StarRocks Spark Connector

Spark コネクタを使用してデータをロードする（推奨）

StarRocks は、Apache Spark™ 用に開発したコネクタである StarRocks Connector for Apache Spark™（以下、Spark コネクタ）を提供しています。これを使用して、Spark を介して StarRocks テーブルにデータをロードできます。基本的な原理は、データを蓄積し、STREAM LOAD を通じて一度に StarRocks にロードすることです。Spark コネクタは Spark DataSource V2 に基づいて実装されています。DataSource は Spark DataFrames または Spark SQL を使用して作成できます。バッチモードと構造化ストリーミングモードの両方がサポートされています。

注意

StarRocks テーブルにデータをロードできるのは、SELECT および INSERT 権限を持つユーザーのみです。GRANT の指示に従って、これらの権限をユーザーに付与できます。

バージョン要件

Spark コネクタ	Spark	StarRocks	Java	Scala
1.1.2	3.2, 3.3, 3.4, 3.5	2.5 以降	8	2.12
1.1.1	3.2, 3.3, または 3.4	2.5 以降	8	2.12
1.1.0	3.2, 3.3, または 3.4	2.5 以降	8	2.12

注意

• Spark コネクタの異なるバージョン間の動作の変更については、Upgrade Spark connector を参照してください。
• Spark コネクタはバージョン 1.1.1 以降、MySQL JDBC ドライバを提供していません。ドライバを手動で Spark クラスパスにインポートする必要があります。ドライバは MySQL サイト または Maven Central で見つけることができます。

Spark コネクタの取得

Spark コネクタの JAR ファイルは以下の方法で取得できます：

• コンパイル済みの Spark コネクタ JAR ファイルを直接ダウンロードする。
• Maven プロジェクトに Spark コネクタを依存関係として追加し、JAR ファイルをダウンロードする。
• Spark コネクタのソースコードを自分でコンパイルして JAR ファイルを作成する。

Spark コネクタ JAR ファイルの命名形式は starrocks-spark-connector-${spark_version}_${scala_version}-${connector_version}.jar です。

例えば、環境に Spark 3.2 と Scala 2.12 をインストールしており、Spark コネクタ 1.1.0 を使用したい場合、starrocks-spark-connector-3.2_2.12-1.1.0.jar を使用できます。

注意

一般的に、最新バージョンの Spark コネクタは Spark の最新の 3 つのバージョンとのみ互換性を維持します。

コンパイル済みの Jar ファイルをダウンロード

Maven Central Repository から対応するバージョンの Spark コネクタ JAR を直接ダウンロードします。

Maven 依存関係

1. Maven プロジェクトの pom.xml ファイルに、以下の形式で Spark コネクタを依存関係として追加します。spark_version、scala_version、connector_version をそれぞれのバージョンに置き換えてください。

   <dependency>
   <groupId>com.starrocks</groupId>
   <artifactId>starrocks-spark-connector-${spark_version}_${scala_version}</artifactId>
   <version>${connector_version}</version>
   </dependency>

2. 例えば、環境の Spark バージョンが 3.2、Scala バージョンが 2.12 で、Spark コネクタ 1.1.0 を選択した場合、以下の依存関係を追加する必要があります：

   <dependency>
   <groupId>com.starrocks</groupId>
   <artifactId>starrocks-spark-connector-3.2_2.12</artifactId>
   <version>1.1.0</version>
   </dependency>

自分でコンパイル

1. Spark コネクタパッケージ をダウンロードします。

2. Spark コネクタのソースコードを JAR ファイルにコンパイルするために、以下のコマンドを実行します。spark_version は対応する Spark バージョンに置き換えてください。

   sh build.sh <spark_version>

   例えば、環境の Spark バージョンが 3.2 の場合、以下のコマンドを実行する必要があります：

   sh build.sh 3.2

3. target/ ディレクトリに移動し、コンパイル時に生成された Spark コネクタ JAR ファイル（例：starrocks-spark-connector-3.2_2.12-1.1.0-SNAPSHOT.jar）を見つけます。

