版本：2.5

使用 Spark connector 导入数据（推荐）

StarRocks 提供 Apache Spark™ 连接器 (StarRocks Connector for Apache Spark™)，可以通过 Spark 导入数据至 StarRocks（推荐）。基本原理是对数据攒批后，通过 Stream Load 批量导入StarRocks。Connector 导入数据基于Spark DataSource V2 实现，可以通过 Spark DataFrame 或 Spark SQL 创建 DataSource，支持 Batch 和 Structured Streaming。

注意

使用 Spark connector 导入数据至 StarRocks 需要目标表的 SELECT 和 INSERT 权限。如果您的用户账号没有这些权限，请参考 GRANT 给用户赋权。

版本要求

Connector	Spark	StarRocks	Java	Scala
1.1.2	3.2, 3.3, 3.4, 3.5	2.5 及以上	8	2.12
1.1.1	3.2, 3.3, 3.4	2.5 及以上	8	2.12
1.1.0	3.2, 3.3, 3.4	2.5 及以上	8	2.12

注意

了解不同版本的 Spark connector 之间的行为变化，请查看升级 Spark connector。

自 1.1.1 版本起，Spark connector 不再提供 MySQL JDBC 驱动程序，您需要将驱动程序手动放到 Spark 的类路径中。您可以在 MySQL 官网或 Maven 中央仓库上找到该驱动程序。

获取 Connector

您可以通过以下方式获取 connector jar 包

直接下载已经编译好的jar
通过 Maven 添加 connector 依赖
通过源码手动编译

connector jar包的命名格式如下

starrocks-spark-connector-${spark_version}_${scala_version}-${connector_version}.jar

比如，想在 Spark 3.2 和 scala 2.12 上使用 1.1.0 版本的 connector，可以选择 starrocks-spark-connector-3.2_2.12-1.1.0.jar。

注意

一般情况下最新版本的 connector 只维护最近3个版本的 Spark。

直接下载

可以在 Maven Central Repository 获取不同版本的 connector jar。

Maven 依赖

依赖配置的格式如下，需要将 spark_version、scala_version 和 connector_version 替换成对应的版本。

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

比如，想在 Spark 3.2 和 scala 2.12 上使用 1.1.0 版本的 connector，可以添加如下依赖

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

手动编译

下载 Spark 连接器代码。
通过如下命令进行编译，需要将 spark_version 替换成相应的 Spark 版本
```
sh build.sh <spark_version>
```
比如，在 Spark 3.2 上使用，命令如下
```
sh build.sh 3.2
```
编译完成后，target/ 目录下会生成 connector jar 包，比如 starrocks-spark-connector-3.2_2.12-1.1-SNAPSHOT.jar。

