版本：Latest-3.4

CREATE RESOURCE

功能

创建资源。StarRocks 支持创建以下资源：Apache Spark™、Apache Hive™、Apache Iceberg、 Apache Hudi 和 JDBC。其中 Spark 资源用于 Spark Load，负责管理数据导入的相关信息，比如 YARN 配置，中间数据存储的路径以及 Broker 配置等；Hive、Iceberg、Hudi 和 JDBC 资源用于在查询外部表是管理数据源的访问信息。

说明：

只有拥有 System 级 CREATE RESOURCE 权限的用户才可以创建资源。

StarRocks 2.3 及以上版本支持创建 JDBC 资源。

语法

CREATE EXTERNAL RESOURCE "resource_name"
PROPERTIES ("key"="value"[, ...])

参数说明

resource_name

资源名称。命名要求参见系统限制。

PROPERTIES

资源配置项，不同类型的资源可设置不同配置项。

Spark 资源

Spark 集群配置不同，资源需要添加的配置项也不同。当前 Spark Load 仅支持 Spark 的 cluster manager 为 YARN 且数据存储系统为 HDFS，且 YARN 和 HDFS 均支持 HA（高可用）。具体可分为以下几种情况：

如果选择使用Broker 进程的方式导入

如果 Spark 的 cluster manager 为 YARN，数据存储系统为 HDFS，则需添加如下配置项：

配置项	必选	说明
type	是	资源类型，取值为 `spark`。
spark.master	是	Spark 的 cluster manager。当前仅支持 YARN，所以取值为 `yarn`。
spark.submit.deployMode	是	Spark driver 的部署模式。取值包括`cluster`和`client`。关于取值说明，参考 Launching Spark on YARN。
spark.executor.memory	否	Spark executor 占用的内存量，单位为 KB、MB、GB 或 TB。
spark.yarn.queue	否	YARN 队列名称。
spark.hadoop.yarn.resourcemanager.address	是	YARN ResourceManager 地址。
spark.hadoop.fs.defaultFS	是	HDFS 中 NameNode 的地址。格式为：`hdfs://namenode_host:port`。
working_dir	是	一个 HDFS 文件路径，用于存放 ETL 作业生成的文件。例如：`hdfs://host: port/tmp/starrocks`。
broker	是	Broker 名称。您可以使用 SHOW BROKER 语句查看当前所有 Broker 的名称。如未添加过 Broker，可使用 ALTER SYSTEM 语句添加 Broker。
broker.username	否	通过指定的 HDFS 用户去访问HDFS中的文件。如果 HDFS 文件只能由特定用户访问，则需要传入该参数，如果该文件是所有用户都可以访问的话，则不需要传入该参数。
broker.password	否	HDFS 用户密码。

如果 Spark 的 cluster manager 为 YARN，并且为 YARN ResourceManager HA，数据存储系统为 HDFS，则需添加如下配置项：

配置项	必选	说明
type	是	资源类型，取值为`spark`。
spark.master	是	Spark 的 cluster manager。当前仅支持 YARN，所以取值为`yarn`。
spark.submit.deployMode	是	Spark 驱动程序的部署模式。取值包括`cluster`和`client`。关于取值说明，参考 Launching Spark on YARN。
spark.hadoop.yarn.resourcemanager.ha.enabled	是	YARN ResourceManager 是否启用 HA。需设置该参数为`true`，即启用 HA。
spark.hadoop.yarn.resourcemanager.ha.rm-ids	是	YARN ResourceManager 的逻辑 ID 列表。多个逻辑 ID 之间用逗号 (`,`) 隔开。
spark.hadoop.yarn.resourcemanager.hostname.rm-id	是	对于每个 rm-id，需指定 ResourceManager 对应的主机名。如已添加该配置项，则不需要再添加`spark.hadoop.yarn.resourcemanager.address.rm-id`。
spark.hadoop.yarn.resourcemanager.address.rm-id	是	对于每个rm-id，需指定 ResourceManager 对应 `host:port`。如已添加该配置项，则不需要再添加`spark.hadoop.yarn.resourcemanager.hostname.rm-id`。
spark.hadoop.fs.defaultFS	是	Spark 使用的 HDFS 中 NameNode 节点地址。格式为：`hdfs://namenode_host:port`。
working_dir	是	ETL 作业目录，用于存放 ETL 作业生成的中间数据。例如：`hdfs://host: port/tmp/starrocks`。
broker	是	Broker 名称。您可以使用 SHOW BROKER 语句查看当前所有 Broker 的名称。如未添加过 Broker，可使用 ALTER SYSTEM 语句添加 Broker。
broker.username	否	通过指定的 HDFS 用户去访问HDFS中的文件。如果 HDFS 文件只能由特定用户访问，则需要传入该参数，如果该文件是所有用户都可以访问的话，则不需要传入该参数。
broker.password	否	HDFS 用户密码。

