Загрузка данных из Microsoft Azure Storage

Selena предоставляет следующие варианты для загрузки данных из Azure:

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

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

В большинстве случаев мы рекомендуем использовать метод INSERT+FILES(), который гораздо 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.

Перед началом работы

Подготовьте исходные данные

Убедитесь, что исходные данные, которые вы хотите загрузить в Selena, правильно сохранены в контейнере в вашей учетной записи хранения Azure.

В этой теме предполагается, что вы хотите загрузить данные образца набора данных в формате Parquet (user_behavior_ten_million_rows.parquet), хранящегося в корневом каталоге контейнера (starrocks-container) в учетной записи хранения Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) (starrocks).

Проверьте привилегии

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>}.

Соберите данные для аутентификации

Примеры в этой теме используют метод аутентификации Shared Key. Чтобы убедиться, что у вас есть разрешение на чтение данных из ADLS Gen2, мы рекомендуем прочитать Azure Data Lake Storage Gen2 > Shared Key (access key of storage account), чтобы понять параметры аутентификации, которые вам нужно настроить.

В двух словах, если вы используете аутентификацию Shared Key, вам нужно собрать следующую информацию:

• Имя пользователя вашей учетной записи хранения ADLS Gen2
• Общий ключ вашей учетной записи хранения ADLS Gen2

Для получения информации обо всех доступных методах аутентификации см. Authenticate to Azure cloud storage.

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 версии 1.5.0).

Преимущества INSERT+FILES()

FILES() может читать файл, хранящийся в облачном хранилище, на основе свойств пути, которые вы указываете, выводить схему таблицы данных в файле, а затем возвращать данные из файла в виде строк данных.

С помощью FILES() вы можете:

• Запрашивать данные напрямую из Azure с использованием SELECT.
• Создавать и загружать таблицу с использованием CREATE TABLE AS SELECT (CTAS).
• Загружать данные в существующую таблицу с использованием INSERT.

Типичные примеры

Прямой запрос из Azure с использованием SELECT

Прямой запрос из Azure 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 образец набора данных user_behavior_ten_million_rows.parquet, хранящийся в контейнере starrocks-container в вашей учетной записи хранения starrocks:

SELECT * FROM FILES
(
    "path" = "abfss://starrocks-container@starrocks.dfs.core.windows.net/user_behavior_ten_million_rows.parquet",
    "format" = "parquet",
    "azure.adls2.storage_account" = "starrocks",
    "azure.adls2.shared_key" = "xxxxxxxxxxxxxxxxxx"
)
LIMIT 3;

Система возвращает результат запроса, похожий на следующий:

+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
| 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. Если вы используете кластер Selena shared-nothing, установите количество реплик перед созданием таблицы. Пример ниже 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 образца набора данных user_behavior_ten_million_rows.parquet, который хранится в контейнере starrocks-container в вашей учетной записи хранения starrocks, в таблицу:

CREATE TABLE user_behavior_inferred AS
SELECT * FROM FILES
(
    "path" = "abfss://starrocks-container@starrocks.dfs.core.windows.net/user_behavior_ten_million_rows.parquet",
    "format" = "parquet",
    "azure.adls2.storage_account" = "starrocks",
    "azure.adls2.shared_key" = "xxxxxxxxxxxxxxxxxx"
);

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 | 162325 |    2939262 | pv           | 2017-12-02 05:41:41 |
|     84 | 232622 |    4148053 | pv           | 2017-11-27 04:36:10 |
|     84 | 595303 |     903809 | pv           | 2017-11-26 08:03:59 |
+--------+--------+------------+--------------+---------------------+

Загрузка в существующую таблицу с использованием INSERT

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

• тип данных столбца, настройка 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 дизайн таблиц. Для получения информации о дизайне таблиц см. Table types.

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 Azure.

• Поскольку запрос набора данных в Azure показывает, что столбец Timestamp содержит данные, соответствующие типу данных VARBINARY, тип столбца указан в следующем DDL.
• Запросив данные в Azure, 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 установлены на столбец UserID. Ваш случай использования может отличаться для этих данных, поэтому вы можете решить использовать ItemID в дополнение к или вместо UserID 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 Azure):

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 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" = "abfss://starrocks-container@starrocks.dfs.core.windows.net/user_behavior_ten_million_rows.parquet",
    "format" = "parquet",
    "azure.adls2.storage_account" = "starrocks",
    "azure.adls2.shared_key" = "xxxxxxxxxxxxxxxxxx"
);

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

SELECT * from user_behavior_declared LIMIT 3;

Система возвращает результат запроса, похожий на следующий, 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 |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+