注意

正式にリリースされていない Spark コネクタの名前には SNAPSHOT サフィックスが含まれています。

パラメータ

starrocks.fe.http.url

必須: YES
デフォルト値: なし
説明: StarRocks クラスター内の FE の HTTP URL。複数の URL を指定することができ、カンマ（,）で区切る必要があります。形式: <fe_host1>:<fe_http_port1>,<fe_host2>:<fe_http_port2>。バージョン 1.1.1 以降、URL に http:// プレフィックスを追加することもできます。例：http://<fe_host1>:<fe_http_port1>,http://<fe_host2>:<fe_http_port2>。

starrocks.fe.jdbc.url

必須: YES
デフォルト値: なし
説明: FE の MySQL サーバーに接続するために使用されるアドレス。形式: jdbc:mysql://<fe_host>:<fe_query_port>。

starrocks.table.identifier

必須: YES
デフォルト値: なし
説明: StarRocks テーブルの名前。形式: <database_name>.<table_name>。

starrocks.user

必須: YES
デフォルト値: なし
説明: StarRocks クラスターアカウントのユーザー名。ユーザーは StarRocks テーブルに対する SELECT および INSERT 権限 を持っている必要があります。

starrocks.password

必須: YES
デフォルト値: なし
説明: StarRocks クラスターアカウントのパスワード。

starrocks.write.label.prefix

必須: NO
デフォルト値: spark-
説明: Stream Load で使用されるラベルプレフィックス。

starrocks.write.enable.transaction-stream-load

必須: NO
デフォルト値: TRUE
説明: Stream Load トランザクションインターフェース を使用してデータをロードするかどうか。StarRocks v2.5 以降が必要です。この機能は、トランザクション内でより多くのデータを少ないメモリ使用量でロードし、パフォーマンスを向上させます。
注意: バージョン 1.1.1 以降、このパラメータは starrocks.write.max.retries の値が非正の場合にのみ有効です。なぜなら、Stream Load トランザクションインターフェースはリトライをサポートしていないためです。

starrocks.write.buffer.size

必須: NO
デフォルト値: 104857600
説明: 一度に StarRocks に送信される前にメモリ内に蓄積できるデータの最大サイズ。このパラメータを大きな値に設定すると、ロードパフォーマンスが向上しますが、ロードの遅延が増加する可能性があります。

starrocks.write.buffer.rows

必須: NO
デフォルト値: Integer.MAX_VALUE
説明: バージョン 1.1.1 以降でサポートされています。一度に StarRocks に送信される前にメモリ内に蓄積できる行の最大数。

starrocks.write.flush.interval.ms

必須: NO
デフォルト値: 300000
説明: データが StarRocks に送信される間隔。このパラメータはロードの遅延を制御するために使用されます。

starrocks.write.max.retries

必須: NO
デフォルト値: 3
説明: バージョン 1.1.1 以降でサポートされています。ロードが失敗した場合に同じバッチのデータに対して Stream Load を再試行する回数。
注意: Stream Load トランザクションインターフェースはリトライをサポートしていないため、このパラメータが正の場合、コネクタは常に Stream Load インターフェースを使用し、starrocks.write.enable.transaction-stream-load の値を無視します。

starrocks.write.retry.interval.ms

必須: NO
デフォルト値: 10000
説明: バージョン 1.1.1 以降でサポートされています。ロードが失敗した場合に同じバッチのデータに対して Stream Load を再試行する間隔。

starrocks.columns

必須: NO
デフォルト値: なし
説明: データをロードしたい StarRocks テーブルの列。複数の列を指定することができ、カンマ（,）で区切る必要があります。例："col0,col1,col2"。

starrocks.column.types

必須: NO
デフォルト値: なし
説明: バージョン 1.1.1 以降でサポートされています。StarRocks テーブルから推測されるデフォルトのデータ型とデフォルトマッピングを使用する代わりに、Spark 用の列データ型をカスタマイズします。パラメータ値は Spark の StructType#toDDL の出力と同じ DDL 形式のスキーマです。例：col0 INT, col1 STRING, col2 BIGINT。カスタマイズが必要な列のみを指定する必要があります。使用例として、BITMAP または HLL 型の列にデータをロードすることが挙げられます。

starrocks.write.properties.*

必須: NO
デフォルト値: なし
説明: Stream Load の動作を制御するために使用されるパラメータ。例えば、パラメータ starrocks.write.properties.format はロードされるデータの形式を指定します。サポートされているパラメータとその説明のリストについては、STREAM LOAD を参照してください。