注意

非正式发布的connector版本会带有SNAPSHOT后缀。

参数说明

参数	是否必填	默认值	描述
starrocks.fe.http.url	是	无	FE 的 HTTP 地址，支持输入多个FE地址，使用逗号 , 分隔。格式为 `<fe_host1>:<fe_http_port1>,<fe_host2>:<fe_http_port2>`。自版本 1.1.1 开始，您还可以在 URL 中添加 `http://` 前缀，例如 `http://<fe_host1>:<fe_http_port1>,http://<fe_host2>:<fe_http_port2>`。
starrocks.fe.jdbc.url	是	无	FE 的 MySQL Server 连接地址。格式为 `jdbc:mysql://<fe_host>:<fe_query_port>`。
starrocks.table.identifier	是	无	StarRocks 目标表的名称，格式为 `<database_name>.<table_name>`。
starrocks.user	是	无	StarRocks 集群账号的用户名。使用 Spark connector 导入数据至 StarRocks 需要目标表的 SELECT 和 INSERT 权限。如果您的用户账号没有这些权限，请参考 GRANT 给用户赋权。
starrocks.password	是	无	StarRocks 集群账号的用户密码。
starrocks.write.label.prefix	否	spark-	指定Stream Load使用的label的前缀。
starrocks.write.enable.transaction-stream-load	否	true	是否使用 Stream Load 事务接口导入数据。要求 StarRocks 版本为 v2.5 或更高。此功能可以在一次导入事务中导入更多数据，同时减少内存使用量，提高性能。注意：自 1.1.1 版本以来，只有当 `starrocks.write.max.retries` 的值为非正数时，此参数才会生效，因为 Stream Load 事务接口不支持重试。
starrocks.write.buffer.size	否	104857600	积攒在内存中的数据量，达到该阈值后数据一次性发送给 StarRocks，支持带单位`k`, `m`, `g`。增大该值能提高导入性能，但会带来写入延迟。
starrocks.write.buffer.rows	否	Integer.MAX_VALUE	自 1.1.1 版本起支持。积攒在内存中的数据行数，达到该阈值后数据一次性发送给 StarRocks。
starrocks.write.flush.interval.ms	否	300000	数据攒批发送的间隔，用于控制数据写入StarRocks的延迟。
starrocks.write.max.retries	否	3	自 1.1.1 版本起支持。如果一批数据导入失败，Spark connector 导入该批数据的重试次数上线。注意：由于 Stream Load 事务接口不支持重试。如果此参数为正数，则 Spark connector 始终使用 Stream Load 接口，并忽略 `starrocks.write.enable.transaction-stream-load` 的值。
starrocks.write.retry.interval.ms	否	10000	自 1.1.1 版本起支持。如果一批数据导入失败，Spark connector 尝试再次导入该批数据的时间间隔。
starrocks.columns	否	无	支持向 StarRocks 表中写入部分列，通过该参数指定列名，多个列名之间使用逗号 (,) 分隔，例如"c0,c1,c2"。
starrocks.write.properties.*	否	无	指定 Stream Load 的参数，用于控制导入行为，例如使用 `starrocks.write.properties.format` 指定导入数据的格式为 CSV 或者 JSON。更多参数和说明，请参见 Stream Load。
starrocks.write.properties.format	否	CSV	指定导入数据的格式，取值为 CSV 和 JSON。connector 会将每批数据转换成相应的格式发送给 StarRocks。
starrocks.write.properties.row_delimiter	否	\n	使用CSV格式导入时，用于指定行分隔符。
starrocks.write.properties.column_separator	否	\t	使用CSV格式导入时，用于指定列分隔符。
starrocks.write.num.partitions	否	无	Spark用于并行写入的分区数，数据量小时可以通过减少分区数降低导入并发和频率，默认分区数由Spark决定。使用该功能可能会引入 Spark Shuffle cost。
starrocks.write.partition.columns	否	无	用于Spark分区的列，只有指定 starrocks.write.num.partitions 后才有效，如果不指定则使用所有写入的列进行分区
starrocks.timezone	否	JVM 默认时区	自 1.1.1 版本起支持。StarRocks 的时区。用于将 Spark 的 `TimestampType` 类型的值转换为 StarRocks 的 `DATETIME` 类型的值。默认为 `ZoneId#systemDefault()` 返回的 JVM 时区。格式可以是时区名称，例如 Asia/Shanghai，或时区偏移，例如 +08:00。

数据类型映射

数据类型映射默认如下：

Spark 数据类型	StarRocks 数据类型
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 说明: 自版本 1.1.1 开始支持。详细步骤, 请参见导入至 ARRAY 类型的列.

您还可以自定义数据类型映射。

例如，一个 StarRocks 表包含了 BITMAP 和 HLL 类型的列，但 Spark 不支持这两种数据类型。则您需要在 Spark 中设置其支持的数据类型，并且自定义数据类型映射关系。详细步骤，参见导入至 BITMAP 和 HLL 类型的列。自版本 1.1.1 起支持导入至 BITMAP 和 HLL 类型的列。

升级 Spark connector

1.1.0 升级至 1.1.1

自 1.1.1 版本开始，Spark connector 不再提供 MySQL 官方 JDBC 驱动程序 mysql-connector-java，因为该驱动程序使用 GPL 许可证，存在一些限制。然而，Spark连接器仍然需要 MySQL JDBC 驱动程序才能连接到 StarRocks 以获取表的元数据，因此您需要手动将驱动程序添加到 Spark 类路径中。您可以在 MySQL 官网或 Maven 中央仓库上找到这个驱动程序。
自 1.1.1 版本开始，Spark connector 默认使用 Stream Load 接口，而不是 1.1.0 版本中的 Stream Load 事务接口。如果您仍然希望使用 Stream Load 事务接口，您可以将选项 starrocks.write.max.retries 设置为 0。详细信息，参见 starrocks.write.enable.transaction-stream-load 和 starrocks.write.max.retries 的说明。

使用示例

通过一个例子说明如何使用 connector 写入 StarRocks 表，包括使用 Spark DataFrame 和 Spark SQL，其中 DataFrame 包括 Batch 和 Structured Streaming 两种模式。

更多示例请参考 Spark Connector Examples，后续会补充更多例子。

准备工作

创建StarRocks表

创建数据库 test，并在其中创建名为 score_board 的主键表。

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`)
;

Spark 环境

示例基于 Spark 3.2.4，使用 spark-shell，pyspark 和 spark-sql 进行演示，运行前请将 connector jar放置在 $SPARK_HOME/jars 目录下。