如果 Spark 的 cluster manager 为 YARN，数据存储系统为 HDFS HA，则需添加如下配置项：

配置项	必选	说明
type	是	资源类型，取值为`spark`。
spark.master	是	Spark 的 cluster manager。当前仅支持 YARN，所以取值为 `yarn`。
spark.hadoop.yarn.resourcemanager.address	是	YARN ResourceManager 地址。
spark.hadoop.fs.defaultFS	是	Spark 使用的 HDFS 中 NameNode 节点地址。格式为：`hdfs://namenode_host:port`。
spark.hadoop.dfs.nameservices	是	HDFS nameservice 的 ID。该配置项供 Spark 使用。
spark.hadoop.dfs.ha.namenodes.[nameservice ID]	是	HDFS NameNode 的 ID。您可配置多个 NameNode ID。多个 NameNode ID 之间要用逗号 (`,`) 隔开。该配置项供 Spark 使用。
spark.hadoop.dfs.namenode.rpc-address.[nameservice ID].[name node ID]	是	每个 HDFS NameNode 监听的 RPC 地址。注意需配置完全限定的 RPC 地址。该配置项供 Spark 使用。
spark.hadoop.dfs.client.failover.proxy.provider	是	HDFS 的 Java 类，其用来联系 Active 状态的 NameNode。该配置项供 Spark 使用。
working_dir	是	ETL 作业目录，用于存放 ETL 作业生成的中间数据。例如：`hdfs://host: port/tmp/starrocks`。
broker	是	Broker 名称。您可以使用 SHOW BROKER 语句查看当前所有 Broker 的名称。如未添加过 Broker，可使用 ALTER SYSTEM 语句添加 Broker。
broker.username	否	通过指定的 HDFS 用户去访问HDFS中的文件。如果 HDFS 文件只能由特定用户访问，则需要传入该参数，如果该文件是所有用户都可以访问，则不需要传入该参数。
broker.password	否	HDFS 用户密码。
broker.dfs.nameservices	是	HDFS nameservice 的 ID。该配置项供 Broker 使用。
broker.dfs.ha.namenodes. [nameservice ID]	是	HDFS NameNode 的 ID。您可配置多个 NameNode ID。多个 NameNode ID 之间要用逗号 (`,`) 隔开。该配置项供 Broker 使用。
broker.dfs.namenode.rpc-address. [nameservice ID].[name node ID]	是	每个 HDFS NameNode 监听的 RPC 地址。注意需配置完全限定的 RPC 地址。该配置项供 Broker 使用。
broker.dfs.client.failover.proxy.provider	是	HDFS 的 Java 类，其用来联系 Active 状态的 NameNode。该配置项供 Broker 使用。

如果使用无 Broker 进程的方式导入，则在创建资源时参数设置与使用Broker 进程的方式导入稍有差异，具体差异如下：
- 无需传入 broker。
- 如果您需要配置用户身份认证、NameNode 节点的 HA，则需要在 HDFS 集群中的 hdfs-site.xml 文件中配置参数，具体参数和说明，请参见 broker_properties。并且将 hdfs-site.xml 文件放到每一个 FE 的 $FE_HOME/conf 下以及每个 BE 的 $BE_HOME/conf 下。

