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版本：Latest-3.4

使用 Helm 部署 StarRocks

目标​

本快速入门的目标是：

  • 使用 Helm 部署 StarRocks Kubernetes Operator 和 StarRocks 集群
  • 为 StarRocks 数据库用户 root 配置密码
  • 提供具有三个 FE 和三个 BE 的高可用性
  • 将元数据存储在持久存储中
  • 将数据存储在持久存储中
  • 允许 MySQL 客户端从 Kubernetes 集群外部连接
  • 允许使用 Stream Load 从 Kubernetes 集群外部导入数据
  • 导入公共数据集
  • 查询数据
提示

此处使用的数据集和查询与基本快速入门中使用的相同。本教程的主要区别在于使用 Helm 和 StarRocks Operator 进行部署。

所使用的数据由 NYC OpenData 和国家环境信息中心提供。

这些均为大型数据集，因为本教程旨在帮助您熟悉使用 StarRocks，所以不会导入过去 120 年的数据。您可以使用三个 e2-standard-4 机器（或类似）的 GKE Kubernetes 集群运行本教程，磁盘空间为 80GB。对于更大的部署方案，稍后会提供其他文档。

本文档包含大量信息，前半部分为分步教程，后半部分为技术细节。这样安排是为了按顺序服务以下目的：

  1. 使用 Helm 部署系统。
  2. 允许读者在 StarRocks 中导入数据并分析这些数据。
  3. 解释导入过程中数据转换的基础知识。

前提条件​

Kubernetes 环境​

本指南编写时使用的 Kubernetes 环境由三个节点组成，每个节点配备四个 vCPU 和 16GB 内存（GCP e2-standard-4 机器）。Kubernetes 集群是通过以下 gcloud 命令部署的：

提示

这个命令仅供参考，如果你使用的是 AWS、Azure 或其他 Kubernetes 提供商，你需要根据自身环境进行修改。在 Google Cloud 中，你需要指定自己的项目和合适的位置。

gcloud container --project enterprise-demo-422514 \
  clusters create ee-docs \
  --location=southamerica-west1-b \
  --machine-type e2-standard-4 --disk-size 80 --num-nodes 3

Helm​

Helm 是一个用于 Kubernetes 的包管理器，简化了应用程序的部署和管理。在本实验中，你将使用 Helm 来部署 CelerData Enterprise Edition Kubernetes operator 和示例 StarRocks 集群。

Install helm

SQL 客户端​

您可以使用 Kubernetes 环境中提供的 SQL 客户端，或使用您系统上的客户端。本指南使用 mysql CLI，许多 MySQL 兼容的客户端都可以使用。

curl​

curl 用于向 StarRocks 发出数据导入任务，并下载数据集。通过在操作系统提示符下运行 curl 或 curl.exe 检查是否已安装 curl。如果未安装 curl，请 在此获取 curl。

术语​

FE​

前端节点负责元数据管理、客户端连接管理、查询计划和查询调度。每个 FE 在其内存中存储并维护一份完整的元数据副本，保证 FE 之间的服务无差别。

BE​

后端节点负责数据存储和执行查询计划。

添加 StarRocks Helm Chart 仓库​

Helm Chart 包含 StarRocks Operator 和自定义资源 StarRocksCluster 的定义。

  1. 添加 Helm Chart 仓库。

    helm repo add starrocks https://starrocks.github.io/starrocks-kubernetes-operator

  2. 更新 Helm Chart 仓库到最新版本。

    helm repo update

  3. 查看您添加的 Helm Chart 仓库。

    helm search repo starrocks
    NAME                              	CHART VERSION	APP VERSION	DESCRIPTION
    starrocks/kube-starrocks	1.9.7        	3.2-latest 	kube-starrocks includes two subcharts, operator...
    starrocks/operator      	1.9.7        	1.9.7      	A Helm chart for StarRocks operator
    starrocks/starrocks     	1.9.7        	3.2-latest 	A Helm chart for StarRocks cluster
    starrocks/warehouse     	1.9.7        	3.2-latest 	Warehouse is currently a feature of the StarRoc...

下载数据​

将这两个数据集下载到您的机器上。

纽约市交通事故数据​

curl -O https://raw.githubusercontent.com/StarRocks/demo/master/documentation-samples/quickstart/datasets/NYPD_Crash_Data.csv

天气数据​

curl -O https://raw.githubusercontent.com/StarRocks/demo/master/documentation-samples/quickstart/datasets/72505394728.csv

创建 Helm values 文件​

本快速入门的目标是：

  1. 为 StarRocks 数据库用户 root 配置密码
  2. 部署 3 FE 和 3 BE 保证高可用性
  3. 将元数据存储在持久化存储中
  4. 将数据存储在持久化存储中
  5. 允许 MySQL 客户端从 Kubernetes 集群外部连接
  6. 允许使用 Stream Load 从 Kubernetes 集群外部导入数据

Helm Chart 提供的选项足以满足所有这些目标，但默认情况下未配置。本小节的其余部分涵盖了满足所有这些目标所需的配置。最后将提供完整的 values 规范，但请您先阅读每个部分的详细信息，然后复制完整的范本。