使用 Spark DataFrame 写入数据

下面分别介绍在 Batch 和 Structured Streaming 下如何写入数据。

Batch

该例子演示了在内存中构造数据并写入 StarRocks 表。

您可以使用 Scala 或者 Python 语言编写 Spark 应用程序。

如果是使用 Scala 语言，则在 spark-shell 中可以运行如下代码：

// 1. Create a DataFrame from CSV.
val data = Seq((1, "starrocks", 100), (2, "spark", 100))
val df = data.toDF("id", "name", "score")

// 2. Write to StarRocks by configuring the format as "starrocks" and the following options. 
// You need to modify the options according your own environment.
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()

如果是使用 python 语言，则在 pyspark 中可以运行如下代码：

from pyspark.sql import SparkSession

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

 # 1. Create a DataFrame from a sequence.
 data = [(1, "starrocks", 100), (2, "spark", 100)]
 df = spark.sparkContext.parallelize(data) \
         .toDF(["id", "name", "score"])

 # 2. Write to StarRocks by configuring the format as "starrocks" and the following options. 
 # You need to modify the options according your own environment.
 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()

在 StarRocks 中查询结果。

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

Structured Streaming

该例子演示了在从csv文件流式读取数据并写入 StarRocks 表。

在目录 csv-data 下创建 csv 文件 test.csv，数据如下
```
3,starrocks,100
4,spark,100
```

您可以使用 Scala 或者 Python 语言编写 Spark 应用程序。

如果是使用 Scala 语言，则在 spark-shell 中可以运行如下代码：

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

// 1. create a DataFrame from csv
val schema = (new StructType()
      .add("id", "integer")
      .add("name", "string")
      .add("score", "integer")
   )
val df = (spark.readStream
      .option("sep", ",")
      .schema(schema)
      .format("csv") 
      // replace it with your path to the directory "csv-data"
      .load("/path/to/csv-data")
   )

// 2. write to starrocks with the format "starrocks", and replace the options with your own
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", "")
      // replace it with your checkpoint directory
      .option("checkpointLocation", "/path/to/checkpoint")
      .outputMode("append")
      .start()
   )

如果是使用 Python 语言，则在 pyspark 中可以运行如下代码：

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

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

 # 1. Create a DataFrame from CSV.
 schema = StructType([ \
         StructField("id", IntegerType()), \
         StructField("name", StringType()), \
         StructField("score", IntegerType()) \
     ])
 df = spark.readStream \
         .option("sep", ",") \
         .schema(schema) \
         .format("csv") \
         # Replace it with your path to the directory "csv-data".
         .load("/path/to/csv-data")

 # 2. Write to StarRocks by configuring the format as "starrocks" and the following options. 
 # You need to modify the options according your own environment.
 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", "") \
         # replace it with your checkpoint directory
         .option("checkpointLocation", "/path/to/checkpoint") \
         .outputMode("append") \
         .start()
     )

在 StarRocks 中查询结果。

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

使用 Spark SQL 写入数据

该例子演示使用 INSERT INTO 写入数据，可以通过 Spark SQL CLI 运行该示例。

在 spark-sql 中运行示例

-- 1. Create a table by configuring the data source as  `starrocks` and the following options. 
-- You need to modify the options according your own environment
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. insert two rows into the table
INSERT INTO `score_board` VALUES (5, "starrocks", 100), (6, "spark", 100);

在 StarRocks 中查询结果

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

最佳实践

导入至主键模型表

本节将展示如何将数据导入到 StarRocks 主键模型表中，以实现部分更新和条件更新。部分更新和条件更新的更多介绍，请参见通过导入实现数据变更。

以下示例使用 Spark SQL。

准备工作

在 StarRocks 中创建一个名为 test 的数据库，并在其中创建一个名为 score_board 的主键模型表。

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

本示例展示如何通过导入数据仅更新 StarRocks 表中列 name 的值。

在 MySQL 客户端向 StarRocks 表 score_board 插入两行数据。

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)

在 Spark SQL 客户端创建表 score_board。

将选项 starrocks.write.properties.partial_update 设置为 true，以要求 Spark connector 执行部分更新。
将选项 starrocks.columns 设置为 id,name，以告诉 Spark connector 需要更新的列。

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"
   );

在 Spark SQL 客户端将两行数据插入两行数据到表中。数据行的主键与 StarRocks 表的数据行主键相同，但是 name 列的值被修改。
```
INSERT INTO `score_board` VALUES (1, 'starrocks-update'), (2, 'spark-update');
```
在 MySQL 客户端查询 StarRocks 表。

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

您会看到只有 name 列的值发生了变化，而 score 列的值没有变化。

条件更新

本示例展示如何根据 score 列的值进行条件更新。只有导入的数据行中 score 列值大于等于 StarRocks 表当前值时，该数据行才会更新。

在 MySQL 客户端中向 StarRocks 表中插入两行数据。

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)

