文件分析
通过 Table Value Function 功能，Doris 可以直接将对象存储或 HDFS 上的文件作为 Table 进行查询分析。并且支持自动的列类型推断。
使用方式
更多使用方式可参阅 Table Value Function 文档：
- S3：支持 S3 兼容的对象存储上的文件分析。
- HDFS：支持 HDFS 上的文件分析。
这里我们通过 S3 Table Value Function 举例说明如何进行文件分析。
自动推断文件列类型
> DESC FUNCTION s3 (
"URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
"s3.access_key"= "ak",
"s3.secret_key" = "sk",
"format" = "parquet",
"use_path_style"="true"
);
+---------------+--------------+------+-------+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+---------------+--------------+------+-------+---------+-------+
| p_partkey | INT | Yes | false | NULL | NONE |
| p_name | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
| p_mfgr | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
| p_brand | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
| p_type | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
| p_size | INT | Yes | false | NULL | NONE |
| p_container | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
| p_retailprice | DECIMAL(9,0) | Yes | false | NULL | NONE |
| p_comment | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
+---------------+--------------+------+-------+---------+-------+
这里我们定义了一个 S3 Table Value Function：
s3(
"URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
"s3.access_key"= "ak",
"s3.secret_key" = "sk",
"format" = "parquet",
"use_path_style"="true")
其中指定了文件的路径、连接信息、认证信息等。
之后，通过 DESC FUNCTION 语法可以查看这个文件的 Schema。
可以看到，对于 Parquet 文件，Doris 会根据文件内的元信息自动推断列类型。
目前支持对 Parquet、ORC、CSV、Json 格式进行分析和列类型推断。
CSV Schema
在默认情况下，对 CSV 格式文件，所有列类型均为 String。可以通过 csv_schema 属性单独指定列名和列类型。Doris 会使用指定的列类型进行文件读取。格式如下：
name1:type1;name2:type2;...
对于格式不匹配的列（比如文件中为字符串，用户定义为 int），或缺失列（比如文件中有4列，用户定义了5列），则这些列将返回null。
当前支持的列类型为：
| 名称 | 映射类型 |
|---|---|
| tinyint | tinyint |
| smallint | smallint |
| int | int |
| bigint | bigint |
| largeint | largeint |
| float | float |
| double | double |
| decimal(p,s) | decimalv3(p,s) |
| date | datev2 |
| datetime | datetimev2 |
| char | string |
| varchar | string |
| string | string |
| boolean | boolean |
示例：
s3 (
"URI" = "https://bucket1/inventory.dat",
"s3.access_key"= "ak",
"s3.secret_key" = "sk",
"format" = "csv",
"column_separator" = "|",
"csv_schema" = "k1:int;k2:int;k3:int;k4:decimal(38,10)",
"use_path_style"="true"
)
查询分析
你可以使用任意的 SQL 语句对这个文件进行分析
SELECT * FROM s3(
"URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
"s3.access_key"= "ak",
"s3.secret_key" = "sk",
"format" = "parquet",
"use_path_style"="true")
LIMIT 5;
+-----------+------------------------------------------+----------------+----------+-------------------------+--------+-------------+---------------+---------------------+
| p_partkey | p_name | p_mfgr | p_brand | p_type | p_size | p_container | p_retailprice | p_comment |
+-----------+------------------------------------------+----------------+----------+-------------------------+--------+-------------+---------------+---------------------+
| 1 | goldenrod lavender spring chocolate lace | Manufacturer#1 | Brand#13 | PROMO BURNISHED COPPER | 7 | JUMBO PKG | 901 | ly. slyly ironi |
| 2 | blush thistle blue yellow saddle | Manufacturer#1 | Brand#13 | LARGE BRUSHED BRASS | 1 | LG CASE | 902 | lar accounts amo |
| 3 | spring green yellow purple cornsilk | Manufacturer#4 | Brand#42 | STANDARD POLISHED BRASS | 21 | WRAP CASE | 903 | egular deposits hag |
| 4 | cornflower chocolate smoke green pink | Manufacturer#3 | Brand#34 | SMALL PLATED BRASS | 14 | MED DRUM | 904 | p furiously r |
| 5 | forest brown coral puff cream | Manufacturer#3 | Brand#32 | STANDARD POLISHED TIN | 15 | SM PKG | 905 | wake carefully |