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_f3fc2298-a553-11ee-92f4-00163e0842bd' \G
*************************** 1. row ***************************
              JOB_ID: 10193
               LABEL: insert_f3fc2298-a553-11ee-92f4-00163e0842bd
       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: 2023-12-28 15:37:38
      ETL_START_TIME: 2023-12-28 15:37:38
     ETL_FINISH_TIME: 2023-12-28 15:37:38
     LOAD_START_TIME: 2023-12-28 15:37:38
    LOAD_FINISH_TIME: 2023-12-28 15:39:35
         JOB_DETAILS: {"All backends":{"f3fc2298-a553-11ee-92f4-00163e0842bd":[10120]},"FileNumber":0,"FileSize":0,"InternalTableLoadBytes":581730322,"InternalTableLoadRows":10000000,"ScanBytes":581574034,"ScanRows":10000000,"TaskNumber":1,"Unfinished backends":{"f3fc2298-a553-11ee-92f4-00163e0842bd":[]}}
           ERROR_MSG: NULL
        TRACKING_URL: NULL
        TRACKING_SQL: NULL
REJECTED_RECORD_PATH: NULL

ПРИМЕЧАНИЕ

INSERT является синхронной командой. Если задание INSERT все еще выполняется, вам нужно открыть другую сессию, чтобы проверить его статус выполнения.

Использование Broker Load

Асинхронный процесс Broker Load обрабатывает подключение к Azure, извлечение данных и сохранение данных в Selena.

Этот метод поддерживает следующие форматы файлов:

• Parquet
• ORC
• CSV
• JSON (поддерживается начиная с версии 1.5.0)

Преимущества Broker Load

• Broker Load выполняется в фоновом режиме, и клиентам не нужно оставаться подключенными для продолжения работы.
• Broker Load предпочтителен для долго выполняющихся заданий, время ожидания по умолчанию составляет 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 версии 1.5.0).

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 образец набора данных user_behavior_ten_million_rows.parquet из Azure, и проверьте прогресс и успех загрузки данных.

Создание базы данных и таблицы

Подключитесь к вашему кластеру Selena. Затем 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 Azure):

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, чтобы запустить задание Broker Load, которое загружает данные из образца набора данных user_behavior_ten_million_rows.parquet в таблицу user_behavior:

LOAD LABEL user_behavior
(
    DATA INFILE("abfss://starrocks-container@starrocks.dfs.core.windows.net/user_behavior_ten_million_rows.parquet")
    INTO TABLE user_behavior
    FORMAT AS "parquet"
)
WITH BROKER
(
    "azure.adls2.storage_account" = "starrocks",
    "azure.adls2.shared_key" = "xxxxxxxxxxxxxxxxxx"
)
PROPERTIES
(
    "timeout" = "3600"
);

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 подключения для источника.
• PROPERTIES: Значение времени ожидания 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 loads в Selena Information Schema. Эта функция поддерживается начиная с версии 1.5.0.

SELECT * FROM information_schema.loads \G

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:

SELECT * FROM information_schema.loads WHERE LABEL = 'user_behavior' \G
*************************** 1. row ***************************
              JOB_ID: 10250
               LABEL: user_behavior
       DATABASE_NAME: mydatabase
               STATE: FINISHED
            PROGRESS: ETL:100%; LOAD:100%
                TYPE: BROKER
            PRIORITY: NORMAL
           SCAN_ROWS: 10000000
       FILTERED_ROWS: 0
     UNSELECTED_ROWS: 0
           SINK_ROWS: 10000000
            ETL_INFO:
           TASK_INFO: resource:N/A; timeout(s):3600; max_filter_ratio:0.0
         CREATE_TIME: 2023-12-28 16:15:19
      ETL_START_TIME: 2023-12-28 16:15:25
     ETL_FINISH_TIME: 2023-12-28 16:15:25
     LOAD_START_TIME: 2023-12-28 16:15:25
    LOAD_FINISH_TIME: 2023-12-28 16:16:31
         JOB_DETAILS: {"All backends":{"6a8ef4c0-1009-48c9-8d18-c4061d2255bf":[10121]},"FileNumber":1,"FileSize":132251298,"InternalTableLoadBytes":311710786,"InternalTableLoadRows":10000000,"ScanBytes":132251298,"ScanRows":10000000,"TaskNumber":1,"Unfinished backends":{"6a8ef4c0-1009-48c9-8d18-c4061d2255bf":[]}}
           ERROR_MSG: NULL
        TRACKING_URL: NULL
        TRACKING_SQL: NULL
REJECTED_RECORD_PATH: NULL

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

SELECT * from user_behavior LIMIT 3;

Система возвращает результат запроса, похожий на следующий, 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 |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+