StarRocks Export数据导出

x33g5p2x  于2021-09-15 转载在 StarRocks  
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数据导出(Export)是 StarRocks 提供的一种将数据导出并存储到其他介质上的功能。该功能可以将用户指定的表或分区的数据,以文本的格式,通过 Broker 进程导出到远端存储上,如 HDFS/阿里云OSS/AWS S3(或者兼容S3协议的对象存储) 等。

本章介绍StarRocks数据导出的基本原理、使用方式、最佳实践以及注意事项。

名词解释

  • Broker:StarRocks 可以通过 Broker 进程对远端存储进行文件操作。
  • Tablet:数据分片。一个表会分成 1 个或多个分区,每个分区会划分成多个数据分片。

原理

导出作业的执行流程

用户提交一个导出作业后,StarRocks 会统计这个作业涉及的所有 Tablet,然后对这些 Tablet 进行分组每组生成一个特殊的查询计划。该查询计划会读取所包含的 Tablet 上的数据,然后通过 Broker 将数据写到远端存储指定的路径中。

导出作业的总体处理流程如下:

asset

上图描述的处理流程主要包括:

用户提交一个 Export 作业到 FE。
1.
FE 的导出调度器会通过两阶段来执行一个导出作业:

a. PENDING:FE 生成一个 ExportPendingTask,向 BE 发送 snapshot 命令,对所有涉及到的 Tablet 做一个快照,并生成多个查询计划。

b. EXPORTING:FE 生成一个 ExportExportingTask,开始执行一个个的查询计划。

查询计划拆分

Export 作业会生成多个查询计划,每个查询计划负责扫描一部分 Tablet。每个查询计划中每个 BE 扫描的数据量由 FE 配置参数 export_max_bytes_per_be_per_task 计算得到,默认为 256M。每个查询计划中每个 BE 最少一个 Tablet,最多导出的数据量不超过配置的参数 export_max_bytes_per_be_per_task

一个作业的多个查询计划并行执行,任务线程池的大小通过 FE 参数 export_task_pool_size 配置,默认为 5。

查询计划执行

一个查询计划扫描多个分片,将读取的数据以行的形式组织,每 1024 行为一个 batch,调用 Broker 写入到远端存储上。

查询计划遇到错误会整体自动重试 3 次。如果一个查询计划重试 3 次依然失败,则整个作业失败。

StarRocks 会首先在指定的远端存储的路径中,建立一个名为 __starrocks_export_tmp_921d8f80-7c9d-11eb-9342-acde48001122 的临时目录(其中 921d8f80-7c9d-11eb-9342-acde48001122 为作业的 query id)。导出的数据首先会写入这个临时目录。每个查询计划会生成一个文件,文件名示例:

lineorder_921d8f80-7c9d-11eb-9342-acde48001122_1_2_0.csv.1615471540361

其中:

  • 1615471540361 为时间戳,用于保证重试生成的文件不冲突。

当所有数据都导出后,StarRocks 会将这些文件 rename 到用户指定的路径中,rename的时候会去掉后面的时间戳。最终导出的文件名示例:

lineorder_921d8f80-7c9d-11eb-9342-acde48001122_1_2_0.csv

其中:

  • lineorder_:为导出文件的前缀,由用户指定到导出路径中,不指定默认为data_
  • 921d8f80-7c9d-11eb-9342-acde48001122:为作业的 query id。文件名默认包含 query id,指定参数 include_query_id = false 后不包含。
  • 1_2_0:分为三部分,第一部分为查询计划对应任务的序号,第二部分为任务中实例的序号,第三部分为一个实例中生成文件的序号。
  • csv:为导出文件格式,目前只支持 csv 格式。
Broker 参数

导出作业需要借助 Broker 进程访问远端存储,不同的 Broker 需要提供不同的参数,具体请参阅 Broker文档。

使用示例

提交导出作业

数据导出命令的详细语法可以通过 HELP EXPORT 查看。导出作业举例如下:

EXPORT TABLE db1.tbl1 
PARTITION (p1,p2)
TO "hdfs://host/path/to/export/lineorder_" 
PROPERTIES
(
    "column_separator"=",",
    "exec_mem_limit"="2147483648",
    "timeout" = "3600"
)
WITH BROKER "hdfs"
(
 "username" = "user",
 "password" = "passwd",
);

导出路径如果指定到目录,需要指定最后的/,否则最后的部分会被当做导出文件的前缀。不指定前缀默认为data_。 示例中导出文件会生成到 export 目录中,文件前缀为 lineorder_

PROPERTIES如下:

  • column_separator:列分隔符。默认为 \t
  • line_delimiter:行分隔符。默认为 \n
  • exec_mem_limit: 表示 Export 作业中,一个查询计划单个 BE 上的内存使用限制。默认 2GB。单位字节。
  • timeout:作业超时时间。默认为 2 小时。单位秒。
  • include_query_id: 导出文件名中是否包含 query id,默认为 true。