1. 数据库用户的密码​

这段 YAML 指示 StarRocks Operator 将数据库用户 root 的密码设置为 Kubernetes secret starrocks-root-pass 中 password 键的值。

starrocks:
    initPassword:
        enabled: true
        # 设置密码 secret，例如：
        # kubectl create secret generic starrocks-root-pass --from-literal=password='g()()dpa$$word'
        passwordSecret: starrocks-root-pass

  • 任务：创建 Kubernetes secret

    kubectl create secret generic starrocks-root-pass --from-literal=password='g()()dpa$$word'

2. 部署 3 FE 和 3 BE 保证高可用性​

通过将 starrocks.starrockFESpec.replicas 和 starrocks.starrockBeSpec.replicas 设置为 3，您将拥有足够的 FE 和 BE 以保证高可用性。将 CPU 和内存请求设置为较低数值，从而保证可以在小型 Kubernetes 环境中创建 pod。

starrocks:
    starrocksFESpec:
        replicas: 3
        resources:
            requests:
                cpu: 1
                memory: 1Gi

    starrocksBeSpec:
        replicas: 3
        resources:
            requests:
                cpu: 1
                memory: 2Gi

3. 将元数据存储在持久化存储中​

将 starrocks.starrocksFESpec.storageSpec.name 的值设置为 "" 以外的任何值会导致：

  • 使用持久存储
  • starrocks.starrocksFESpec.storageSpec.name 的值将用作服务所有存储卷的前缀。

通过将值设置为 fe，这些 PV 将为 FE 0 创建：

  • fe-meta-kube-starrocks-fe-0
  • fe-log-kube-starrocks-fe-0
starrocks:
    starrocksFESpec:
        storageSpec:
            name: fe

4. 将数据存储在持久化存储中​

将 starrocks.starrocksBeSpec.storageSpec.name 的值设置为 "" 以外的任何值会导致：

  • 使用持久存储
  • starrocks.starrocksBeSpec.storageSpec.name 的值将用作服务所有存储卷的前缀。

通过将值设置为 be，这些 PV 将为 BE 0 创建：

  • be-data-kube-starrocks-be-0
  • be-log-kube-starrocks-be-0

将 storageSize 设置为 15Gi，将存储从默认的 1Ti 减少到适合较小的存储配额。

starrocks:
    starrocksBeSpec:
        storageSpec:
            name: be
            storageSize: 15Gi

5. 为 MySQL 客户端配置 LoadBalancer​

默认情况下，访问 FE 服务是通过集群 IP。要允许外部访问，将 service.type 设置为 LoadBalancer

starrocks:
    starrocksFESpec:
        service:
            type: LoadBalancer

6. 为外部数据导入配置 LoadBalancer​

Stream Load 需要对 FE 和 BE 的外部访问。请求发送到 FE，然后 FE 分配一个 BE 处理上传。为了允许 curl 命令重定向到 BE，需要启用并将 starroclFeProxySpec 设置为 LoadBalancer 类型。

starrocks:
    starrocksFeProxySpec:
        enabled: true
        service:
            type: LoadBalancer

完整的 values 文件​

上述片段组合提供了一个完整的 values 文件。将其保存为 my-values.yaml：

starrocks:
    initPassword:
        enabled: true
        # 设置密码 secret，例如：
        # kubectl create secret generic starrocks-root-pass --from-literal=password='g()()dpa$$word'
        passwordSecret: starrocks-root-pass

    starrocksFESpec:
        replicas: 3
        service:
            type: LoadBalancer
        resources:
            requests:
                cpu: 1
                memory: 1Gi
        storageSpec:
            name: fe

    starrocksBeSpec:
        replicas: 3
        resources:
            requests:
                cpu: 1
                memory: 2Gi
        storageSpec:
            name: be
            storageSize: 15Gi

    starrocksFeProxySpec:
        enabled: true
        service:
            type: LoadBalancer

设置 StarRocks root 数据库用户密码​

要从 Kubernetes 集群外部导入数据，需要将 StarRocks 数据库暴露在外部。您应该为 StarRocks 数据库用户 root 设置密码。Operator 将把密码应用到 FE 和 BE 节点。

kubectl create secret generic starrocks-root-pass --from-literal=password='g()()dpa$$word'
secret/starrocks-root-pass created

部署 Operator 和 StarRocks 集群​

helm install -f my-values.yaml starrocks starrocks/kube-starrocks
NAME: starrocks
LAST DEPLOYED: Wed Jun 26 20:25:09 2024
NAMESPACE: default
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
NOTES:
Thank you for installing kube-starrocks-1.9.7 kube-starrocks chart.
It will install both operator and starrocks cluster, please wait for a few minutes for the cluster to be ready.