starrocks.write.properties.format

必須: NO
デフォルト値: CSV
説明: Spark コネクタがデータを StarRocks に送信する前に各バッチのデータを変換する際のファイル形式。有効な値：CSV および JSON。

starrocks.write.properties.row_delimiter

必須: NO
デフォルト値: \n
説明: CSV 形式のデータの行区切り文字。

starrocks.write.properties.column_separator

必須: NO
デフォルト値: \t
説明: CSV 形式のデータの列区切り文字。

starrocks.write.properties.partial_update

必須: NO
デフォルト値: FALSE
説明: 部分更新を使用するかどうか。有効な値：TRUE および FALSE。デフォルト値：FALSE、この機能を無効にすることを示します。

starrocks.write.properties.partial_update_mode

必須: NO
デフォルト値: row
説明: 部分更新のモードを指定します。有効な値：row および column。

• 値 row（デフォルト）は行モードでの部分更新を意味し、多くの列と小さなバッチでのリアルタイム更新に適しています。
• 値 column は列モードでの部分更新を意味し、少ない列と多くの行でのバッチ更新に適しています。このようなシナリオでは、列モードを有効にすると更新速度が速くなります。例えば、100 列のテーブルで、すべての行に対して 10 列（全体の 10%）のみが更新される場合、列モードの更新速度は 10 倍速くなります。

starrocks.write.num.partitions

必須: NO
デフォルト値: なし
説明: Spark がデータを書き込む際に並行して使用できるパーティションの数。データ量が少ない場合、パーティションの数を減らしてロードの同時実行性と頻度を下げることができます。このパラメータのデフォルト値は Spark によって決定されます。ただし、この方法は Spark Shuffle コストを引き起こす可能性があります。

starrocks.write.partition.columns

必須: NO
デフォルト値: なし
説明: Spark のパーティション列。このパラメータは starrocks.write.num.partitions が指定されている場合にのみ有効です。このパラメータが指定されていない場合、書き込まれるすべての列がパーティションに使用されます。

starrocks.timezone

必須: NO
デフォルト値: JVM のデフォルトタイムゾーン
説明: バージョン 1.1.1 以降でサポートされています。Spark の TimestampType を StarRocks の DATETIME に変換する際に使用されるタイムゾーン。デフォルトは ZoneId#systemDefault() によって返される JVM のタイムゾーンです。形式は Asia/Shanghai のようなタイムゾーン名、または +08:00 のようなゾーンオフセットで指定できます。

Spark と StarRocks のデータ型マッピング

• デフォルトのデータ型マッピングは以下の通りです：

  Spark データ型	StarRocks データ型
  BooleanType	BOOLEAN
  ByteType	TINYINT
  ShortType	SMALLINT
  IntegerType	INT
  LongType	BIGINT
  StringType	LARGEINT
  FloatType	FLOAT
  DoubleType	DOUBLE
  DecimalType	DECIMAL
  StringType	CHAR
  StringType	VARCHAR
  StringType	STRING
  StringType	JSON
  DateType	DATE
  TimestampType	DATETIME
  ArrayType	ARRAY 注意: バージョン 1.1.1 以降でサポートされています。詳細な手順については、Load data into columns of ARRAY type を参照してください。

• データ型マッピングをカスタマイズすることもできます。

  例えば、StarRocks テーブルに BITMAP および HLL 列が含まれているが、Spark はこれらのデータ型をサポートしていません。Spark で対応するデータ型をカスタマイズする必要があります。詳細な手順については、BITMAP および HLL 列にデータをロードする方法を参照してください。BITMAP および HLL はバージョン 1.1.1 以降でサポートされています。

Spark コネクタのアップグレード

バージョン 1.1.0 から 1.1.1 へのアップグレード

• バージョン 1.1.1 以降、Spark コネクタは MySQL の公式 JDBC ドライバである mysql-connector-java を提供していません。これは mysql-connector-java が使用する GPL ライセンスの制限によるものです。しかし、Spark コネクタは StarRocks のテーブルメタデータに接続するために MySQL JDBC ドライバを必要とするため、ドライバを手動で Spark クラスパスに追加する必要があります。ドライバは MySQL サイト または Maven Central で見つけることができます。
• バージョン 1.1.1 以降、コネクタはデフォルトで Stream Load インターフェースを使用し、バージョン 1.1.0 の Stream Load トランザクションインターフェースではありません。Stream Load トランザクションインターフェースを引き続き使用したい場合は、オプション starrocks.write.max.retries を 0 に設定できます。詳細については、starrocks.write.enable.transaction-stream-load および starrocks.write.max.retries の説明を参照してください。

