CREATE-RESOURCE
Name
CREATE RESOURCE
Description
该语句用于创建资源。仅 root 或 admin 用户可以创建资源。目前支持 Spark, ODBC, S3, JDBC, HDFS, HMS, ES 外部资源。 将来其他外部资源可能会加入到 Doris 中使用,如 Spark/GPU 用于查询,HDFS/S3 用于外部存储,MapReduce 用于 ETL 等。
语法:
CREATE [EXTERNAL] RESOURCE "resource_name"
PROPERTIES ("key"="value", ...);
说明:
- PROPERTIES中需要指定资源的类型 “type” = “[spark|odbc_catalog|s3|jdbc|hdfs|hms|es]“。
- 根据资源类型的不同 PROPERTIES 有所不同,具体见示例。
Example
创建yarn cluster 模式,名为 spark0 的 Spark 资源。
CREATE EXTERNAL RESOURCE "spark0"
PROPERTIES
(
"type" = "spark",
"spark.master" = "yarn",
"spark.submit.deployMode" = "cluster",
"spark.jars" = "xxx.jar,yyy.jar",
"spark.files" = "/tmp/aaa,/tmp/bbb",
"spark.executor.memory" = "1g",
"spark.yarn.queue" = "queue0",
"spark.hadoop.yarn.resourcemanager.address" = "127.0.0.1:9999",
"spark.hadoop.fs.defaultFS" = "hdfs://127.0.0.1:10000",
"working_dir" = "hdfs://127.0.0.1:10000/tmp/doris",
"broker" = "broker0",
"broker.username" = "user0",
"broker.password" = "password0"
);
Spark 相关参数如下:
- spark.master: 必填,目前支持yarn,spark://host:port。
- spark.submit.deployMode: Spark 程序的部署模式,必填,支持 cluster,client 两种。
- spark.hadoop.yarn.resourcemanager.address: master为yarn时必填。
- spark.hadoop.fs.defaultFS: master为yarn时必填。
- 其他参数为可选,参考这里
Spark 用于 ETL 时需要指定 working_dir 和 broker。说明如下:
- working_dir: ETL 使用的目录。spark作为ETL资源使用时必填。例如:hdfs://host:port/tmp/doris。
- broker: broker 名字。spark作为ETL资源使用时必填。需要使用
ALTER SYSTEM ADD BROKER
命令提前完成配置。 - broker.property_key: broker读取ETL生成的中间文件时需要指定的认证信息等。
创建 ODBC resource
CREATE EXTERNAL RESOURCE `oracle_odbc`
PROPERTIES (
"type" = "odbc_catalog",
"host" = "192.168.0.1",
"port" = "8086",
"user" = "test",
"password" = "test",
"database" = "test",
"odbc_type" = "oracle",
"driver" = "Oracle 19 ODBC driver"
);
ODBC 的相关参数如下:
- hosts:外表数据库的IP地址
- driver:ODBC外表的Driver名,该名字需要和be/conf/odbcinst.ini中的Driver名一致。
- odbc_type:外表数据库的类型,当前支持oracle, mysql, postgresql
- user:外表数据库的用户名
- password:对应用户的密码信息
- charset: 数据库链接的编码信息
- 另外还支持每个ODBC Driver 实现自定义的参数,参见对应ODBC Driver 的说明
创建 S3 resource
CREATE RESOURCE "remote_s3"
PROPERTIES
(
"type" = "s3",
"AWS_ENDPOINT" = "bj.s3.com",
"AWS_REGION" = "bj",
"AWS_ACCESS_KEY" = "bbb",
"AWS_SECRET_KEY" = "aaaa",
-- the followings are optional
"AWS_MAX_CONNECTIONS" = "50",
"AWS_REQUEST_TIMEOUT_MS" = "3000",
"AWS_CONNECTION_TIMEOUT_MS" = "1000"
);
如果 s3 reource 在冷热分离中使用,需要添加额外的字段。
CREATE RESOURCE "remote_s3"
PROPERTIES
(
"type" = "s3",
"AWS_ENDPOINT" = "bj.s3.com",
"AWS_REGION" = "bj",
"AWS_ACCESS_KEY" = "bbb",
"AWS_SECRET_KEY" = "aaaa",
-- required by cooldown
"AWS_ROOT_PATH" = "/path/to/root",
"AWS_BUCKET" = "test-bucket"
);
S3 相关参数如下:
- 必需参数
AWS_ENDPOINT
:s3 endpointAWS_REGION
:s3 regionAWS_ROOT_PATH
:s3 根目录AWS_ACCESS_KEY
:s3 access keyAWS_SECRET_KEY