Please see the values.yaml for more operation information: https://github.com/StarRocks/starrocks-kubernetes-operator/blob/main/helm-charts/charts/kube-starrocks/values.yaml

检查 StarRocks 集群的状态​

您可以使用以下命令检查进度：

kubectl --namespace default get starrockscluster -l "cluster=kube-starrocks"
NAME             PHASE         FESTATUS      BESTATUS      CNSTATUS   FEPROXYSTATUS
kube-starrocks   reconciling   reconciling   reconciling              reconciling
kubectl get pods
备注

kube-starrocks-initpwd pod 在尝试连接 FE 和 BE pod 以设置 StarRocks root 密码时会经历 error 和 CrashLoopBackOff 状态。您应该忽略这些错误，并等待该 pod 的状态变为 Completed。

NAME                                       READY   STATUS             RESTARTS      AGE
kube-starrocks-be-0                        0/1     Running            0             20s
kube-starrocks-be-1                        0/1     Running            0             20s
kube-starrocks-be-2                        0/1     Running            0             20s
kube-starrocks-fe-0                        1/1     Running            0             66s
kube-starrocks-fe-1                        0/1     Running            0             65s
kube-starrocks-fe-2                        0/1     Running            0             66s
kube-starrocks-fe-proxy-56f8998799-d4qmt   1/1     Running            0             20s
kube-starrocks-initpwd-m84br               0/1     CrashLoopBackOff   3 (50s ago)   92s
kube-starrocks-operator-54ffcf8c5c-xsjc8   1/1     Running            0             92s
kubectl get pvc
NAME                          STATUS   VOLUME                                     CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   VOLUMEATTRIBUTESCLASS   AGE
be-data-kube-starrocks-be-0   Bound    pvc-4ae0c9d8-7f9a-4147-ad74-b22569165448   15Gi       RWO            standard-rwo   <unset>                 82s
be-data-kube-starrocks-be-1   Bound    pvc-28b4dbd1-0c8f-4b06-87e8-edec616cabbc   15Gi       RWO            standard-rwo   <unset>                 82s
be-data-kube-starrocks-be-2   Bound    pvc-c7232ea6-d3d9-42f1-bfc1-024205a17656   15Gi       RWO            standard-rwo   <unset>                 82s
be-log-kube-starrocks-be-0    Bound    pvc-6193c43d-c74f-4d12-afcc-c41ace3d5408   1Gi        RWO            standard-rwo   <unset>                 82s
be-log-kube-starrocks-be-1    Bound    pvc-c01f124a-014a-439a-99a6-6afe95215bf0   1Gi        RWO            standard-rwo   <unset>                 82s
be-log-kube-starrocks-be-2    Bound    pvc-136df15f-4d2e-43bc-a1c0-17227ce3fe6b   1Gi        RWO            standard-rwo   <unset>                 82s
fe-log-kube-starrocks-fe-0    Bound    pvc-7eac524e-d286-4760-b21c-d9b6261d976f   5Gi        RWO            standard-rwo   <unset>                 2m23s
fe-log-kube-starrocks-fe-1    Bound    pvc-38076b78-71e8-4659-b8e7-6751bec663f6   5Gi        RWO            standard-rwo   <unset>                 2m23s
fe-log-kube-starrocks-fe-2    Bound    pvc-4ccfee60-02b7-40ba-a22e-861ea29dac74   5Gi        RWO            standard-rwo   <unset>                 2m23s
fe-meta-kube-starrocks-fe-0   Bound    pvc-5130c9ff-b797-4f79-a1d2-4214af860d70   10Gi       RWO            standard-rwo   <unset>                 2m23s
fe-meta-kube-starrocks-fe-1   Bound    pvc-13545330-63be-42cf-b1ca-3ed6f96a8c98   10Gi       RWO            standard-rwo   <unset>                 2m23s
fe-meta-kube-starrocks-fe-2   Bound    pvc-609cadd4-c7b7-4cf9-84b0-a75678bb3c4d   10Gi       RWO            standard-rwo   <unset>                 2m23s

验证集群是否健康​

提示

以下使用的命令与上一小节相同，但您需要额外注意各服务的状态是否符合预期。

kubectl --namespace default get starrockscluster -l "cluster=kube-starrocks"
NAME             PHASE     FESTATUS   BESTATUS   CNSTATUS   FEPROXYSTATUS
kube-starrocks   running   running    running               running
kubectl get pods
提示

当所有 pod（除了 kube-starrocks-initpwd）在 READY 列中显示 1/1 时，系统已准备就绪。kube-starrocks-initpwd pod 应显示 0/1 和 STATUS 为 Completed。

NAME                                       READY   STATUS      RESTARTS   AGE
kube-starrocks-be-0                        1/1     Running     0          57s
kube-starrocks-be-1                        1/1     Running     0          57s
kube-starrocks-be-2                        1/1     Running     0          57s
kube-starrocks-fe-0                        1/1     Running     0          103s
kube-starrocks-fe-1                        1/1     Running     0          102s
kube-starrocks-fe-2                        1/1     Running     0          103s
kube-starrocks-fe-proxy-56f8998799-d4qmt   1/1     Running     0          57s
kube-starrocks-initpwd-m84br               0/1     Completed   4          2m9s
kube-starrocks-operator-54ffcf8c5c-xsjc8   1/1     Running     0          2m9s