获取导出作业 query id

提交作业后,可以通过 SELECT LAST_QUERY_ID() 命令获得导出作业的 query id。用户可以通过 query id 查看或者取消作业。

查看导出作业状态

提交作业后,可以通过 SHOW EXPORT 命令查询导出作业状态。

SHOW EXPORT WHERE queryid = "921d8f80-7c9d-11eb-9342-acde48001122";

结果举例如下:

JobId: 14008
     State: FINISHED
  Progress: 100%
  TaskInfo: {"partitions":["*"],"exec mem limit":2147483648,"column separator":",","line delimiter":"\n","tablet num":1,"broker":"hdfs","coord num":1,"db":"default_cluster:db1","tbl":"tbl3"}
      Path: oss://bj-test/export/
CreateTime: 2019-06-25 17:08:24
 StartTime: 2019-06-25 17:08:28
FinishTime: 2019-06-25 17:08:34
   Timeout: 3600
  ErrorMsg: N/A

JobId:作业的唯一 ID
*
State:作业状态:

  • PENDING:作业待调度
  • EXPORING:数据导出中
  • FINISHED:作业成功
  • CANCELLED:作业失败

Progress:作业进度。该进度以查询计划为单位。假设一共 10 个查询计划,当前已完成 3 个,则进度为 30%。
*
TaskInfo:以 Json 格式展示的作业信息:

  • db:数据库名
  • tbl:表名
  • partitions:指定导出的分区。/*表示所有分区。
  • exec mem limit:查询的内存使用限制。单位字节。
  • column separator:导出文件的列分隔符。
  • line delimiter:导出文件的行分隔符。
  • tablet num:涉及的总 Tablet 数量。
  • broker:使用的 broker 的名称。
  • coord num:查询计划的个数。

Path:远端存储上的导出路径。
*
CreateTime/StartTime/FinishTime:作业的创建时间、开始调度时间和结束时间。
*
Timeout:作业超时时间。单位是「秒」。该时间从 CreateTime 开始计算。
*
ErrorMsg:如果作业出现错误,这里会显示错误原因。

取消作业

举例如下:

CANCEL EXPORT WHERE queryid = "921d8f80-7c9d-11eb-9342-acde48001122";

最佳实践

查询计划的拆分

一个 Export 作业有多少查询计划需要执行,取决于总共有多少 Tablet,以及一个查询计划可以处理的最大数据量。 作业是按照查询计划来重试的,如果一个查询计划处理更多的数据量,查询计划出错(比如调用 Broker 的 RPC 失败,远端存储出现抖动等),会导致一个查询计划的重试成本变高。每个查询计划中每个 BE 扫描的数据量由 FE 配置参数 export_max_bytes_per_be_per_task 计算得到,默认为 256M。每个查询计划中每个 BE 最少一个 Tablet,最多导出的数据量不超过配置的参数 export_max_bytes_per_be_per_task

一个作业的多个查询计划并行执行,任务线程池的大小通过 FE 参数 export_task_pool_size 配置,默认为 5。

exec_mem_limit

通常一个导出作业的查询计划只有「扫描-导出」两部分,不涉及需要太多内存的计算逻辑。所以通常 2GB 的默认内存限制可以满足需求。但在某些场景下,比如一个查询计划,在同一个 BE 上需要扫描的 Tablet 过多,或者 Tablet 的数据版本过多时,可能会导致内存不足。此时需要修改这个参数设置更大的内存,比如 4GB、8GB 等。

注意事项

  • 不建议一次性导出大量数据。一个 Export 作业建议的导出数据量最大在几十 GB。过大的导出会导致更多的垃圾文件和更高的重试成本。
  • 如果表数据量过大,建议按照分区导出。
  • 在 Export 作业运行过程中,如果 FE 发生重启或切主,则 Export 作业会失败,需要用户重新提交。
  • Export 作业产生的__starrocks_export_tmp_xxx临时目录,作业失败或成功后会自动删除。
  • 当 Export 运行完成后(成功或失败),FE 发生重启或切主,则SHOW EXPORT展示的作业的部分信息会丢失,无法查看。
  • Export 作业只会导出 Base 表的数据,不会导出 Rollup Index 的数据。
  • Export 作业会扫描数据,占用 IO 资源,可能会影响系统的查询延迟。

相关配置

主要介绍 FE 中的相关配置。

  • export_checker_interval_second:Export 作业调度器的调度间隔,默认为 5 秒。设置该参数需重启 FE。
  • export_running_job_num_limit:正在运行的 Export 作业数量限制。如果超过,则作业将等待并处于 PENDING 状态。默认为 5,可以运行时调整。
  • export_task_default_timeout_second:Export 作业默认超时时间。默认为 2 小时。可以运行时调整。
  • export_max_bytes_per_be_per_task: 每个导出任务在每个 BE 上最多导出的数据量,用于拆分导出作业并行处理。按压缩后数据量计算,默认为 256M。
  • export_task_pool_size: 导出任务线程池的大小。默认为 5。

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