在 Spark SQL 客户端按照以下方式创建表 score_board：

将选项 starrocks.write.properties.merge_condition 设置为 score，要求 Spark connector 使用 score 列作为更新条件。
确保 Spark connector 使用 Stream Load 接口导入数据，而不是 Stream Load 事务接口。因为 Stream Load 事务接口不支持条件更新。

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"
   );

在 Spark SQL 客户端插入两行数据到表中。数据行的主键与 StarRocks 表中的行相同。第一行数据 score 列中具有较小的值，而第二行数据 score 列中具有较大的值。
```
INSERT INTO `score_board` VALUES (1, 'starrocks-update', 99), (2, 'spark-update', 101);
```

在 MySQL 客户端查询 StarRocks 表。

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

您会注意到仅第二行数据发生了变化，而第一行数据未发生变化。

导入至 BITMAP 列

BITMAP 常用于加速精确去重计数，例如计算独立访客数（UV），更多信息，请参见使用 Bitmap 实现精确去重。

本示例以计算独立访客数（UV）为例，展示如何导入数据至 StarRocks 表 BITMAP 列中。自版本 1.1.1 起支持导入至 BITMAP 列。

在 MySQL 客户端中创建一个 StarRocks 聚合表。

在数据库test中，创建聚合表 page_uv，其中列 visit_users 被定义为 BITMAP 类型，并配置聚合函数 BITMAP_UNION。

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`);

在 Spark SQL 客户端中创建一个表。

Spark 表 schema 是从 StarRocks 表中推断出来的，而 Spark 不支持 BITMAP 类型。因此，您需要在 Spark 中自定义相应列的数据类型，例如配置选项 "starrocks.column.types"="visit_users BIGINT"，将其配置为 BIGINT 类型。在使用 Stream Load 来导入数据时，Spark connector 使用 to_bitmap 函数将 BIGINT 类型的数据转换为 BITMAP 类型。

在 spark-sql 中运行如下 DDL 语句：
```
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"
);
```

在 Spark SQL 客户端中插入数据至表中。

在 spark-sql 中运行如下 DML 语句：

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);

在 MySQL 客户端查询 StarRocks 表来计算页面 UV 数。

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

如果 Spark 中该列的数据类型为 TINYINT、SMALLINT、INTEGER 或者 BIGINT 类型，则 Spark connector 使用 to_bitmap 函数将该列的数据转换为 StarRocks 中的 BITMAP 类型。如果 Spark 中该列为其它数据类型，则 Spark connector 使用 bitmap_hash 函数进行转换。

导入至 HLL 列

HLL 可用于近似去重计数，更多信息，请参见使用 HLL 实现近似去重。

本示例以计算独立访客数（UV）为例，展示如何导入数据至 StarRocks 表 HLL 列中。自版本 1.1.1 起支持导入至 HLL 列。

在 MySQL 客户端中创建一个 StarRocks 聚合表。

在数据库 test 中，创建一个名为hll_uv的聚合表，其中列visit_users被定义为HLL类型，并配置聚合函数HLL_UNION。

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`);

在 Spark SQL 客户端中创建一个表。

Spark 表 schema 是从 StarRocks 表中推断出来的，而 Spark 不支持 HLL 类型。因此，您需要在 Spark 中自定义相应列的数据类型，例如配置选项 "starrocks.column.types"="visit_users BIGINT"，将其配置为 BIGINT 类型。在使用 Stream Load 来导入数据时，Spark connector 使用 hll_hash 函数将 BIGINT 类型的数据转换为 HLL 类型。

在 spark-sql 中运行如下 DDL 语句：
```
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"
);
```

在 Spark SQL 客户端中插入数据至表中。

在 spark-sql 中运行如下 DML 语句：

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);

在 MySQL 客户端查询 StarRocks 表来计算页面 UV 数。

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)

导入至 ARRAY 列

以下示例说明了如何将数据导入到 ARRAY 类型的列中。

创建 StarRocks 表

在数据库 test 中创建一个主键表 array_tbl，该表包括一个 INT 列和两个 ARRAY 列。

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

写入数据至 StarRocks 表。

由于某些版本的 StarRocks 不提供 ARRAY 列的元数据，因此 Spark connector 无法推断出该列的对应的 Spark 数据类型。但是，您可以在选项 starrocks.column.type s中显式指定列的相应 Spark 数据类型。在这个示例中，您可以将选项配置为 a0 ARRAY<STRING>,a1 ARRAY<ARRAY<INT>>。

如果是使用 Scala 语言，则在 spark-shell 中可以运行如下代码：

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()

查询 StarRocks 表。

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)

使用 Spark connector 导入数据（推荐）

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