EXTERNAL-IP 地址将用于允许 SQL 客户端和 Stream Load 访问在外部 Kubernetes 集群。

kubectl get services
NAME                              TYPE           CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP     PORT(S)                                                       AGE
kube-starrocks-be-search          ClusterIP      None             <none>          9050/TCP                                                      78s
kube-starrocks-be-service         ClusterIP      34.118.228.231   <none>          9060/TCP,8040/TCP,9050/TCP,8060/TCP                           78s
kube-starrocks-fe-proxy-service   LoadBalancer   34.118.230.176   34.176.12.205   8080:30241/TCP                                                78s
kube-starrocks-fe-search          ClusterIP      None             <none>          9030/TCP                                                      2m4s
kube-starrocks-fe-service         LoadBalancer   34.118.226.82    34.176.215.97   8030:30620/TCP,9020:32461/TCP,9030:32749/TCP,9010:30911/TCP   2m4s
kubernetes                        ClusterIP      34.118.224.1     <none>          443/TCP                                                       8h
提示

将高亮行中的 EXTERNAL-IP 地址存储在环境变量中，以便随时使用：

export MYSQL_IP=`kubectl get services kube-starrocks-fe-service --output jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}'`
export FE_PROXY=`kubectl get services kube-starrocks-fe-proxy-service --output jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}'`:8080

使用 SQL 客户端连接到 StarRocks​

提示

如果您使用的是 mysql CLI 以外的客户端，请现在打开它。

此命令将在 Kubernetes pod 中运行 mysql 命令：

kubectl exec --stdin --tty kube-starrocks-fe-0 -- \
  mysql -P9030 -h127.0.0.1 -u root --prompt="StarRocks > "

如果您在本地安装了 mysql CLI，可以直接使用本地客户端：

mysql -P9030 -h $MYSQL_IP -u root --prompt="StarRocks > " -p

建表​

mysql -P9030 -h $MYSQL_IP -u root --prompt="StarRocks > " -p

创建数据库​

执行以下语句创建数据库 quickstart，并切换到该数据库下。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS quickstart;

USE quickstart;

建表​

crashdata 表​

创建 crashdata 表，用于存储交通事故数据集中的数据。该表的字段经过裁剪，仅包含与该教程相关字段。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS crashdata (
    CRASH_DATE DATETIME,
    BOROUGH STRING,
    ZIP_CODE STRING,
    LATITUDE INT,
    LONGITUDE INT,
    LOCATION STRING,
    ON_STREET_NAME STRING,
    CROSS_STREET_NAME STRING,
    OFF_STREET_NAME STRING,
    CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_1 STRING,
    CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_2 STRING,
    COLLISION_ID INT,
    VEHICLE_TYPE_CODE_1 STRING,
    VEHICLE_TYPE_CODE_2 STRING
);

weatherdata 表​

创建 weatherdata 表，用于存储天气数据集中的数据。该表的字段同样经过裁剪，仅包含与该教程相关字段。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS weatherdata (
    DATE DATETIME,
    NAME STRING,
    HourlyDewPointTemperature STRING,
    HourlyDryBulbTemperature STRING,
    HourlyPrecipitation STRING,
    HourlyPresentWeatherType STRING,
    HourlyPressureChange STRING,
    HourlyPressureTendency STRING,
    HourlyRelativeHumidity STRING,
    HourlySkyConditions STRING,
    HourlyVisibility STRING,
    HourlyWetBulbTemperature STRING,
    HourlyWindDirection STRING,
    HourlyWindGustSpeed STRING,
    HourlyWindSpeed STRING
);

退出 MySQL 客户端，或打开一个新 shell 以在命令行运行命令上传数据。

exit

上传数据​

有很多方法可以将数据导入 StarRocks。对于本教程，最简单的方法是使用 curl 和 StarRocks Stream Load。

上传您之前下载的两个数据集。

提示

因为这些 curl 命令是在操作系统提示符而非 mysql 客户端中运行的，您需要打开一个新 shell。命令引用了您下载的数据集，因此请从下载数据集的目录运行。

由于这是一个新 shell，请再次运行 export 命令：


export MYSQL_IP=`kubectl get services kube-starrocks-fe-service --output jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}'`

export FE_PROXY=`kubectl get services kube-starrocks-fe-proxy-service --output jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}'`:8080

系统会提示您输入密码。使用您添加到 Kubernetes secret starrocks-root-pass 的密码。如果您使用了提供的命令，密码是 g()()dpa$$word。