例

以下の例は、Spark DataFrames または Spark SQL を使用して Spark コネクタで StarRocks テーブルにデータをロードする方法を示しています。Spark DataFrames はバッチモードと構造化ストリーミングモードの両方をサポートしています。

詳細な例については、Spark Connector Examples を参照してください。

準備

StarRocks テーブルを作成

データベース test を作成し、主キーテーブル score_board を作成します。

CREATE DATABASE `test`;

CREATE TABLE `test`.`score_board`
(
    `id` int(11) NOT NULL COMMENT "",
    `name` varchar(65533) NULL DEFAULT "" COMMENT "",
    `score` int(11) NOT NULL DEFAULT "0" COMMENT ""
)
ENGINE=OLAP
PRIMARY KEY(`id`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`id`);

ネットワーク設定

Spark が配置されているマシンが、StarRocks クラスターの FE ノードに http_port（デフォルト: 8030）および query_port（デフォルト: 9030）を介してアクセスでき、BE ノードに be_http_port（デフォルト: 8040）を介してアクセスできることを確認します。

Spark 環境のセットアップ

以下の例は Spark 3.2.4 で実行され、spark-shell、pyspark、および spark-sql を使用します。例を実行する前に、Spark コネクタ JAR ファイルを $SPARK_HOME/jars ディレクトリに配置してください。

Spark DataFrames でデータをロード

以下の 2 つの例は、Spark DataFrames バッチまたは構造化ストリーミングモードでデータをロードする方法を説明しています。

バッチ

メモリ内でデータを構築し、StarRocks テーブルにデータをロードします。

1. Scala または Python を使用して Spark アプリケーションを書くことができます。

Scala の場合、spark-shell で以下のコードスニペットを実行します：

// 1. シーケンスから DataFrame を作成します。
val data = Seq((1, "starrocks", 100), (2, "spark", 100))
val df = data.toDF("id", "name", "score")

// 2. フォーマットを "starrocks" として設定し、以下のオプションを設定して StarRocks に書き込みます。
// 自分の環境に応じてオプションを変更する必要があります。
df.write.format("starrocks")
    .option("starrocks.fe.http.url", "127.0.0.1:8030")
    .option("starrocks.fe.jdbc.url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:9030")
    .option("starrocks.table.identifier", "test.score_board")
    .option("starrocks.user", "root")
    .option("starrocks.password", "")
    .mode("append")
    .save()

Python の場合、pyspark で以下のコードスニペットを実行します：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession \
     .builder \
     .appName("StarRocks Example") \
     .getOrCreate()

 # 1. シーケンスから DataFrame を作成します。
 data = [(1, "starrocks", 100), (2, "spark", 100)]
 df = spark.sparkContext.parallelize(data) \
         .toDF(["id", "name", "score"])

 # 2. フォーマットを "starrocks" として設定し、以下のオプションを設定して StarRocks に書き込みます。
 # 自分の環境に応じてオプションを変更する必要があります。
 df.write.format("starrocks") \
     .option("starrocks.fe.http.url", "127.0.0.1:8030") \
     .option("starrocks.fe.jdbc.url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:9030") \
     .option("starrocks.table.identifier", "test.score_board") \
     .option("starrocks.user", "root") \
     .option("starrocks.password", "") \
     .mode("append") \
     .save()

2. StarRocks テーブルのデータをクエリします。

   MySQL [test]> SELECT * FROM `score_board`;
   +------+-----------+-------+
   | id   | name      | score |
   +------+-----------+-------+
   |    1 | starrocks |   100 |
   |    2 | spark     |   100 |
   +------+-----------+-------+
   2 rows in set (0.00 sec)

