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版本：Stable-3.5

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​

Spark connectorSparkStarRocksJavaScala
1.1.44.0, 4.12.5 及以上172.13
1.1.43.3, 3.4, 3.52.5 及以上82.12
1.1.33.2, 3.3, 3.4, 3.52.5 及以上82.12
1.1.23.2, 3.3, 3.4, 3.52.5 及以上82.12
1.1.13.2, 3.3, or 3.42.5 及以上82.12
1.1.03.2, 3.3, or 3.42.5 及以上82.12

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​

  1. 下载 Spark 连接器代码。

  2. 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

  3. 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​

starrocks.fe.http.url​

  • 是否必填：是
  • 默认值：无
  • 描述：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​

  • 是否必填：是
  • 默认值：无
  • 描述：FE 的 MySQL Server 连接地址。格式为 jdbc:mysql://<fe_host>:<fe_query_port>。

starrocks.table.identifier​

  • 是否必填：是
  • 默认值：无
  • 描述：StarRocks 目标表的名称，格式为 <database_name>.<table_name>。

starrocks.user​

  • 是否必填：是
  • 默认值：无
  • 描述：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​

  • 是否必填：是
  • 默认值：无
  • 描述：StarRocks 集群账号的用户密码。

starrocks.write.label.prefix​

  • 是否必填：否
  • 默认值：spark-
  • 描述：指定Stream Load使用的label的前缀。

starrocks.write.enable.transaction-stream-load​

  • 是否必填：否
  • 默认值：true
  • 描述：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。
备注

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​

  • 是否必填：否
  • 默认值：104857600
  • 描述：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​

  • 是否必填：否
  • 默认值：Integer.MAX_VALUE
  • 描述：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​

  • 是否必填：否
  • 默认值：300000
  • 描述：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​

  • 是否必填：否
  • 默认值：3
  • 描述：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。
备注

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​

  • 是否必填：否
  • 默认值：10000
  • 描述：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.write.use_bitmap_hash64​

  • 是否必填：否
  • 默认值：false
  • 描述：自 1.1.3 版本起支持。是否使用 64 位哈希函数生成位图。默认使用 32 位哈希函数。

starrocks.columns​

  • 是否必填：否
  • 默认值：无
  • 描述：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.*​

  • 是否必填：否
  • 默认值：无
  • 描述：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​

  • 是否必填：否
  • 默认值：CSV
  • 描述：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​

  • 是否必填：否
  • 默认值：\n
  • 描述：使用CSV格式导入时，用于指定行分隔符。

starrocks.write.properties.column_separator​

  • 是否必填：否
  • 默认值：\t
  • 描述：使用CSV格式导入时，用于指定列分隔符。

starrocks.write.properties.partial_update​

  • 是否必填：否
  • 默认值：FALSE
  • 描述：是否使用部分列更新。取值包括 TRUE 和 FALSE。

starrocks.write.properties.partial_update_mode​

  • 是否必填：否
  • 默认值：row
  • 描述：指定部分更新的模式，取值包括 row 和 column。
    • row（默认值），指定使用行模式执行部分更新，比较适用于较多列且小批量的实时更新场景。
    • column，指定使用列模式执行部分更新，比较适用于少数列并且大量行的批处理更新场景。在该场景，开启列模式，更新速度更快。例如，在一个包含 100 列的表中，每次更新 10 列（占比 10%）并更新所有行，则开启列模式，更新性能将提高 10 倍。

starrocks.write.num.partitions​

  • 是否必填：否
  • 默认值：无
  • 描述：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​

  • 是否必填：否
  • 默认值：无
  • 描述：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​

  • 是否必填：否
  • 默认值：JVM 默认时区
  • 描述：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
    BooleanTypeBOOLEAN
    ByteTypeTINYINT
    ShortTypeSMALLINT
    IntegerTypeINT
    LongTypeBIGINT
    StringTypeLARGEINT
    FloatTypeFLOAT
    DoubleTypeDOUBLE
    DecimalTypeDECIMAL
    StringTypeCHAR
    StringTypeVARCHAR
    StringTypeSTRING
    StringTypeJSON
    DateTypeDATE
    TimestampTypeDATETIME
    ArrayTypeARRAY
    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。
    MapTypeMAP
    说明:
    自版本 1.1.3 开始支持。详细步骤, 请参见 导入嵌套列。
    StructTypeSTRUCT
    说明:
    自版本 1.1.3 开始支持。详细步骤, 请参见 导入嵌套列。

  • 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。

网络配置​

确保 Spark 所在机器能够访问 StarRocks 集群中 FE 节点的 http_port（默认 8030）和 query_port 端口（默认 9030），以及 BE 节点的 be_http_port 端口（默认 8040）。

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。

  1. 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()

  2. 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。

  1. 在目录 csv-data 下创建 csv 文件 test.csv，数据如下

    3,starrocks,100
    4,spark,100

  2. 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()
         )

  3. 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。

  1. 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);

  2. 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​

导入至主键表​

本节将展示如何将数据导入到 StarRocks 主键表中，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。

  1. 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)

  2. 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"
       );

  3. 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');

  4. 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。

  1. 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)

  2. 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"
       );

  3. 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);

  4. 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。

  1. 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`);

  2. 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"
    );

  3. 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);

  4. 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)
备注

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。

  1. 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`);

  2. 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"
    );

  3. 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);

  4. 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。

  1. 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`);

  2. 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()

  3. 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)

导入嵌套列（STRUCT、ARRAY 以及 MAP）​

从 1.1.3 版本开始支持导入嵌套列。

Spark Connector 支持向 StarRocks 中 STRUCT、ARRAY 和 MAP 类型的列写入数据。您必须使用 starrocks.column.types 选项声明 StarRocks 列的类型，以便 Connector 能够正确序列化数据。

嵌套数据类型映射​

嵌套值在通过 Stream Load 发送到 StarRocks 之前，会被序列化为与 JSON 兼容的字符串：

  • STRUCT 列会被序列化为 JSON 对象：{"field1": value1, "field2": value2}。
  • ARRAY 列会被序列化为 JSON 数组：[value1, value2, ...]。
  • MAP 列会被序列化为 JSON 对象：{"key1": value1, "key2": value2}。

示例​

假设存在以下 StarRocks 表：

CREATE TABLE nested_tbl (
    id          INT,
    info        STRUCT<type STRING, phone BIGINT>,
    tags        ARRAY<STRING>,
    attributes  MAP<STRING, STRING>
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(id)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 4;

从 Spark 写入数据：

import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Row

val schema = StructType(Seq(
  StructField("id", IntegerType),
  StructField("info", StructType(Seq(
    StructField("type", StringType),
    StructField("phone", LongType)
  ))),
  StructField("tags", ArrayType(StringType)),
  StructField("attributes", MapType(StringType, StringType))
))

val data = Seq(
  Row(1, Row("admin", 123456789L), Seq("spark", "starrocks"), Map("env" -> "prod"))
)

val df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(data), schema)

val columnTypes =
  "info STRUCT<type STRING, phone BIGINT>, " +
  "tags ARRAY<STRING>, " +
  "attributes MAP<STRING, STRING>"

df.write.format("starrocks")
  .option("starrocks.fenodes", "127.0.0.1:8030")
  .option("starrocks.table.identifier", "test.nested_tbl")
  .option("starrocks.user", "root")
  .option("starrocks.password", "")
  .option("starrocks.column.types", columnTypes)
  .mode("append")
  .save()
Rocky the happy otterStarRocks Assistant

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