尽管 curl 命令看起来很复杂，教程结尾提供了详细解释。当前，建议您直接运行以下命令和 SQL 来分析数据，最后在教程结尾处了解数据导入详细信息。

curl --location-trusted -u root             \
    -T ./NYPD_Crash_Data.csv                \
    -H "label:crashdata-0"                  \
    -H "column_separator:,"                 \
    -H "skip_header:1"                      \
    -H "enclose:\""                         \
    -H "max_filter_ratio:1"                 \
    -H "columns:tmp_CRASH_DATE, tmp_CRASH_TIME, CRASH_DATE=str_to_date(concat_ws(' ', tmp_CRASH_DATE, tmp_CRASH_TIME), '%m/%d/%Y %H:%i'),BOROUGH,ZIP_CODE,LATITUDE,LONGITUDE,LOCATION,ON_STREET_NAME,CROSS_STREET_NAME,OFF_STREET_NAME,NUMBER_OF_PERSONS_INJURED,NUMBER_OF_PERSONS_KILLED,NUMBER_OF_PEDESTRIANS_INJURED,NUMBER_OF_PEDESTRIANS_KILLED,NUMBER_OF_CYCLIST_INJURED,NUMBER_OF_CYCLIST_KILLED,NUMBER_OF_MOTORIST_INJURED,NUMBER_OF_MOTORIST_KILLED,CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_1,CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_2,CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_3,CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_4,CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_5,COLLISION_ID,VEHICLE_TYPE_CODE_1,VEHICLE_TYPE_CODE_2,VEHICLE_TYPE_CODE_3,VEHICLE_TYPE_CODE_4,VEHICLE_TYPE_CODE_5" \
    -XPUT http://$FE_PROXY/api/quickstart/crashdata/_stream_load
Enter host password for user 'root':
{
    "TxnId": 2,
    "Label": "crashdata-0",
    "Status": "Success",
    "Message": "OK",
    "NumberTotalRows": 423726,
    "NumberLoadedRows": 423725,
    "NumberFilteredRows": 1,
    "NumberUnselectedRows": 0,
    "LoadBytes": 96227746,
    "LoadTimeMs": 2483,
    "BeginTxnTimeMs": 42,
    "StreamLoadPlanTimeMs": 122,
    "ReadDataTimeMs": 1610,
    "WriteDataTimeMs": 2253,
    "CommitAndPublishTimeMs": 65,
    "ErrorURL": "http://kube-starrocks-be-2.kube-starrocks-be-search.default.svc.cluster.local:8040/api/_load_error_log?file=error_log_5149e6f80de42bcb_eab2ea77276de4ba"
}
curl --location-trusted -u root             \
    -T ./72505394728.csv                    \
    -H "label:weather-0"                    \
    -H "column_separator:,"                 \
    -H "skip_header:1"                      \
    -H "enclose:\""                         \
    -H "max_filter_ratio:1"                 \
    -H "columns: STATION, DATE, LATITUDE, LONGITUDE, ELEVATION, NAME, REPORT_TYPE, SOURCE, HourlyAltimeterSetting, HourlyDewPointTemperature, HourlyDryBulbTemperature, HourlyPrecipitation, HourlyPresentWeatherType, HourlyPressureChange, HourlyPressureTendency, HourlyRelativeHumidity, HourlySkyConditions, HourlySeaLevelPressure, HourlyStationPressure, HourlyVisibility, HourlyWetBulbTemperature, HourlyWindDirection, HourlyWindGustSpeed, HourlyWindSpeed, Sunrise, Sunset, DailyAverageDewPointTemperature, DailyAverageDryBulbTemperature, DailyAverageRelativeHumidity, DailyAverageSeaLevelPressure, DailyAverageStationPressure, DailyAverageWetBulbTemperature, DailyAverageWindSpeed, DailyCoolingDegreeDays, DailyDepartureFromNormalAverageTemperature, DailyHeatingDegreeDays, DailyMaximumDryBulbTemperature, DailyMinimumDryBulbTemperature, DailyPeakWindDirection, DailyPeakWindSpeed, DailyPrecipitation, DailySnowDepth, DailySnowfall, DailySustainedWindDirection, DailySustainedWindSpeed, DailyWeather, MonthlyAverageRH, MonthlyDaysWithGT001Precip, MonthlyDaysWithGT010Precip, MonthlyDaysWithGT32Temp, MonthlyDaysWithGT90Temp, MonthlyDaysWithLT0Temp, MonthlyDaysWithLT32Temp, MonthlyDepartureFromNormalAverageTemperature, MonthlyDepartureFromNormalCoolingDegreeDays, MonthlyDepartureFromNormalHeatingDegreeDays, MonthlyDepartureFromNormalMaximumTemperature, MonthlyDepartureFromNormalMinimumTemperature, MonthlyDepartureFromNormalPrecipitation, MonthlyDewpointTemperature, MonthlyGreatestPrecip, MonthlyGreatestPrecipDate, MonthlyGreatestSnowDepth, MonthlyGreatestSnowDepthDate, MonthlyGreatestSnowfall, MonthlyGreatestSnowfallDate, MonthlyMaxSeaLevelPressureValue, MonthlyMaxSeaLevelPressureValueDate, MonthlyMaxSeaLevelPressureValueTime, MonthlyMaximumTemperature, MonthlyMeanTemperature, MonthlyMinSeaLevelPressureValue, MonthlyMinSeaLevelPressureValueDate, MonthlyMinSeaLevelPressureValueTime, MonthlyMinimumTemperature, MonthlySeaLevelPressure, MonthlyStationPressure, MonthlyTotalLiquidPrecipitation, MonthlyTotalSnowfall, MonthlyWetBulb, AWND, CDSD, CLDD, DSNW, HDSD, HTDD, NormalsCoolingDegreeDay, NormalsHeatingDegreeDay, ShortDurationEndDate005, ShortDurationEndDate010, ShortDurationEndDate015, ShortDurationEndDate020, ShortDurationEndDate030, ShortDurationEndDate045, ShortDurationEndDate060, ShortDurationEndDate080, ShortDurationEndDate100, ShortDurationEndDate120, ShortDurationEndDate150, ShortDurationEndDate180, ShortDurationPrecipitationValue005, ShortDurationPrecipitationValue010, ShortDurationPrecipitationValue015, ShortDurationPrecipitationValue020, ShortDurationPrecipitationValue030, ShortDurationPrecipitationValue045, ShortDurationPrecipitationValue060, ShortDurationPrecipitationValue080, ShortDurationPrecipitationValue100, ShortDurationPrecipitationValue120, ShortDurationPrecipitationValue150, ShortDurationPrecipitationValue180, REM, BackupDirection, BackupDistance, BackupDistanceUnit, BackupElements, BackupElevation, BackupEquipment, BackupLatitude, BackupLongitude, BackupName, WindEquipmentChangeDate" \
    -XPUT http://$FE_PROXY/api/quickstart/weatherdata/_stream_load
Enter host password for user 'root':
{
    "TxnId": 4,
    "Label": "weather-0",
    "Status": "Success",
    "Message": "OK",
    "NumberTotalRows": 22931,
    "NumberLoadedRows": 22931,
    "NumberFilteredRows": 0,
    "NumberUnselectedRows": 0,
    "LoadBytes": 15558550,
    "LoadTimeMs": 404,
    "BeginTxnTimeMs": 1,
    "StreamLoadPlanTimeMs": 7,
    "ReadDataTimeMs": 157,
    "WriteDataTimeMs": 372,
    "CommitAndPublishTimeMs": 23
}

