Doris数据同步:stream load Java工具类实现

导入原理自己百度吧,工具类需要引入一个依赖

<dependency>
            <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
            <artifactId>httpclient</artifactId>
            <version>${httpcomponents.version}</version>
        </dependency>

工具类:

1.导入csv文件,文件格式如下:

1,2,,3,4

1,2,3,4,5

public class DorisStreamLoader {
    /**
     * 用户名
     */
    private final String user ;
    /**
     * 密码
     */
    private final String password;

    /**
     * doris stream load url
     */
    private final String loadUrl ;

    /**
     *
     * @param host FE ip地址
     * @param port FE 端口
     * @param database 数据库名
     * @param table 表名
     * @param user 用户名
     * @param password 密码
     */
    public DorisStreamLoader(String host, int port, String database, String table, String user, String password) {
        this.user = user;
        this.password = password;
        this.loadUrl = String.format("http://%s:%s/api/%s/%s/_stream_load", host, port, database, table);
    }

    /**
     * 构建HTTP客户端
     */
    private final static HttpClientBuilder httpClientBuilder = HttpClients
            .custom()
            .setRedirectStrategy(new DefaultRedirectStrategy() {
                @Override
                protected boolean isRedirectable(String method) {
                    // If the connection target is FE, you need to deal with 307 redirect。
                    return true;
                }
            });

    /**
     * 文件数据导入
     * @param inputStream 要导入的文件流
     * @throws Exception Exception
     */
    public void load(InputStream inputStream,String label ) throws Exception {
        try (CloseableHttpClient client = httpClientBuilder.build()) {
            HttpPut put = new HttpPut(loadUrl);
            put.removeHeaders(HttpHeaders.CONTENT_LENGTH);
            put.removeHeaders(HttpHeaders.TRANSFER_ENCODING);
            put.setHeader(HttpHeaders.EXPECT, "100-continue");
            put.setHeader(HttpHeaders.AUTHORIZATION, basicAuthHeader(user, password));

            // You can set stream load related properties in the Header, here we set label and column_separator.
            put.setHeader("label", label);
            put.setHeader("column_separator", ",");
            // Set up the import file. Here you can also use StringEntity to transfer arbitrary data.
            InputStreamEntity entity = new InputStreamEntity(inputStream);
            put.setEntity(entity);
            log.info("开始同步doris,url={},label={}",loadUrl,label);
            try (CloseableHttpResponse response = client.execute(put)) {
                String loadResult = "";
                if (response.getEntity() != null) {
                    loadResult = EntityUtils.toString(response.getEntity());
                }

                final int statusCode = response.getStatusLine().getStatusCode();
                if (statusCode != 200) {
                    throw new IOException(String.format("Stream load failed. status: %s load result: %s", statusCode, loadResult));
                }
                log.info("Get load result: {}" , loadResult);
            }
        }
    }

    /**
     * JSON格式的数据导入
     * @param jsonData String
     * @throws Exception Exception
     */
    public void loadJson(String jsonData) throws Exception {
        try (CloseableHttpClient client = httpClientBuilder.build()) {
            HttpPut put = new HttpPut(loadUrl);
            put.removeHeaders(HttpHeaders.CONTENT_LENGTH);
            put.removeHeaders(HttpHeaders.TRANSFER_ENCODING);
            put.setHeader(HttpHeaders.EXPECT, "100-continue");
            put.setHeader(HttpHeaders.AUTHORIZATION, basicAuthHeader(user, password));

            // You can set stream load related properties in the Header, here we set label and column_separator.
            put.setHeader("label", UUID.randomUUID().toString());
            put.setHeader("column_separator", ",");
            put.setHeader("format", "json");

            // Set up the import file. Here you can also use StringEntity to transfer arbitrary data.
            StringEntity entity = new StringEntity(jsonData);
            put.setEntity(entity);

            try (CloseableHttpResponse response = client.execute(put)) {
                String loadResult = "";
                if (response.getEntity() != null) {
                    loadResult = EntityUtils.toString(response.getEntity());
                }

                final int statusCode = response.getStatusLine().getStatusCode();
                if (statusCode != 200) {
                    throw new IOException(String.format("Stream load failed. status: %s load result: %s", statusCode, loadResult));
                }
                log.info("Get load result: {}" , loadResult);
            }
        }
    }

    /**
     * 封装认证信息
     * @param username String
     * @param password String
     * @return String
     */
    private String basicAuthHeader(String username, String password) {
        final String tobeEncode = username + ":" + password;
        byte[] encoded = Base64.encodeBase64(tobeEncode.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        return "Basic " + new String(encoded);
    }