構造化ストリーミング

CSV ファイルからデータのストリーミング読み取りを構築し、StarRocks テーブルにデータをロードします。

1. ディレクトリ csv-data に、以下のデータを含む CSV ファイル test.csv を作成します：

   3,starrocks,100
   4,spark,100

2. Scala または Python を使用して Spark アプリケーションを書くことができます。

Scala の場合、spark-shell で以下のコードスニペットを実行します：

import org.apache.spark.sql.types.StructType

// 1. CSV から DataFrame を作成します。
val schema = (new StructType()
        .add("id", "integer")
        .add("name", "string")
        .add("score", "integer")
    )
val df = (spark.readStream
        .option("sep", ",")
        .schema(schema)
        .format("csv") 
        // ディレクトリ "csv-data" へのパスに置き換えてください。
        .load("/path/to/csv-data")
    )

// 2. フォーマットを "starrocks" として設定し、以下のオプションを設定して StarRocks に書き込みます。
// 自分の環境に応じてオプションを変更する必要があります。
val query = (df.writeStream.format("starrocks")
        .option("starrocks.fe.http.url", "127.0.0.1:8030")
        .option("starrocks.fe.jdbc.url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:9030")
        .option("starrocks.table.identifier", "test.score_board")
        .option("starrocks.user", "root")
        .option("starrocks.password", "")
        // チェックポイントディレクトリに置き換えてください
        .option("checkpointLocation", "/path/to/checkpoint")
        .outputMode("append")
        .start()
    )

Python の場合、pyspark で以下のコードスニペットを実行します：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType, StructType, StructField

spark = SparkSession \
     .builder \
     .appName("StarRocks SS Example") \
     .getOrCreate()

 # 1. CSV から DataFrame を作成します。
 schema = StructType([
         StructField("id", IntegerType()),
         StructField("name", StringType()),
         StructField("score", IntegerType())
     ])
 df = (
     spark.readStream
     .option("sep", ",")
     .schema(schema)
     .format("csv")
     # ディレクトリ "csv-data" へのパスに置き換えてください。
     .load("/path/to/csv-data")
 )

 # 2. フォーマットを "starrocks" として設定し、以下のオプションを設定して StarRocks に書き込みます。
 # 自分の環境に応じてオプションを変更する必要があります。
 query = (
     df.writeStream.format("starrocks")
     .option("starrocks.fe.http.url", "127.0.0.1:8030")
     .option("starrocks.fe.jdbc.url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:9030")
     .option("starrocks.table.identifier", "test.score_board")
     .option("starrocks.user", "root")
     .option("starrocks.password", "")
     # チェックポイントディレクトリに置き換えてください
     .option("checkpointLocation", "/path/to/checkpoint")
     .outputMode("append")
     .start()
 )

3. StarRocks テーブルのデータをクエリします。

   MySQL [test]> select * from score_board;
   +------+-----------+-------+
   | id   | name      | score |
   +------+-----------+-------+
   |    4 | spark     |   100 |
   |    3 | starrocks |   100 |
   +------+-----------+-------+
   2 rows in set (0.67 sec)

Spark SQL でデータをロード

以下の例は、Spark SQL CLI の INSERT INTO ステートメントを使用して Spark SQL でデータをロードする方法を説明しています。

1. spark-sql で以下の SQL ステートメントを実行します：

   -- 1. データソースを `starrocks` として設定し、以下のオプションを設定してテーブルを作成します。
   -- 自分の環境に応じてオプションを変更する必要があります。
   CREATE TABLE `score_board`
   USING starrocks
   OPTIONS(
   "starrocks.fe.http.url"="127.0.0.1:8030",
   "starrocks.fe.jdbc.url"="jdbc:mysql://127.0.0.1:9030",
   "starrocks.table.identifier"="test.score_board",
   "starrocks.user"="root",
   "starrocks.password"=""
   );
   
   -- 2. テーブルに 2 行を挿入します。
   INSERT INTO `score_board` VALUES (5, "starrocks", 100), (6, "spark", 100);

2. StarRocks テーブルのデータをクエリします。

   MySQL [test]> select * from score_board;
   +------+-----------+-------+
   | id   | name      | score |
   +------+-----------+-------+
   |    6 | spark     |   100 |
   |    5 | starrocks |   100 |
   +------+-----------+-------+
   2 rows in set (0.00 sec)

ベストプラクティス

主キーテーブルにデータをロードする

このセクションでは、StarRocks 主キーテーブルにデータをロードして部分更新や条件付き更新を実現する方法を示します。これらの機能の詳細な紹介については、Change data through loading を参照してください。これらの例では Spark SQL を使用します。