使用 MySQL 客户端连接​

如果您尚未连接，请使用 MySQL 客户端连接。记住使用 kube-starrocks-fe-service 服务的外部 IP 地址和您在 Kubernetes secret starrocks-root-pass 中配置的密码。

mysql -P9030 -h $MYSQL_IP -u root --prompt="StarRocks > " -p

分析数据​

在 SQL 客户端中运行以下查询。

查询一：纽约市每小时交通事故数量​

SELECT COUNT(*),
       date_trunc("hour", crashdata.CRASH_DATE) AS Time
FROM crashdata
GROUP BY Time
ORDER BY Time ASC
LIMIT 200;

以下截取了部分输出数据：

|       14 | 2014-01-06 06:00:00 |
|       16 | 2014-01-06 07:00:00 |
|       43 | 2014-01-06 08:00:00 |
|       44 | 2014-01-06 09:00:00 |
|       21 | 2014-01-06 10:00:00 |
|       28 | 2014-01-06 11:00:00 |
|       34 | 2014-01-06 12:00:00 |
|       31 | 2014-01-06 13:00:00 |
|       35 | 2014-01-06 14:00:00 |
|       36 | 2014-01-06 15:00:00 |
|       33 | 2014-01-06 16:00:00 |
|       40 | 2014-01-06 17:00:00 |
|       35 | 2014-01-06 18:00:00 |
|       23 | 2014-01-06 19:00:00 |
|       16 | 2014-01-06 20:00:00 |
|       12 | 2014-01-06 21:00:00 |
|       17 | 2014-01-06 22:00:00 |
|       14 | 2014-01-06 23:00:00 |
|       10 | 2014-01-07 00:00:00 |
|        4 | 2014-01-07 01:00:00 |
|        1 | 2014-01-07 02:00:00 |
|        3 | 2014-01-07 03:00:00 |
|        2 | 2014-01-07 04:00:00 |
|        6 | 2014-01-07 06:00:00 |
|       16 | 2014-01-07 07:00:00 |
|       41 | 2014-01-07 08:00:00 |
|       37 | 2014-01-07 09:00:00 |
|       33 | 2014-01-07 10:00:00 |

从结果可以看出，1 月 6 日和 7 日（正常工作日的周一和周二）的早高峰（08:00 至 10:00）每小时约有 40 起事故，较其他时间时间段事故数量明显更多。除此之外，晚高峰（17:00 左右）的事故数量也接近这个数字。

查询二：纽约市的平均气温​

SELECT avg(HourlyDryBulbTemperature),
       date_trunc("hour", weatherdata.DATE) AS Time
FROM weatherdata
GROUP BY Time
ORDER BY Time ASC
LIMIT 100;

