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版本：Candidate-4.1

通过 Routine Load 向 StarRocks 存算分离集群导入 Kafka 数据

关于 Routine Load​

Routine load 是一种使用 Apache Kafka 或在本实验中使用 Redpanda，将数据持续流式传输到 StarRocks 的方法。数据被流式传输到 Kafka 主题中，然后由 Routine Load 作业将数据导入到 StarRocks。更多关于 Routine Load 的详细信息将在实验结束时提供。

关于存算分离​

在存算分离系统中，数据存储在低成本可靠的远端存储系统中，如 Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage 和其他兼容 S3 的存储如 MinIO。热数据会被本地缓存，当缓存命中时，查询性能与存算一体架构相当。计算节点（CN）可以在几秒钟内按需添加或移除。这种架构降低了存储成本，确保了更好的资源隔离，并提供了弹性和可扩展性。

本教程涵盖：

  • 使用 Docker Compose 运行 StarRocks、Redpanda 和 MinIO
  • 使用 MinIO 作为 StarRocks 的存储层
  • 配置 StarRocks 以使用 shared-data
  • 添加一个 Routine Load 作业以从 Redpanda 消费数据

所使用的数据是合成数据。

本文档中包含大量信息，内容以步骤形式呈现于开头，技术细节在结尾。这是为了按以下顺序服务于这些目的：

  1. 配置 Routine Load。
  2. 允许读者在 shared-data 部署中导入数据并分析这些数据。
  3. 提供 shared-data 部署的配置细节。

前提条件​

Docker​

  • Docker
  • 为 Docker 分配 4 GB RAM
  • 为 Docker 分配 10 GB 可用磁盘空间

SQL 客户端​

您可以使用 Docker 环境中提供的 SQL 客户端，或者使用系统上的客户端。许多 MySQL 兼容的客户端都可以使用，本指南涵盖了 DBeaver 和 MySQL Workbench 的配置。

curl​

curl 用于下载 Compose 文件和生成数据的脚本。通过在操作系统提示符下运行 curl 或 curl.exe 检查是否已安装 curl。如果未安装 curl，在此获取 curl。

Python​

需要 Python 3 和 Apache Kafka 的 Python 客户端 kafka-python。

术语​

FE​

前端节点负责元数据管理、客户端连接管理、查询计划和查询调度。每个 FE 在其内存中存储和维护完整的元数据副本，确保 FEs 之间的服务无差异。

CN​

计算节点负责在 shared-data 部署中执行查询计划。

BE​

后端节点负责在 shared-nothing 部署中进行数据存储和执行查询计划。

备注

本指南不使用 BEs，此信息仅为帮助您理解 BEs 和 CNs 之间的区别。

启动 StarRocks​

要使用对象存储运行 StarRocks 的 shared-data，您需要：

  • 一个前端引擎（FE）
  • 一个计算节点（CN）
  • 对象存储

本指南使用 MinIO，它是兼容 S3 的对象存储提供商。MinIO 根据 GNU Affero 通用公共许可证提供。

下载实验文件​

docker-compose.yml​

mkdir routineload
cd routineload
curl -O https://raw.githubusercontent.com/StarRocks/demo/master/documentation-samples/routine-load-shared-data/docker-compose.yml

gen.py​

gen.py 是一个使用 Apache Kafka 的 Python 客户端将数据发布（生产）到 Kafka 主题的脚本。该脚本已写入 Redpanda 容器的地址和端口。

curl -O https://raw.githubusercontent.com/StarRocks/demo/master/documentation-samples/routine-load-shared-data/gen.py

启动 StarRocks、MinIO 和 Redpanda​

docker compose up --detach --wait --wait-timeout 120

检查服务的进度。容器变为健康状态可能需要 30 秒或更长时间。routineload-minio_mc-1 容器不会显示健康指示器，并将在配置 MinIO 以供 StarRocks 使用访问密钥后退出。等待 routineload-minio_mc-1 以 0 代码退出，其余服务为 Healthy。