说明

使用无 Broker 进程的方式导入时，如果 HDFS 文件只能由特定用户访问，则您仍然需要传入 HDFS 用户名 broker.name和 HDFS 用户密码broker.password。

在以上几种情况中，如要添加除表格以外的配置项，可参考 Spark Configuration 和 Running Spark on YARN。

Hive 资源

如创建一个 Hive 资源，需添加如下配置项：

配置项	必选	说明
type	是	资源类型，取值为 `hive`。
hive.metastore.uris	是	Hive metastore 的 URI。

Iceberg 资源

如创建一个 Iceberg 资源，需添加如下配置项：

配置项	必选	说明
type	是	资源类型，取值为 `iceberg`。
starrocks.catalog-type	是	Iceberg 的 catalog 类型。StarRocks 2.3 以下版本仅支持 Hive catalog；StarRocks 2.3 及以上版本支持 Hive catalog 和 custom catalog。如要使用 Hive catalog，设置该参数为 `HIVE`。如要使用 custom catalog，设置该参数为 `CUSTOM`。详细信息参见创建 Iceberg 资源。
iceberg.catalog.hive.metastore.uris	是	Hive metastore 的URI。

Hudi 资源

如创建一个 Hudi 资源，需添加如下配置项：

配置项	必选	说明
type	是	资源类型，取值为 `hudi`。
hive.metastore.uris	是	Hive metastore 的 URI。

JDBC 资源

如创建一个 JDBC 资源，需添加如下配置项：

配置项	必选	说明
type	是	资源类型，取值为 `jdbc`。
user	是	登录到支持的 JDBC 数据库（以下简称“目标数据库”）的用户名。
password	是	目标数据库的登录密码。
jdbc_uri	是	用于连接目标数据库的JDBC URI，需要满足目标数据库 URI 的语法。常见的目标数据库 URI，请参见 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server 官网文档。
driver_url	是	用于下载 JDBC 驱动程序 JAR 包的 URL，支持使用 HTTP 协议或者 file 协议。例如 `https://repo1.maven.org/maven2/org/postgresql/postgresql/42.3.3/postgresql-42.3.3.jar`， `file:///home/disk1/postgresql-42.3.3.jar`。
driver_class	是	目标数据库使用的 JDBC 驱动程序的类名称。常见的类名称如下： MySQL：com.mysql.jdbc.Driver（MySQL 5.x 及以下版本）和com.mysql.cj.jdbc.Driver （MySQL 6.x 及以上版本） SQL Server：com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver Oracle： oracle.jdbc.driver.OracleDriver PostgreSQL：org.postgresql.Driver

示例

示例一：当使用 YARN 作为 Spark 的 cluster manager，HDFS 来存储数据时，创建一个名为spark0的 Spark 资源，语句如下：

CREATE EXTERNAL RESOURCE "spark0"
PROPERTIES (
    "type" = "spark",
    "spark.master" = "yarn",
    "spark.submit.deployMode" = "cluster",
    "spark.executor.memory" = "1g",
    "spark.yarn.queue" = "queue0",
    "spark.hadoop.yarn.resourcemanager.address" = "resourcemanager_host:8032",
    "spark.hadoop.fs.defaultFS" = "hdfs://namenode_host:9000",
    "working_dir" = "hdfs://namenode_host:9000/tmp/starrocks",
    "broker" = "broker0",
    "broker.username" = "user0",
    "broker.password" = "password0"
);

示例二：当使用 YARN HA 作为 Spark 的 cluster manager，HDFS 来存储数据时，创建一个名为spark1的 Spark 资源，语句如下：

