание загрузки завершено, вы можете проверить подмножество целевой таблицы, чтобы увидеть, были ли данные успешно загружены. Пример:

SELECT * from user_behavior LIMIT 3;

Возвращается следующий результат запроса, указывающий на то, что данные были успешно загружены:

+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
| UserID | ItemID  | CategoryID | BehaviorType | Timestamp           |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
|    142 | 2869980 |    2939262 | pv           | 2017-11-25 03:43:22 |
|    142 | 2522236 |    1669167 | pv           | 2017-11-25 15:14:12 |
|    142 | 3031639 |    3607361 | pv           | 2017-11-25 15:19:25 |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+

Использование Pipe

Начиная с версии 1.5.0, Selena предоставляет метод загрузки Pipe, который в настоящее время поддерживает только форматы файлов Parquet и ORC.

Преимущества Pipe

Pipe идеально подходит для непрерывной загрузки данных и крупномасштабной загрузки данных:

• Крупномасштабная загрузка данных в микро-пакетах помогает снизить стоимость повторных попыток, вызванных ошибками данных.

  С помощью Pipe, Selena обеспечивает эффективную загрузку большого количества файлов данных со значительным общим объемом данных. Pipe автоматически разделяет файлы на основе их количества или размера, разбивая задачу загрузки на более мелкие последовательные задачи. Этот подход гарантирует, что ошибки в одном файле не повлияют на всю задачу загрузки. Статус загрузки каждого файла записывается Pipe, что позволяет легко идентифицировать и исправить файлы, содержащие ошибки. Минимизируя необходимость в повторных попытках из-за ошибок данных, этот подход помогает снизить затраты.

• Непрерывная загрузка данных помогает сократить трудозатраты.

  Pipe помогает записывать новые или обновленные файлы данных в определенное место и непрерывно загружать новые данные из этих файлов в Selena. После создания задачи Pipe с указанием "AUTO_INGEST" = "TRUE", она будет постоянно отслеживать изменения в файлах данных, хранящихся по указанному пути, и автоматически загружать новые или обновленные данные из файлов данных в целевую таблицу Selena.

Кроме того, Pipe выполняет проверки уникальности файлов, чтобы предотвратить дублирование загрузки данных. Во время процесса загрузки Pipe проверяет уникальность каждого файла данных на основе имени файла и дайджеста. Если файл с определенным именем и дайджестом уже был обработан задачей Pipe, задача Pipe пропустит все последующие файлы с тем же именем и дайджестом. Обратите внимание, что HDFS использует LastModifiedTime используется как дайджест файла.

Статус загрузки каждого файла данных записывается и сохраняется в представлении information_schema.pipe_files. После удаления задачи Pipe, связанной с представлением, записи о файлах, загруженных в этой задаче, также будут удалены.

Поток данных

Pipe идеально подходит для непрерывной загрузки данных и крупномасштабной загрузки данных:

• Крупномасштабная загрузка данных в микро-пакетах помогает снизить стоимость повторных попыток, вызванных ошибками данных.

  С помощью Pipe Selena обеспечивает эффективную загрузку большого количества файлов данных со значительным общим объемом данных. Pipe автоматически разделяет файлы на основе их количества или размера, разбивая задание загрузки на более мелкие последовательные задачи. Этот подход гарантирует, что ошибки в одном файле не влияют на все задание загрузки. Статус загрузки каждого файла записывается Pipe, что позволяет легко идентифицировать и исправлять файлы, содержащие ошибки. Минимизируя необходимость повторных попыток из-за ошибок данных, этот подход помогает снизить затраты.

• Непрерывная загрузка данных помогает сократить трудозатраты.

  Pipe помогает записывать новые или обновленные файлы данных в определенное место и непрерывно загружать новые данные из этих файлов в Selena. После создания задания Pipe с указанием "AUTO_INGEST" = "TRUE" оно будет постоянно отслеживать изменения в файлах данных, хранящихся по указанному пути, и автоматически загружать новые или обновленные данные из файлов данных в целевую таблицу Selena.

Кроме того, Pipe выполняет проверки уникальности файлов, чтобы помочь предотвратить дублирование загрузки данных. Во время процесса загрузки Pipe проверяет уникальность каждого файла данных на основе имени файла и дайджеста. Если файл с определенным именем файла и дайджестом уже был обработан заданием Pipe, задание Pipe пропустит все последующие файлы с тем же именем файла и дайджестом. Обратите внимание, что HDFS использует LastModifiedTime в качестве дайджеста файла.

Статус загрузки каждого файла данных записывается и сохраняется в представлении information_schema.pipe_files. После удаления задания Pipe, связанного с представлением, записи о файлах, загруженных в этом задании, также будут удалены.

Поток данных

Различия между Pipe и INSERT+FILES()

Задание Pipe разделяется на одну или несколько транзакций на основе размера и количества строк в каждом файле данных. Пользователи могут запрашивать промежуточные результаты во время процесса загрузки. В отличие от этого, задание INSERT+FILES() обрабатывается как одна транзакция, и пользователи не могут просматривать данные во время процесса загрузки.

Последовательность загрузки файлов

Для каждого задания Pipe Selena поддерживает очередь файлов, из которой она извлекает и загружает файлы данных как микро-пакеты. Pipe не гарантирует, что файлы данных загружаются в том же порядке, в котором они загружаются. Поэтому более новые данные могут быть загружены раньше более старых данных.

