数据导出

数据导出

异步导出（Export）是 Doris 提供的一种将数据异步导出的功能。该功能可以将用户指定的表或分区的数据，以指定的文件格式，通过 Broker 进程或 S3协议/HDFS协议导出到远端存储上，如对象存储 / HDFS 等。

当前，EXPORT支持导出 Doris本地表 / View视图 / 外表，支持导出到 parquet / orc / csv / csv_with_names / csv_with_names_and_types 文件格式。

本文档主要介绍 Export 的基本原理、使用方式、最佳实践以及注意事项。

原理

用户提交一个 Export 作业后。Doris 会统计这个作业涉及的所有 Tablet。然后根据parallelism参数（由用户指定）对这些 Tablet 进行分组。每个线程负责一组tablets，生成若干个SELECT INTO OUTFILE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 S3协议 / HDFS协议 / Broker 将数据写到远端存储指定的路径中。

总体的执行流程如下:

用户提交一个 Export 作业到 FE。
FE会统计要导出的所有Tablets，然后根据parallelism参数将所有Tablets分组，每一组再根据maximum_number_of_export_partitions参数生成若干个SELECT INTO OUTFILE查询计划
根据parallelism参数，生成相同个数的ExportTaskExecutor，每一个ExportTaskExecutor由一个线程负责，线程由FE的Job 调度框架去调度执行。
FE的Job调度器会去调度ExportTaskExecutor并执行，每一个ExportTaskExecutor会串行地去执行由它负责的若干个SELECT INTO OUTFILE查询计划。

开始导出

Export 的详细用法可参考 EXPORT 。

导出到HDFS

EXPORT TABLE db1.tbl1 
PARTITION (p1,p2)
[WHERE [expr]]
TO "hdfs://host/path/to/export/" 
PROPERTIES
(
    "label" = "mylabel",
    "column_separator"=",",
    "columns" = "col1,col2",
    "parallelusm" = "3"
)
WITH BROKER "hdfs"
(
    "username" = "user",
    "password" = "passwd"
);

label：本次导出作业的标识。后续可以使用这个标识查看作业状态。
column_separator：列分隔符。默认为 \t。支持不可见字符，比如 ‘\x07’。
columns：要导出的列，使用英文状态逗号隔开，如果不填这个参数默认是导出表的所有列。
line_delimiter：行分隔符。默认为 \n。支持不可见字符，比如 ‘\x07’。
parallelusm：并发3个线程去导出。

导出到对象存储

通过s3 协议直接将数据导出到指定的存储.

EXPORT TABLE test TO "s3://bucket/path/to/export/dir/"
WITH S3 (
    "s3.endpoint" = "http://host",
    "s3.access_key" = "AK",
    "s3.secret_key"="SK",
    "s3.region" = "region"
);

s3.access_key/s3.secret_key：是您访问对象存储的ACCESS_KEY/SECRET_KEY
s3.endpoint：Endpoint表示对象存储对外服务的访问域名.
s3.region：表示对象存储数据中心所在的地域.

查看导出状态

提交作业后，可以通过 SHOW EXPORT 命令查询导出作业状态。结果举例如下：

mysql> show EXPORT\G;
*************************** 1. row ***************************
     JobId: 14008
     State: FINISHED
  Progress: 100%
  TaskInfo: {"partitions":[],"max_file_size":"","delete_existing_files":"","columns":"","format":"csv","column_separator":"\t","line_delimiter":"\n","db":"default_cluster:demo","tbl":"student4","tablet_num":30}
      Path: hdfs://host/path/to/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: NULL
  OutfileInfo: [
  [
    {
      "fileNumber": "1",
      "totalRows": "4",
      "fileSize": "34bytes",
      "url": "file:///127.0.0.1/Users/fangtiewei/tmp_data/export/f1ab7dcc31744152-bbb4cda2f5c88eac_"
    }
  ]
]
1 row in set (0.01 sec)

JobId：作业的唯一 ID
State：作业状态：
- PENDING：作业待调度
- EXPORTING：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 个线程，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。空列表表示所有分区。
- 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。
- max_file_size：一个导出文件的最大大小。
- delete_existing_files：是否删除导出目录下已存在的文件及目录。
- columns：指定需要导出的列名，空值代表导出所有列。
- format：导出的文件格式
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。
OutfileInfo：如果作业导出成功，这里会显示具体的SELECT INTO OUTFILE结果信息。

取消导出任务

SinceVersion 1.2.2

提交作业后，可以通过 CANCEL EXPORT 命令取消导出作业。取消命令举例如下：

CANCEL EXPORT
FROM example_db
WHERE LABEL like "%example%";

最佳实践

并发导出

一个 Export 作业可以设置parallelism参数来并发导出数据。parallelism参数实际就是指定执行 EXPORT 作业的线程数量。每一个线程会负责导出表的部分Tablets。

一个 Export 作业的底层执行逻辑实际上是SELECT INTO OUTFILE语句，parallelism参数设置的每一个线程都会去执行独立的SELECT INTO OUTFILE语句。

Export 作业拆分成多个SELECT INTO OUTFILE的具体逻辑是：将该表的所有tablets平均的分给所有parallel线程，如：

num(tablets) = 40, parallelism = 3，则这3个线程各自负责的tablets数量分别为 14，13，13个。
num(tablets) = 2, parallelism = 3，则Doris会自动将parallelism设置为2，每一个线程负责一个tablets。

当一个线程负责的tablest超过 maximum_tablets_of_outfile_in_export 数值（默认为10，可在fe.conf中添加maximum_tablets_of_outfile_in_export参数来修改该值）时，该线程就会拆分为多个SELECT INTO OUTFILE语句，如：

一个线程负责的tablets数量分别为 14，maximum_tablets_of_outfile_in_export = 10，则该线程负责两个SELECT INTO OUTFILE语句，第一个SELECT INTO OUTFILE语句导出10个tablets，第二个SELECT INTO OUTFILE语句导出4个tablets，两个SELECT INTO OUTFILE语句由该线程串行执行。

当所要导出的数据量很大时，可以考虑适当调大parallelism参数来增加并发导出。若机器核数紧张，无法再增加parallelism 而导出表的Tablets又较多时，可以考虑调大maximum_tablets_of_outfile_in_export来增加一个SELECT INTO OUTFILE语句负责的tablets数量，也可以加快导出速度。

exec_mem_limit

通常一个 Export 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。可以调整session变量exec_mem_limit来调大内存使用限制。

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。
如果 Export 作业运行失败，已经生成的文件不会被删除，需要用户手动删除。
Export 作业可以导出 Base 表 / View视图表 / 外表的数据，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。
在使用EXPORT命令时，请确保目标路径是已存在的目录，否则导出可能会失败。
在并发导出时，请注意合理地配置线程数量和并行度，以充分利用系统资源并避免性能瓶颈。
导出到本地文件时，要注意文件权限和路径，确保有足够的权限进行写操作，并遵循适当的文件系统路径。
在导出过程中，可以实时监控进度和性能指标，以便及时发现问题并进行优化调整。
导出操作完成后，建议验证导出的数据是否完整和正确，以确保数据的质量和完整性。

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导出到对象存储

查看导出状态

取消导出任务

最佳实践

并发导出

exec_mem_limit

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