CREATE EXTERNAL RESOURCE "spark1"
PROPERTIES (
    "type" = "spark",
    "spark.master" = "yarn",
    "spark.submit.deployMode" = "cluster",
    "spark.hadoop.yarn.resourcemanager.ha.enabled" = "true",
    "spark.hadoop.yarn.resourcemanager.ha.rm-ids" = "rm1,rm2",
    "spark.hadoop.yarn.resourcemanager.hostname.rm1" = "host1",
    "spark.hadoop.yarn.resourcemanager.hostname.rm2" = "host2",
    "spark.hadoop.fs.defaultFS" = "hdfs://namenode_host:9000",
    "working_dir" = "hdfs://namenode_host:9000/tmp/starrocks",
    "broker" = "broker1"
);

示例三：当使用 YARN 作为 Spark 的 cluster manager，HDFS HA 来存储数据时，创建一个名为spark2的 Spark 资源，语句如下：

CREATE EXTERNAL RESOURCE "spark2"
PROPERTIES (
    "type" = "spark", 
    "spark.master" = "yarn",
    "spark.hadoop.yarn.resourcemanager.address" = "resourcemanager_host:8032",
    "spark.hadoop.fs.defaultFS" = "hdfs://myha",
    "spark.hadoop.dfs.nameservices" = "myha",
    "spark.hadoop.dfs.ha.namenodes.myha" = "mynamenode1,mynamenode2",
    "spark.hadoop.dfs.namenode.rpc-address.myha.mynamenode1" = "nn1_host:rpc_port",
    "spark.hadoop.dfs.namenode.rpc-address.myha.mynamenode2" = "nn2_host:rpc_port",
    "spark.hadoop.dfs.client.failover.proxy.provider" = "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider",
    "working_dir" = "hdfs://myha/tmp/starrocks",
    "broker" = "broker2",
    "broker.dfs.nameservices" = "myha",
    "broker.dfs.ha.namenodes.myha" = "mynamenode1,mynamenode2",
    "broker.dfs.namenode.rpc-address.myha.mynamenode1" = "nn1_host:rpc_port",
    "broker.dfs.namenode.rpc-address.myha.mynamenode2" = "nn2_host:rpc_port",
    "broker.dfs.client.failover.proxy.provider" = "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"
);

示例四：创建一个名为hive0的 Hive 资源。

CREATE EXTERNAL RESOURCE "hive0"
PROPERTIES (
  "type" = "hive",
  "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083"
);

示例五：创建一个名为iceberg0的 Iceberg 资源。

CREATE EXTERNAL RESOURCE "iceberg0" 
PROPERTIES ( 
   "type" = "iceberg", 
   "starrocks.catalog-type"="HIVE", 
   "iceberg.catalog.hive.metastore.uris"="thrift://xx.xx.xx.xx:9083" 
);

示例六：创建一个名为hudi0的 Hudi 资源。

CREATE EXTERNAL RESOURCE "hudi0" 
PROPERTIES ( 
    "type" = "hudi", 
    "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083"
);

示例七：创建一个名为jdbc0的 JDBC 资源。

CREATE EXTERNAL RESOURCE jdbc0
PROPERTIES (
    "type"="jdbc",
    "user"="postgres",
    "password"="changeme",
    "jdbc_uri"="jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/jdbc_test",
    "driver_url"="https://repo1.maven.org/maven2/org/postgresql/postgresql/42.3.3/postgresql-42.3.3.jar",
    "driver_class"="org.postgresql.Driver"
);

CREATE RESOURCE

功能

语法

参数说明

resource_name

PROPERTIES

Spark 资源

Hive 资源

Iceberg 资源

Hudi 资源

JDBC 资源

示例

相关操作

文档是否有帮助？

CREATE RESOURCE

功能​

语法​

参数说明​

resource_name​

PROPERTIES​

Spark 资源​

Hive 资源​

Iceberg 资源​

Hudi 资源​

JDBC 资源​

示例​

相关操作​

文档是否有帮助？

功能

语法

参数说明

resource_name

PROPERTIES

Spark 资源

Hive 资源

Iceberg 资源

Hudi 资源

JDBC 资源

示例

相关操作