:s3 secret keyAWS_BUCKET
:s3 的桶名
- 可选参数
AWS_MAX_CONNECTIONS
:s3 最大连接数量,默认为 50AWS_REQUEST_TIMEOUT_MS
:s3 请求超时时间,单位毫秒,默认为 3000AWS_CONNECTION_TIMEOUT_MS
:s3 连接超时时间,单位毫秒,默认为 1000
创建 JDBC resource
CREATE RESOURCE mysql_resource PROPERTIES (
"type"="jdbc",
"user"="root",
"password"="123456",
"jdbc_url" = "jdbc:mysql://127.0.0.1:3316/doris_test?useSSL=false",
"driver_url" = "https://doris-community-test-1308700295.cos.ap-hongkong.myqcloud.com/jdbc_driver/mysql-connector-java-8.0.25.jar",
"driver_class" = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
);
JDBC 的相关参数如下:
- user:连接数据库使用的用户名
- password:连接数据库使用的密码
- jdbc_url: 连接到指定数据库的标识符
- driver_url: jdbc驱动包的url
- driver_class: jdbc驱动类
创建 HDFS resource
CREATE RESOURCE hdfs_resource PROPERTIES (
"type"="hdfs",
"username"="user",
"password"="passwd",
"dfs.nameservices" = "my_ha",
"dfs.ha.namenodes.my_ha" = "my_namenode1, my_namenode2",
"dfs.namenode.rpc-address.my_ha.my_namenode1" = "nn1_host:rpc_port",
"dfs.namenode.rpc-address.my_ha.my_namenode2" = "nn2_host:rpc_port",
"dfs.client.failover.proxy.provider" = "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"
);
HDFS 相关参数如下:
- fs.defaultFS: namenode 地址和端口
- username: hdfs 用户名
- dfs.nameservices: name service名称,与hdfs-site.xml保持一致
- dfs.ha.namenodes.[nameservice ID]: namenode的id列表,与hdfs-site.xml保持一致
- dfs.namenode.rpc-address.[nameservice ID].[name node ID]: Name node的rpc地址,数量与namenode数量相同,与hdfs-site.xml保持一致
创建 HMS resource
HMS resource 用于 hms catalog
CREATE RESOURCE hms_resource PROPERTIES (
'type'='hms',
'hive.metastore.uris' = 'thrift://127.0.0.1:7004',
'dfs.nameservices'='HANN',
'dfs.ha.namenodes.HANN'='nn1,nn2',
'dfs.namenode.rpc-address.HANN.nn1'='nn1_host:rpc_port',
'dfs.namenode.rpc-address.HANN.nn2'='nn2_host:rpc_port',
'dfs.client.failover.proxy.provider.HANN'='org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider'
);
HMS 的相关参数如下:
- hive.metastore.uris: hive metastore server地址 可选参数:
- dfs.*: 如果 hive 数据存放在hdfs,需要添加类似 HDFS resource 的参数,也可以将 hive-site.xml 拷贝到 fe/conf 目录下
- AWS_*: 如果 hive 数据存放在 s3,需要添加类似 S3 resource 的参数。如果连接 阿里云 Data Lake Formation,可以将 hive-site.xml 拷贝到 fe/conf 目录下
创建 ES resource
CREATE RESOURCE es_resource PROPERTIES (
"type"="es",
"hosts"="http://127.0.0.1:29200",
"nodes_discovery"="false",
"enable_keyword_sniff"="true"
);
ES 的相关参数如下:
- hosts: ES 地址,可以是一个或多个,也可以是 ES 的负载均衡地址
- user: ES 用户名
- password: 对应用户的密码信息
- enable_docvalue_scan: 是否开启通过 ES/Lucene 列式存储获取查询字段的值,默认为 true
- enable_keyword_sniff: 是否对 ES 中字符串分词类型 text.fields 进行探测,通过 keyword 进行查询(默认为 true,设置为 false 会按照分词后的内容匹配)
- nodes_discovery: 是否开启 ES 节点发现,默认为 true,在网络隔离环境下设置为 false,只连接指定节点
- http_ssl_enabled: ES 是否开启 https 访问模式,目前在 fe/be 实现方式为信任所有
Keywords
CREATE, RESOURCE