準備

StarRocks でデータベース test を作成し、主キーテーブル score_board を作成します。

CREATE DATABASE `test`;

CREATE TABLE `test`.`score_board`
(
    `id` int(11) NOT NULL COMMENT "",
    `name` varchar(65533) NULL DEFAULT "" COMMENT "",
    `score` int(11) NOT NULL DEFAULT "0" COMMENT ""
)
ENGINE=OLAP
PRIMARY KEY(`id`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`id`);

部分更新

この例では、ロードを通じて name 列のデータのみを更新する方法を示します：

1. MySQL クライアントで StarRocks テーブルに初期データを挿入します。

   mysql> INSERT INTO `score_board` VALUES (1, 'starrocks', 100), (2, 'spark', 100);
   
   mysql> select * from score_board;
   +------+-----------+-------+
   | id   | name      | score |
   +------+-----------+-------+
   |    1 | starrocks |   100 |
   |    2 | spark     |   100 |
   +------+-----------+-------+
   2 rows in set (0.02 sec)

2. Spark SQL クライアントで Spark テーブル score_board を作成します。

   • コネクタに部分更新を行うことを伝えるために、オプション starrocks.write.properties.partial_update を true に設定します。
   • コネクタに書き込む列を伝えるために、オプション starrocks.columns を "id,name" に設定します。

   CREATE TABLE `score_board`
   USING starrocks
   OPTIONS(
       "starrocks.fe.http.url"="127.0.0.1:8030",
       "starrocks.fe.jdbc.url"="jdbc:mysql://127.0.0.1:9030",
       "starrocks.table.identifier"="test.score_board",
       "starrocks.user"="root",
       "starrocks.password"="",
       "starrocks.write.properties.partial_update"="true",
       "starrocks.columns"="id,name"
    );

3. Spark SQL クライアントでテーブルにデータを挿入し、name 列のみを更新します。

   INSERT INTO `score_board` VALUES (1, 'starrocks-update'), (2, 'spark-update');

4. MySQL クライアントで StarRocks テーブルをクエリします。

   name の値のみが変更され、score の値は変更されていないことがわかります。

   mysql> select * from score_board;
   +------+------------------+-------+
   | id   | name             | score |
   +------+------------------+-------+
   |    1 | starrocks-update |   100 |
   |    2 | spark-update     |   100 |
   +------+------------------+-------+
   2 rows in set (0.02 sec)

条件付き更新

この例では、score 列の値に基づいて条件付き更新を行う方法を示します。id の更新は、新しい score の値が古い値以上の場合にのみ有効になります。

1. MySQL クライアントで StarRocks テーブルに初期データを挿入します。

   mysql> INSERT INTO `score_board` VALUES (1, 'starrocks', 100), (2, 'spark', 100);
   
   mysql> select * from score_board;
   +------+-----------+-------+
   | id   | name      | score |
   +------+-----------+-------+
   |    1 | starrocks |   100 |
   |    2 | spark     |   100 |
   +------+-----------+-------+
   2 rows in set (0.02 sec)

2. Spark テーブル score_board を以下の方法で作成します。

   • コネクタに score 列を条件として使用することを伝えるために、オプション starrocks.write.properties.merge_condition を score に設定します。
   • コネクタが Stream Load インターフェースを使用してデータをロードすることを確認します。Stream Load トランザクションインターフェースはこの機能をサポートしていません。

   CREATE TABLE `score_board`
   USING starrocks
   OPTIONS(
       "starrocks.fe.http.url"="127.0.0.1:8030",
       "starrocks.fe.jdbc.url"="jdbc:mysql://127.0.0.1:9030",
       "starrocks.table.identifier"="test.score_board",
       "starrocks.user"="root",
       "starrocks.password"="",
       "starrocks.write.properties.merge_condition"="score"
    );

3. Spark SQL クライアントでテーブルにデータを挿入し、id が 1 の行を小さい score 値で更新し、id が 2 の行を大きい score 値で更新します。

   INSERT INTO `score_board` VALUES (1, 'starrocks-update', 99), (2, 'spark-update', 101);