    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DorisStreamLoader streamLoader = new DorisStreamLoader("zzxczxc", 8888, "database", "table", "user", "password");

    }
}

<think>首先,用户的问题是:“我想了解Doris数据同步的方法 请问Doris 数据同步实现方式及最佳实践”。所以,我需要专注于Doris数据同步实现方式和最佳实践。 从系统级指令中,我必须: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如:[^1] - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,尽量保证回答真实可靠。 参考站内引用: - 引用[1]: 关于Hive数据同步Doris的最佳实践。 - 引用[2]: Doris Kafka Connector,用于实时消费Kafka数据同步Doris。 - 引用[3]: Clickhouse迁移到Doris的最佳实践。 这些引用提供了关于Doris数据同步的上下文,特别是从不同源(如Hive、Kafka、Clickhouse)同步到Doris的方法。 现在,构建我的回答: 1. **结构清晰**:我需要逐步解释Doris数据同步实现方式和最佳实践。可能包括: - 介绍Doris数据同步的背景和重要性。 - 列出常见的同步方式(如从Hive、Kafka、Clickhouse等)。 - 详细描述每种方式的具体实现。 - 讨论最佳实践,包括性能优化、错误处理等。 - 基于引用提供具体例子或建议。 2. **引用标识**:在回答中,当引用特定信息时,在段落末尾添加[^1]、[^2]等。 3. **生成相关问题**:在回答结束时,添加一个部分“§§相关问题§§”,列出3-5个相关问题。 4. **数学表达式**:用户问题中没有明显的数学内容,但如果有涉及,比如性能指标(如延迟$t$),就用$...$格式。确保LaTeX正确。 5. **中文回答**:整个回答用中文。 关键点来自引用: - 引用[1]: Hive数据同步Doris,包括场景适配、技术方案、模型设计、性能优化。 - 引用[2]: Doris Kafka Connector,用于实时同步Kafka数据。 - 引用[3]: Clickhouse迁移到Doris,使用原生导入方式如stream load或S3 load。 用户查询是“Doris数据同步实现方式及最佳实践”,所以我应该覆盖各种来源,而不仅限于这些引用。 常见Doris数据同步方式: - **批量同步**:如从Hive、文件系统(使用Stream Load、Broker Load)。 - **实时同步**:如从Kafka(使用Routine Load)。 - **其他来源**:如从MySQL、Clickhouse等。 最佳实践包括: - 数据模型设计(如分区、分桶)。 - 导入参数优化(如batch size、并发度)。 - 错误处理和监控。 - 使用Doris的内置功能如Materialized Views。 组织回答: 1. **引言**:简要介绍Doris和同步的重要性。 2. **实现方式**: - 批量数据同步(如从Hive)。 - 实时数据同步(如从Kafka)。 - 其他来源(如Clickhouse)。 3. **最佳实践**:总结通用最佳实践。 4. **相关问题**:生成相关问题。 确保引用: - 当提到Hive同步时,引用[^1]。 - 当提到Kafka同步时,引用[^2]。 - 当提到Clickhouse同步时,引用[^3]。 最终回答结构: - 使用标题或分段。 - 结束时添加相关问题。</think>### Doris 数据同步实现方式及最佳实践 Doris(原名 Apache Doris)是一款高性能的实时分析型数据库,广泛应用于大数据分析、OLAP 场景。数据同步是将数据从外部系统(如 Hive、Kafka、Clickhouse 等)导入 Doris 的关键过程,直接影响查询性能和系统稳定性。本文将基于核心引用内容,逐步介绍 Doris 数据同步实现方式及最佳实践,确保高效、可靠的数据迁移。 #### 一、Doris 数据同步实现方式 Doris 支持多种数据同步方法,根据数据来源和实时性需求,可分为批量同步和实时同步两类。以下是主要实现方式: 1. **批量数据同步(适用于离线数据源,如 Hive 或文件系统)** 批量同步适用于海量历史数据的迁移,常用于数据仓库初始化或周期性更新。Doris 提供原生导入工具,如 Stream Load 和 Broker Load: - **Stream Load**:通过 HTTP 协议直接上传文件(如 CSV、Parquet)到 Doris。适用于小规模数据或脚本化导入。例如,从 Hive 导出数据为文件后用: ```bash curl --location-trusted -u user:password -H "format: csv" -T /path/to/data.csv http://doris_host:port/api/db/table/_stream_load ``` 这种方式简单高效,但需注意文件格式兼容性[^1]。 - **Broker Load**:利用 Doris Broker 组件访问外部存储(如 HDFS、S3),支持大文件并行导入。