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

Apache Doris 入门教程36：文件分析和文件缓存

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