4. MySQL クライアントで StarRocks テーブルをクエリします。

   id が 2 の行のみが変更され、id が 1 の行は変更されていないことがわかります。

   mysql> select * from score_board;
   +------+--------------+-------+
   | id   | name         | score |
   +------+--------------+-------+
   |    1 | starrocks    |   100 |
   |    2 | spark-update |   101 |
   +------+--------------+-------+
   2 rows in set (0.03 sec)

BITMAP 型の列にデータをロード

BITMAP は、UV のカウントのような count distinct を高速化するためによく使用されます。Use Bitmap for exact Count Distinct を参照してください。ここでは、UV のカウントを例に、BITMAP 型の列にデータをロードする方法を示します。BITMAP はバージョン 1.1.1 以降でサポートされています。

1. StarRocks 集計テーブルを作成します。

   データベース test に、visit_users 列が BITMAP 型として定義され、集計関数 BITMAP_UNION で設定された集計テーブル page_uv を作成します。

   CREATE TABLE `test`.`page_uv` (
     `page_id` INT NOT NULL COMMENT 'page ID',
     `visit_date` datetime NOT NULL COMMENT 'access time',
     `visit_users` BITMAP BITMAP_UNION NOT NULL COMMENT 'user ID'
   ) ENGINE=OLAP
   AGGREGATE KEY(`page_id`, `visit_date`)
   DISTRIBUTED BY HASH(`page_id`);

2. Spark テーブルを作成します。

   Spark テーブルのスキーマは StarRocks テーブルから推測され、Spark は BITMAP 型をサポートしていません。そのため、Spark で対応する列データ型をカスタマイズする必要があります。例えば、BIGINT として、オプション "starrocks.column.types"="visit_users BIGINT" を設定します。Stream Load を使用してデータを取り込む際、コネクタは to_bitmap 関数を使用して BIGINT 型のデータを BITMAP 型に変換します。

   spark-sql で以下の DDL を実行します：

   CREATE TABLE `page_uv`
   USING starrocks
   OPTIONS(
      "starrocks.fe.http.url"="127.0.0.1:8030",
      "starrocks.fe.jdbc.url"="jdbc:mysql://127.0.0.1:9030",
      "starrocks.table.identifier"="test.page_uv",
      "starrocks.user"="root",
      "starrocks.password"="",
      "starrocks.column.types"="visit_users BIGINT"
   );

3. StarRocks テーブルにデータをロードします。

   spark-sql で以下の DML を実行します：

   INSERT INTO `page_uv` VALUES
      (1, CAST('2020-06-23 01:30:30' AS TIMESTAMP), 13),
      (1, CAST('2020-06-23 01:30:30' AS TIMESTAMP), 23),
      (1, CAST('2020-06-23 01:30:30' AS TIMESTAMP), 33),
      (1, CAST('2020-06-23 02:30:30' AS TIMESTAMP), 13),
      (2, CAST('2020-06-23 01:30:30' AS TIMESTAMP), 23);

4. StarRocks テーブルからページ UV を計算します。

   MySQL [test]> SELECT `page_id`, COUNT(DISTINCT `visit_users`) FROM `page_uv` GROUP BY `page_id`;
   +---------+-----------------------------+
   | page_id | count(DISTINCT visit_users) |
   +---------+-----------------------------+
   |       2 |                           1 |
   |       1 |                           3 |
   +---------+-----------------------------+
   2 rows in set (0.01 sec)

注意:

コネクタは to_bitmap 関数を使用して、Spark の TINYINT、SMALLINT、INTEGER、および BIGINT 型のデータを StarRocks の BITMAP 型に変換し、他の Spark データ型には bitmap_hash 関数を使用します。

HLL 型の列にデータをロード

HLL は、近似 count distinct に使用できます。Use HLL for approximate count distinct を参照してください。

ここでは、UV のカウントを例に、HLL 型の列にデータをロードする方法を示します。HLL はバージョン 1.1.1 以降でサポートされています。

1. StarRocks 集計テーブルを作成します。

   データベース test に、visit_users 列が HLL 型として定義され、集計関数 HLL_UNION で設定された集計テーブル hll_uv を作成します。

   CREATE TABLE `hll_uv` (
   `page_id` INT NOT NULL COMMENT 'page ID',
   `visit_date` datetime NOT NULL COMMENT 'access time',
   `visit_users` HLL HLL_UNION NOT NULL COMMENT 'user ID'
   ) ENGINE=OLAP
   AGGREGATE KEY(`page_id`, `visit_date`)
   DISTRIBUTED BY HASH(`page_id`);