以下截取了部分输出数据：

+-------------------------------+---------------------+
| avg(HourlyDryBulbTemperature) | Time                |
+-------------------------------+---------------------+
|                            25 | 2014-01-01 00:00:00 |
|                            25 | 2014-01-01 01:00:00 |
|                            24 | 2014-01-01 02:00:00 |
|                            24 | 2014-01-01 03:00:00 |
|                            24 | 2014-01-01 04:00:00 |
|                            24 | 2014-01-01 05:00:00 |
|                            25 | 2014-01-01 06:00:00 |
|                            26 | 2014-01-01 07:00:00 |

查询三：能见度情况对驾驶安全的影响​

为了解能见度情况对驾驶安全的影响，需要对两张表格的 DATETIME 列进行 JOIN，分析在能见度不佳的情况下（0 到 1.0 英里之间）时的交通事故数量。

SELECT COUNT(DISTINCT c.COLLISION_ID) AS Crashes,
       truncate(avg(w.HourlyDryBulbTemperature), 1) AS Temp_F,
       truncate(avg(w.HourlyVisibility), 2) AS Visibility,
       max(w.HourlyPrecipitation) AS Precipitation,
       date_format((date_trunc("hour", c.CRASH_DATE)), '%d %b %Y %H:%i') AS Hour
FROM crashdata c
LEFT JOIN weatherdata w
ON date_trunc("hour", c.CRASH_DATE)=date_trunc("hour", w.DATE)
WHERE w.HourlyVisibility BETWEEN 0.0 AND 1.0
GROUP BY Hour
ORDER BY Crashes DESC
LIMIT 100;

以下截取了部分输出数据：

+---------+--------+------------+---------------+-------------------+
| Crashes | Temp_F | Visibility | Precipitation | Hour              |
+---------+--------+------------+---------------+-------------------+
|     129 |     32 |       0.25 | 0.12          | 03 Feb 2014 08:00 |
|     114 |     32 |       0.25 | 0.12          | 03 Feb 2014 09:00 |
|     104 |     23 |       0.33 | 0.03          | 09 Jan 2015 08:00 |
|      96 |   26.3 |       0.33 | 0.07          | 01 Mar 2015 14:00 |
|      95 |     26 |       0.37 | 0.12          | 01 Mar 2015 15:00 |
|      93 |     35 |       0.75 | 0.09          | 18 Jan 2015 09:00 |
|      92 |     31 |       0.25 | 0.12          | 03 Feb 2014 10:00 |
|      87 |   26.8 |        0.5 | 0.09          | 01 Mar 2015 16:00 |
|      85 |     55 |       0.75 | 0.20          | 23 Dec 2015 17:00 |
|      85 |     20 |       0.62 | 0.01          | 06 Jan 2015 11:00 |
|      83 |   19.6 |       0.41 | 0.04          | 05 Mar 2015 13:00 |
|      80 |     20 |       0.37 | 0.02          | 06 Jan 2015 10:00 |
|      76 |   26.5 |       0.25 | 0.06          | 05 Mar 2015 09:00 |
|      71 |     26 |       0.25 | 0.09          | 05 Mar 2015 10:00 |
|      71 |   24.2 |       0.25 | 0.04          | 05 Mar 2015 11:00 |

从以上结果可以得出，在能见度较低的一小时内的最高交通事故数量是 129。

当然，除了能见度因素外，还有其他因素需要考虑在内：

  • 2014 年 2 月 3 日是星期一（工作日）
  • 上午 8 点是早高峰时段
  • 当时正在下雨（一小时内降水量为 0.12 英寸）
  • 温度为 32 华氏度（水的冰点）

查询四：结冰情况对驾驶安全的影响​

由于路面上水大约会在 40 华氏度时开始转变为冰，因此以下查询分析了温度区间为 0 到 40 华氏度的交通事故数量。

SELECT COUNT(DISTINCT c.COLLISION_ID) AS Crashes,
       truncate(avg(w.HourlyDryBulbTemperature), 1) AS Temp_F,
       truncate(avg(w.HourlyVisibility), 2) AS Visibility,
       max(w.HourlyPrecipitation) AS Precipitation,
       date_format((date_trunc("hour", c.CRASH_DATE)), '%d %b %Y %H:%i') AS Hour
FROM crashdata c
LEFT JOIN weatherdata w
ON date_trunc("hour", c.CRASH_DATE)=date_trunc("hour", w.DATE)
WHERE w.HourlyDryBulbTemperature BETWEEN 0.0 AND 40.5 
GROUP BY Hour
ORDER BY Crashes DESC
LIMIT 100;

以下截取了部分输出数据：

+---------+--------+------------+---------------+-------------------+
| Crashes | Temp_F | Visibility | Precipitation | Hour              |
+---------+--------+------------+---------------+-------------------+
|     192 |     34 |        1.5 | 0.09          | 18 Jan 2015 08:00 |
|     170 |     21 |       NULL |               | 21 Jan 2014 10:00 |
|     145 |     19 |       NULL |               | 21 Jan 2014 11:00 |
|     138 |   33.5 |          5 | 0.02          | 18 Jan 2015 07:00 |
|     137 |     21 |       NULL |               | 21 Jan 2014 09:00 |
|     129 |     32 |       0.25 | 0.12          | 03 Feb 2014 08:00 |
|     114 |     32 |       0.25 | 0.12          | 03 Feb 2014 09:00 |
|     104 |     23 |        0.7 | 0.04          | 09 Jan 2015 08:00 |
|      98 |     16 |          8 | 0.00          | 06 Mar 2015 08:00 |
|      96 |   26.3 |       0.33 | 0.07          | 01 Mar 2015 14:00 |

