データロード
🗃️ ロード概要
4項目
🗃️ オブジェクトストレージからのロード
8項目
📄️ ローカルファイルシステムからデータをロードする
curl コマンドを使用してローカルファイルシステムから CSV、JSON、Parquet、ORC 形式でデータをロードする Stream Load の方法。
📄️ HDFS からのデータロード
HDFS から INSERT+FILES()、Broker Load、Spark Load を使用してデータをロードする方法。
🗃️ Apache Kafka からのデータロード
2項目
🗃️ Apache Spark からのデータロード
2項目
📄️ INSERT を使用したデータのロード
INSERT ステートメント（INSERT VALUES、INSERT INTO SELECT、INSERT OVERWRITE）を使用して StarRocks にデータをロードする方法。
📄️ SQL トランザクション
StarRocks で複数の DML ステートメント（INSERT、UPDATE、DELETE）を複数テーブル間で原子的にコミットする SQL トランザクションの使用方法。
📄️ Stream Load トランザクションインターフェースを使用したデータのロード
Flink または Kafka からのデータロード用に Stream Load トランザクションインターフェース（2 フェーズコミット）で複数テーブルトランザクションを実装する方法。
📄️ MySQL からのリアルタイム同期
Flink CDC を使用して MySQL の変更データをリアルタイムでキャプチャし、StarRocks Flink コネクタで StarRocks テーブルに同期する方法。
📄️ PostgreSQL からのリアルタイム同期
Flink CDC パイプラインを使用して PostgreSQL の変更をキャプチャし、StarRocks の主キーテーブルにリアルタイムで同期する方法。
📄️ Apache Flink® からデータを継続的にロードする
StarRocks Flink コネクタは DataStream API・Table API & SQL・Python API に対応し、Flink から StarRocks への継続的なデータロードを実現します。
📄️ Apache Flink®からマルチテーブルトランザクションでデータをロードする
Flinkジョブのマルチテーブルトランザクションを有効にして、1回の処理サイクルで同じデータベース内の複数のテーブルに書き込みます。
📄️ Apache® Pulsar™ からのデータを継続的にロードする
Routine Load を使用して Apache Pulsar トピックから CSV および JSON 形式でデータを継続的にロードする方法。
📄️ ロードによるデータ変更
Stream Load、Broker Load、Routine Load を使用して Primary Key テーブルで INSERT、UPDATE、DELETE、部分更新、条件付き更新を実行する方法。
📄️ ロード時のデータ変換
Stream Load・Broker Load・Routine Load で列マッピング・フィルタ条件・派生列式を使用したロード時のデータ変換が可能です。
📄️ ツールを使用したデータロード
SMT、DataX、DBT、CloudCanal などのサードパーティツールおよびエコシステム統合によるデータロード。
📄️ Strict mode
StarRocks データロード時の Strict mode：設定方法、制御内容、列型変換失敗時の行拒否タイミング。
📄️ HDFS またはクラウドストレージからデータをロードする
Broker Load は HDFS またはクラウドストレージ（S3・GCS・Azure）から大量データを非同期ロードし、ジョブ管理とエラー処理機能を提供します。
📄️ はじめに
Stream Load または Routine Load を使用して JSON データを StarRocks にロードする方法（JSON パス式とネストされたオブジェクト処理を含む）。