Типичный пример

Создание базы данных и таблицы

Создайте базу данных и переключитесь на неё:

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase;
USE mydatabase;

Создайте таблицу вручную (мы рекомендуем, чтобы таблица имела ту же схему, что и файл Parquet, который вы хотите загрузить из HDFS):

CREATE TABLE user_behavior_replica
(
    UserID int(11),
    ItemID int(11),
    CategoryID int(11),
    BehaviorType varchar(65533),
    Timestamp varbinary
)
ENGINE = OLAP 
DUPLICATE KEY(UserID)
DISTRIBUTED BY HASH(UserID);

Запуск задания Pipe

Выполните следующую команду для запуска задания Pipe, которое загружает данные из файла данных /user/amber/user_behavior_ten_million_rows.parquet в таблицу user_behavior_replica:

CREATE PIPE user_behavior_replica
PROPERTIES
(
    "AUTO_INGEST" = "TRUE"
)
AS
INSERT INTO user_behavior_replica
SELECT * FROM FILES
(
    "path" = "hdfs://<hdfs_ip>:<hdfs_port>/user/amber/user_behavior_ten_million_rows.parquet",
    "format" = "parquet",
    "hadoop.security.authentication" = "simple",
    "username" = "<hdfs_username>",
    "password" = "<hdfs_password>"
); 

Это задание имеет четыре основных раздела:

• pipe_name: Имя pipe. Имя pipe должно быть уникальным в базе данных, к которой принадлежит pipe.
• INSERT_SQL: Оператор INSERT INTO SELECT FROM FILES, который используется для загрузки данных из указанного исходного файла данных в целевую таблицу.
• PROPERTIES: Набор необязательных параметров, которые указывают, как выполнять pipe. К ним относятся AUTO_INGEST, POLL_INTERVAL, BATCH_SIZE и BATCH_FILES. Укажите эти свойства в формате "key" = "value".

Для подробного синтаксиса и описания параметров см. CREATE PIPE.

Проверка прогресса загрузки

• Запросите прогресс заданий Pipe, используя SHOW PIPES.

  SHOW PIPES;

  Если вы отправили несколько заданий загрузки, вы можете фильтровать по NAME, связанному с заданием. Пример:

  SHOW PIPES WHERE NAME = 'user_behavior_replica' \G
  *************************** 1. row ***************************
  DATABASE_NAME: mydatabase
        PIPE_ID: 10252
      PIPE_NAME: user_behavior_replica
          STATE: RUNNING
     TABLE_NAME: mydatabase.user_behavior_replica
    LOAD_STATUS: {"loadedFiles":1,"loadedBytes":132251298,"loadingFiles":0,"lastLoadedTime":"2023-11-17 16:13:22"}
     LAST_ERROR: NULL
   CREATED_TIME: 2023-11-17 16:13:15
  1 row in set (0.00 sec)

• Запросите прогресс заданий Pipe из представления pipes в Selena Information Schema.

  SELECT * FROM information_schema.pipes;

  Если вы отправили несколько заданий загрузки, вы можете фильтровать по PIPE_NAME, связанному с заданием. Пример:

  SELECT * FROM information_schema.pipes WHERE pipe_name = 'user_behavior_replica' \G
  *************************** 1. row ***************************
  DATABASE_NAME: mydatabase
        PIPE_ID: 10252
      PIPE_NAME: user_behavior_replica
          STATE: RUNNING
     TABLE_NAME: mydatabase.user_behavior_replica
    LOAD_STATUS: {"loadedFiles":1,"loadedBytes":132251298,"loadingFiles":0,"lastLoadedTime":"2023-11-17 16:13:22"}
     LAST_ERROR:
   CREATED_TIME: 2023-11-17 16:13:15
  1 row in set (0.00 sec)

Проверка статуса файлов

Вы можете запросить статус загрузки файлов, загруженных из представления pipe_files в Selena Information Schema.

SELECT * FROM information_schema.pipe_files;

Если вы отправили несколько заданий загрузки, вы можете фильтровать по PIPE_NAME, связанному с заданием. Пример:

SELECT * FROM information_schema.pipe_files WHERE pipe_name = 'user_behavior_replica' \G
*************************** 1. row ***************************
   DATABASE_NAME: mydatabase
         PIPE_ID: 10252
       PIPE_NAME: user_behavior_replica
       FILE_NAME: hdfs://172.26.195.67:9000/user/amber/user_behavior_ten_million_rows.parquet
    FILE_VERSION: 1700035418838
       FILE_SIZE: 132251298
   LAST_MODIFIED: 2023-11-15 08:03:38
      LOAD_STATE: FINISHED
     STAGED_TIME: 2023-11-17 16:13:16
 START_LOAD_TIME: 2023-11-17 16:13:17
FINISH_LOAD_TIME: 2023-11-17 16:13:22
       ERROR_MSG:
1 row in set (0.02 sec)

Управление Pipes

Вы можете изменять, приостанавливать или возобновлять, удалять или запрашивать созданные вами pipes и повторно пытаться загружать определенные файлы данных. Для получения дополнительной информации см. ALTER PIPE, SUSPEND or RESUME PIPE, DROP PIPE, SHOW PIPES и RETRY FILE.