2. Spark テーブルを作成します。

   Spark テーブルのスキーマは StarRocks テーブルから推測され、Spark は HLL 型をサポートしていません。そのため、Spark で対応する列データ型をカスタマイズする必要があります。例えば、BIGINT として、オプション "starrocks.column.types"="visit_users BIGINT" を設定します。Stream Load を使用してデータを取り込む際、コネクタは hll_hash 関数を使用して BIGINT 型のデータを HLL 型に変換します。

   spark-sql で以下の DDL を実行します：

   CREATE TABLE `hll_uv`
   USING starrocks
   OPTIONS(
      "starrocks.fe.http.url"="127.0.0.1:8030",
      "starrocks.fe.jdbc.url"="jdbc:mysql://127.0.0.1:9030",
      "starrocks.table.identifier"="test.hll_uv",
      "starrocks.user"="root",
      "starrocks.password"="",
      "starrocks.column.types"="visit_users BIGINT"
   );

3. StarRocks テーブルにデータをロードします。

   spark-sql で以下の DML を実行します：

   INSERT INTO `hll_uv` VALUES
      (3, CAST('2023-07-24 12:00:00' AS TIMESTAMP), 78),
      (4, CAST('2023-07-24 13:20:10' AS TIMESTAMP), 2),
      (3, CAST('2023-07-24 12:30:00' AS TIMESTAMP), 674);

4. StarRocks テーブルからページ UV を計算します。

   MySQL [test]> SELECT `page_id`, COUNT(DISTINCT `visit_users`) FROM `hll_uv` GROUP BY `page_id`;
   +---------+-----------------------------+
   | page_id | count(DISTINCT visit_users) |
   +---------+-----------------------------+
   |       4 |                           1 |
   |       3 |                           2 |
   +---------+-----------------------------+
   2 rows in set (0.01 sec)

ARRAY 型の列にデータをロード

以下の例は、ARRAY 型の列にデータをロードする方法を説明しています。

1. StarRocks テーブルを作成します。

   データベース test に、1 つの INT 列と 2 つの ARRAY 列を含む主キーテーブル array_tbl を作成します。

   CREATE TABLE `array_tbl` (
       `id` INT NOT NULL,
       `a0` ARRAY<STRING>,
       `a1` ARRAY<ARRAY<INT>>
    )
    ENGINE=OLAP
    PRIMARY KEY(`id`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id`)
    ;

2. StarRocks にデータを書き込みます。

   一部のバージョンの StarRocks は ARRAY 列のメタデータを提供していないため、コネクタはこの列の対応する Spark データ型を推測できません。ただし、オプション starrocks.column.types で列の対応する Spark データ型を明示的に指定できます。この例では、オプションを a0 ARRAY<STRING>,a1 ARRAY<ARRAY<INT>> として設定できます。

   spark-shell で以下のコードを実行します：

    val data = Seq(
       |  (1, Seq("hello", "starrocks"), Seq(Seq(1, 2), Seq(3, 4))),
       |  (2, Seq("hello", "spark"), Seq(Seq(5, 6, 7), Seq(8, 9, 10)))
       | )
    val df = data.toDF("id", "a0", "a1")
    df.write
         .format("starrocks")
         .option("starrocks.fe.http.url", "127.0.0.1:8030")
         .option("starrocks.fe.jdbc.url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:9030")
         .option("starrocks.table.identifier", "test.array_tbl")
         .option("starrocks.user", "root")
         .option("starrocks.password", "")
         .option("starrocks.column.types", "a0 ARRAY<STRING>,a1 ARRAY<ARRAY<INT>>")
         .mode("append")
         .save()

3. StarRocks テーブルのデータをクエリします。

   MySQL [test]> SELECT * FROM `array_tbl`;
   +------+-----------------------+--------------------+
   | id   | a0                    | a1                 |
   +------+-----------------------+--------------------+
   |    1 | ["hello","starrocks"] | [[1,2],[3,4]]      |
   |    2 | ["hello","spark"]     | [[5,6,7],[8,9,10]] |
   +------+-----------------------+--------------------+
   2 rows in set (0.01 sec)