适用于从 Hive 等数据仓库同步,可处理 TB 级数据。配置示例: ```sql LOAD LABEL hive_to_doris DATA INFILE("hdfs://path/to/hive_data") INTO TABLE doris_table FORMAT AS "parquet"; ``` 此方法优化了网络传输和资源利用,是 Hive 数据同步的首选方案[^1]。 2. **实时数据同步(适用于流式数据源,如 Kafka)** 实时同步用于低延迟场景,如实时分析或监控。Doris 的 Kafka Connector(Routine Load)可消费 Kafka Topic 数据并直接写入 Doris: - **Routine Load**:通过创建持续任务,自动拉取 Kafka 数据。支持 SSL 认证、死信队列(处理失败消息)和类型映射。配置示例: ```sql CREATE ROUTINE LOAD doris_kafka_load ON doris_table PROPERTIES ( "desired_concurrent_number" = "3", "max_batch_interval" = "20", "max_batch_rows" = "500000" ) FROM KAFKA ( "kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092", "kafka_topic" = "doris_topic", "property.security.protocol" = "SSL" ); ``` 此方式支持分布式模式,可横向扩展提升吞吐量,是实时数据同步的最佳实践[^2]。 3. **其他来源同步(如 Clickhouse 或 MySQL)** 对于异构数据库迁移,Doris 推荐使用原生导入方式,避免中间转换开销: - **从 Clickhouse 迁移**:优先选用 Stream Load 或 S3 Load。例如,将 Clickhouse 数据导出为文件,再通过 S3 Load 导入 Doris: ```sql LOAD LABEL clickhouse_to_doris DATA INFILE("s3://bucket/clickhouse_data.parquet") INTO TABLE doris_table PROPERTIES ("aws.s3.access_key" = "your_key"); ``` 避免使用 Spark 或 DataX 等工具,以减少潜在兼容性问题[^3]。 - **从 MySQL 等关系数据库同步**:可结合 Binlog 和 Routine Load 实现准实时同步,或使用第三方工具如 Canal 将数据转发到 Kafka,再通过 Routine Load 导入。 #### 二、数据同步的最佳实践 基于引用内容,Doris 数据同步的最佳实践聚焦于性能优化、错误处理和模型设计。以下是关键建议: 1. **性能优化** - **整导入参数**:针对不同负载,优化 batch size(如 $ \text{batch\_size} = 100000 $)和并发度($ \text{concurrent\_number} $)。例如,Kafka 同步中,增加 `max_batch_interval` 减少小文件生成,提升吞吐量[^2]。 - **分区与分桶设计**:在 Doris 表模型中,合理分区(如按时间分区)和分桶(如哈希分桶)可加速数据分布和查询。例如,Hive 同步时,确保 Doris 表分区与 Hive 分区对齐,减少数据重排[^1]。 - **资源隔离**:在分布式部署中,为导入任务分配独立资源组,避免影响查询性能。监控指标如导入速率 $ r = \frac{\text{数据量}}{\text{时间}} $。 2. **错误处理与监控** - **启用死信队列**:在 Routine Load 中配置死信队列,捕获失败消息(如格式错误),便于重试或审计[^2]。 - **增量检查点**:批量同步时,使用 Label 机制确保幂等性(即重复导入不产生重复数据)。例如,Broker Load 的 `LOAD LABEL` 支持断点续传。 - **监控告警**:集成 Prometheus 监控导入延迟、错误率等指标。设置阈值告警,如延迟 $ t > 5\text{s} $ 时触发通知。 3. **通用最佳实践** - **数据模型适配**:同步前,在 Doris 中预建表并优化数据类型(如使用 Bitmap 聚合)。引用[^1]强,Hive 到 Doris 的同步需考虑 OLAP 查询模式,避免宽表设计。 - **测试与验证**:在生产前进行小规模测试,验证数据一致性和性能。例如,Clickhouse 迁移时,对比源和目标的行数 $ n $ 和校验和。 - **安全与合规**:使用 SSL/TLS 加密数据传输(如 Kafka SSL 认证),并遵循数据治理策略[^2]。 #### 三、总结 Doris 数据同步实现方式灵活多样:批量同步(如从 Hive)适合离线场景,实时同步(如从 Kafka)满足低延迟需求。最佳实践核心在于性能优(参数优化、模型设计)和鲁棒性(错误处理、监控)。通过原生工具如 Stream Load 和 Routine Load,可高效完成迁移[^1][^2][^3]。实际应用中,建议参考 Doris 官方文档并结合具体数据规模进行迭代优化。
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