结果显示，2015 年 1 月 18 日发生了大量交通事故。虽然当天是星期天早晨，但根据 weather.com 显示，当天下了一场大雪，导致许多交通事故。

exit

清理​

如果您完成了并且想要删除 StarRocks 集群和 StarRocks Operator，请运行此命令。

helm delete starrocks

总结​

在本教程中，您：

  • 使用 Helm 和 StarRocks Operator 部署了 StarRocks
  • 导入了纽约市提供的交通事故数据和 NOAA 提供的天气数据
  • 使用 SQL JOIN 分析数据，并得出低能见度或道路结冰增加事故几率的结论

更多内容：本教程有意略过了 Stream Load 的数据转换细节。有关详细信息，请参阅下面的 curl 命令说明。

关于 curl 命令的说明​

StarRocks 的 Stream Load 导入方式需要使用 curl 命令，涉及许多参数。以下仅列出此教程中需要使用的参数，其余参数请参考更多信息部分。

--location-trusted​

此参数用于允许 curl 将认证凭据传输给任何重定向的 URL。

-u root​

用于登录 StarRocks 的用户名。

-T filename​

T 代表传输（Transfer），用于指定需要传输的文件名。

label:name-num​

与此 Stream Load 作业关联的标签。标签必须唯一，因此如果多次运行作业，您可以添加一个数字保持递增。

column_separator:,​

如果导入的文件使用单个 , 作为列分隔符，则设置如上所示。如果使用其他分隔符，则在此处设置该分隔符。常见分隔符包括 \t、, 和 |。

skip_header:1​

某些 CSV 文件会在首行（Header）记录所有的列名，还有些会在第二行记录所有列的数据类型信息。如果 CSV 文件有一或两个 Header 行，需要将 skip_header 设置为 1 或 2。如果您使用的 CSV 没有 Header 行，请将其设置为 0。

enclose:\"​

如果某些字段包含带有逗号的字符串，则需要用双引号括起该字段。本教程使用的示例数据集中，地理位置信息包含逗号，因此需将 enclose 设置为 \"，其中 \ 用于转义 "。

max_filter_ratio:1​

导入数据中允许出现错误行的比例。理想情况下，应将其设置为 0，即当导入的数据中有任意一行出现错误时，导入作业会失败。本教程中需要将其设置为 1，即在调试过程中，允许所有数据行出现错误。

columns:​

此参数用于将 CSV 文件中的列映射到 StarRocks 表中的列。当前教程中使用的 CSV 文件中有大量的列，而 StarRocks 表中的列经过裁剪，仅保留部分列。未包含在表中的列在导入过程中都将被跳过。

本教程中的 columns: 参数中还包含数据转换逻辑。在 CSV 文件中经常会有不符合标准的日期和时间。以下是将日期和时间数据转换为 DATETIME 类型的逻辑：

数据转换​

如下所示，数据集中的日期以 MM/DD/YYYY 为格式，时间以 HH:MI 为格式。

08/05/2014,9:10,BRONX,10469,40.8733019,-73.8536375,"(40.8733019, -73.8536375)",

由于 StarRocks 中的 DATETIME 格式为 YYYY-MM-DD HH:MI:SS，因此需要转换数据集中的数据，将两列数据合并，并以空格分隔。则此处 columns: 参数应为：

-H "columns:tmp_CRASH_DATE, tmp_CRASH_TIME, CRASH_DATE=str_to_date(concat_ws(' ', tmp_CRASH_DATE, tmp_CRASH_TIME), '%m/%d/%Y %H:%i')

通过设置以上参数可实现以下目标：

  1. 将 CSV 文件的第一列内容分配给 tmp_CRASH_DATE 列；
  2. 将 CSV 文件的第二列内容分配给 tmp_CRASH_TIME 列；
  3. 通过 concat_ws() 函数，使用空格将 tmp_CRASH_DATE 列和 tmp_CRASH_TIME 列连接在一起；
  4. 通过 str_to_date() 函数使用连接后的字符串生成 DATETIME 数据；
  5. 将生成的 DATETIME 数据存储在列 CRASH_DATE 中。

更多信息​

默认 values.yaml

Stream Load

Motor Vehicle Collisions - Crashes 数据集由纽约市提供，受以下 使用条款 和 隐私政策 约束。

Local Climatological Data(LCD) 由 NOAA 提供，附有此 免责声明 和此 隐私政策。

Helm 是 Kubernetes 的包管理器。Helm Chart 是一个 Helm 包，包含在 Kubernetes 集群上运行应用程序所需的所有资源定义。

starrocks-kubernetes-operator 和 kube-starrocks Helm Chart。