1、外部导入 - HDFS LOAD (1)准备工作 需要将数据首先上传到 HDFS 上。 参考文章格瑞图:Apache Doris-0019-使用指南-03-代理导数 官方文档是制表符 \t 分割数据,这里修改为逗号 , 分割数据了。 [root@vm32 ~]# export HADOOP_USER_NAME=hdfs[root@vm32 ~]# cat <<EOT >> test_hdfs.csv> 1,1,jim...
Spark Load 最适合的场景就是原始数据在文件系统(HDFS)中,数据量在 几十 GB 到 TB 级别,主要用于初次迁移,大数据量导入 Doris 的场景。 Spark load 是利用了 spark 集群的资源对要导入的数据的进行了排序,Doris be 直接写文件,这样能大大降低 Doris 集群的资源使用,对于历史海量数据迁移降低 Doris 集群资源使用...
LOAD LABEL example_db.label1 ( DATA INFILE("hdfs://mycluster/input/file.txt") INTO TABLE `broker_load_t1` COLUMNS TERMINATED BY "," ) WITH BROKER broker_name ( "username"="root", "password"="", "dfs.nameservices"="mycluster", "dfs.ha.namenodes.mycluster"="node1,node2", "dfs.n...
从HDFS 导入一批数据,指定文件格式为json并指定json_root、jsonpaths LOAD LABEL example_db.label10 ( DATA INFILE("HDFS://test:port/input/file.json")INTOTABLE`my_table` FORMATAS"json" PROPERTIES( "json_root"="$.item", "jsonpaths"="[$.id, $.city, $.code]" ) )withHDFS ( "hadoop.usern...
最适合场景就是原始数据在文件系统(HDFS,BOS,AFS)中。 代理加载 Broker load 是单次导入中唯一的异步导入方式。 (2)数学时间 - 数据量 讨论前提是单个后端 BE。若有多个后端 BE 请做乘法。 01.数据量 3G 以下(包含) 可以直接提交代理加载 Broker load 导入请求。 03.数据量 3G 以上 单个导入后端 BE 最大...
站在当前时间点，我们谈论的Hive数仓，一般默认包括HDFS存储系统、Yarn资源管理平台、Hive元数据管理、Spark计算引擎、Presto查询引擎，这些构成了离线数仓的技术栈。这里简单介绍一下各个技术栈的功能和作用：1.Apache Hadoop：Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，提供了可扩展的存储和处理大规模数据的能力。它的...
当然，解决办法就是，直接把这个2.7版本的hadoop-hdfs排除掉就好了。五、PK正式开始 1、找出target_ip为空时(实际数据为双引号)，此时每个不同domain的个数(要求domain统一小写)按理说挺简单一个查询需求，应该一个SQL就搞定了，但是呢，对于CK和Doris来说，想要达到相同的查询目的，查询语句却无法共用。先来看CK...
Doris的 stream load 完胜 CK的JDBC。 四、开发环境遇到的问题 大数据开发的特点之一就是,开发过程中充满了不确定性,比如你在本地IDE环境调试好好的代码,但是一旦提交到集群你会发现,咦……居然报错了。 这里的报错,绝大多数情况都是jar包冲突引起的,因为我们知道,本地开发环境里,我们人为引入的pom依赖中维护了一...
Broker Load Broker Load是通过Broker进程访问并读取外部数据源(如HDFS)导入Doris的一种方式。用户可以通过MySQL提交导入作业,实现异步执行。在提交作业时,需要指定数据源路径、导入目标表以及相关的导入参数。提交成功后,可以通过SHOW LOAD命令查看导入结果。 Stream Load Stream Load是用户通过HTTP协议提交请求并携带原始数...
http://doitedu01:8040/api/test/load_local_file_test/_stream_load -H"merge_type:append"\# 会把id = 3 的这条数据删除-H"merge_type:MERGE"\ -H"delete:id=3" 外部存储数据导入(hdfs) 适用场景 • 源数据在 Broker 可以访问的存储系统中,如 HDFS。