+-----------+------------------------------------------+----------------+----------+-------------------------+--------+-------------+---------------+---------------------+
Table Value Function 可以出现在 SQL 中，Table 能出现的任意位置。如 CTE 的 WITH 子句中，FROM 子句中。 这样，你可以把文件当做一张普通的表进行任意分析。
你也可以用过 CREATE VIEW 语句为 Table Value Function 创建一个逻辑视图。这样，你可以想其他视图一样，对这个 Table Value Function 进行访问、权限管理等操作，也可以让其他用户访问这个 Table Value Function。
CREATE VIEW v1 AS
SELECT * FROM s3(
"URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
"s3.access_key"= "ak",
"s3.secret_key" = "sk",
"format" = "parquet",
"use_path_style"="true");
DESC v1;
SELECT * FROM v1;
GRANT SELECT_PRIV ON db1.v1 TO user1;
数据导入
配合 INSERT INTO SELECT 语法，我们可以方便将文件导入到 Doris 表中进行更快速的分析：
// 1. 创建doris内部表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_table
(
id int,
name varchar(50),
age int
)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 4
PROPERTIES("replication_num" = "1");
// 2. 使用 S3 Table Value Function 插入数据
INSERT INTO test_table (id,name,age)
SELECT cast(id as INT) as id, name, cast (age as INT) as age
FROM s3(
"uri" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
"s3.access_key"= "ak",
"s3.secret_key" = "sk",
"format" = "parquet",
"use_path_style" = "true");文件缓存
文件缓存(File Cache)通过缓存最近访问的远端存储系统(HDFS 或对象存储)的数据文件，加速后续访问相同数据的查询。在频繁访问相同数据的查询场景中，File Cache 可以避免重复的远端数据访问开销，提升热点数据的查询分析性能和稳定性。
原理
File Cache 将访问的远程数据缓存到本地的 BE 节点。原始的数据文件会根据访问的 IO 大小切分为 Block，Block 被存储到本地文件 cache_path/hash(filepath).substr(0, 3)/hash(filepath)/offset 中，并在 BE 节点中保存 Block 的元信息。当访问相同的远程文件时，doris 会检查本地缓存中是否存在该文件的缓存数据，并根据 Block 的 offset 和 size，确认哪些数据从本地 Block 读取，哪些数据从远程拉起，并缓存远程拉取的新数据。BE 节点重启的时候，扫描 cache_path 目录，恢复 Block 的元信息。当缓存大小达到阈值上限的时候，按照 LRU 原则清理长久未访问的 Block。
使用方式
File Cache 默认关闭，需要在 FE 和 BE 中设置相关参数进行开启。
FE 配置
单个会话中开启 File Cache:
SET enable_file_cache = true;
全局开启 File Cache:
SET GLOBAL enable_file_cache = true;
File Cache 功能仅作用于针对文件的外表查询（如 Hive、Hudi ）。对内表查询，或非文件的外表查询（如 JDBC、Elasticsearch）等无影响。
BE 配置
添加参数到 BE 节点的配置文件 conf/be.conf 中，并重启 BE 节点让配置生效。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
enable_file_cache |
是否启用 File Cache，默认 false |
file_cache_path |
缓存目录的相关配置，json格式，例子: [{"path": "/path/to/file_cache1", "total_size":53687091200,"query_limit": "10737418240"},{"path": "/path/to/file_cache2", "total_size":53687091200,"query_limit": "10737418240"},{"path": "/path/to/file_cache3", "total_size":53687091200,"query_limit": "10737418240"}]。path 是缓存的保存路径，total_size 是缓存的大小上限，query_limit 是单个查询能够使用的最大缓存大小。 |
file_cache_min_file_segment_size |
单个 Block 的大小下限，默认 1MB，需要大于 4096 |
file_cache_max_file_segment_size |
单个 Block 的大小上限，默认 4MB，需要大于 4096 |
enable_file_cache_query_limit |
是否限制单个 query 使用的缓存大小，默认 false |
clear_file_cache |
BE 重启时是否删除之前的缓存数据，默认 false |
查看 File Cache 命中情况
执行 set enable_profile=true 打开会话变量，可以在 FE 的 web 页面的 Queris 标签中查看到作业的 Profile。File Cache 相关的指标如下:
- FileCache:
- IOHitCacheNum: 552
- IOTotalNum: 835
- ReadFromFileCacheBytes: 19.98 MB
- ReadFromWriteCacheBytes: 0.00
- ReadTotalBytes: 29.52 MB
- WriteInFileCacheBytes: 915.77 MB
- WriteInFileCacheNum: 283
-
IOTotalNum: 远程访问的次数 -
IOHitCacheNum: 命中缓存的次数 -
ReadFromFileCacheBytes: 从缓存文件中读取的数据量 -
ReadTotalBytes: 总共读取的数据量 -
SkipCacheBytes: 创建缓存文件失败，或者缓存文件被删，需要再次从远程读取的数据量 -
WriteInFileCacheBytes: 保存到缓存文件中的数据量 -
WriteInFileCacheNum: 保存的 Block 数量，所以WriteInFileCacheBytes/WriteInFileCacheBytes为 Block 的平均大小
IOHitCacheNum / IOTotalNum 等于1，表示缓存完全命中
ReadFromFileCacheBytes / ReadTotalBytes 等于1，表示缓存完全命中文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-668064.html
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