运行 docker compose ps 直到服务健康：

docker compose ps
WARN[0000] /Users/droscign/routineload/docker-compose.yml: `version` is obsolete
[+] Running 6/7
 ✔ Network routineload_default       Crea...          0.0s
 ✔ Container minio                   Healthy          5.6s
 ✔ Container redpanda                Healthy          3.6s
 ✔ Container redpanda-console        Healt...         1.1s
 ⠧ Container routineload-minio_mc-1  Waiting          23.1s
 ✔ Container starrocks-fe            Healthy          11.1s
 ✔ Container starrocks-cn            Healthy          23.0s
container routineload-minio_mc-1 exited (0)

检查 MinIO 凭证​

为了使用 MinIO 作为 StarRocks 的对象存储，StarRocks 需要一个 MinIO 访问密钥。访问密钥是在 Docker 服务启动期间生成的。为了帮助您更好地理解 StarRocks 如何连接到 MinIO，您应该验证密钥是否存在。

打开 MinIO Web UI​

浏览到 http://localhost:9001/access-keys 用户名和密码在 Docker compose 文件中指定，分别是 miniouser 和 miniopassword。您应该看到有一个访问密钥。密钥是 AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA，您无法在 MinIO 控制台中看到密钥，但它在 Docker compose 文件中，是 BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB：

查看 MinIO 访问密钥

为您的数据创建一个 bucket​

当您在 StarRocks 中创建一个存储卷时，您将指定数据的 LOCATION：

    LOCATIONS = ("s3://my-starrocks-bucket/")

打开 http://localhost:9001/buckets 并为存储卷添加一个 bucket。将 bucket 命名为 my-starrocks-bucket。接受列出的三个选项的默认值。

SQL 客户端​

当前教程可以使用以下三个客户端进行测试，您只需选择其中一个：

  • MySQL CLI：您可以从 Docker 环境或您的本机运行此客户端。
  • DBeaver（社区版或专业版）
  • MySQL Workbench

配置客户端​

您可以从 StarRocks FE 节点容器 starrocks-fe 中直接运行 MySQL Client：

docker compose exec starrocks-fe \
mysql -P 9030 -h 127.0.0.1 -u root --prompt="StarRocks > "
提示

所有 docker compose 命令必须从包含 docker-compose.yml 文件的目录中运行。

如果您需要安装 MySQL Client，请点击展开以下 安装 MySQL 客户端 部分：

安装 MySQL 客户端
  • macOS：如果您使用 Homebrew 并且不需要安装 MySQL 服务器，请运行 brew install mysql-client@8.0 安装 MySQL Client。
  • Linux：请检查您的 mysql 客户端的 Repository。例如，运行 yum install mariadb。
  • Microsoft Windows：安装 MySQL Community Server 后，运行提供的客户端，或在 WSL 中运行 mysql。

StarRocks 的 shared-data 配置​

此时您已经运行了 StarRocks，并且 MinIO 也在运行。MinIO 访问密钥用于连接 StarRocks 和 MinIO。

这是 FE 配置的一部分，指定了 StarRocks 部署将使用 shared data。这是在 Docker Compose 创建部署时添加到文件 fe.conf 中的。

# enable the shared data run mode
run_mode = shared_data
cloud_native_storage_type = S3
信息

您可以通过从 quickstart 目录运行此命令并查看文件末尾来验证这些设置：

docker compose exec starrocks-fe \
  cat /opt/starrocks/fe/conf/fe.conf

:::

使用 SQL 客户端连接到 StarRocks​

提示

从包含 docker-compose.yml 文件的目录运行此命令。

如果您使用的是 mysql CLI 以外的客户端，请立即打开它。

docker compose exec starrocks-fe \
mysql -P9030 -h127.0.0.1 -uroot --prompt="StarRocks > "

检查存储卷​

SHOW STORAGE VOLUMES;
提示

应该没有存储卷，您将接下来创建一个。

Empty set (0.04 sec)

创建一个 shared-data 存储卷​

早些时候，您在 MinIO 中创建了一个名为 my-starrocks-volume 的 bucket，并验证了 MinIO 有一个名为 AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA 的访问密钥。以下 SQL 将使用访问密钥和密钥在 MionIO bucket 中创建一个存储卷。

CREATE STORAGE VOLUME s3_volume
    TYPE = S3
    LOCATIONS = ("s3://my-starrocks-bucket/")
    PROPERTIES
    (
         "enabled" = "true",
         "aws.s3.endpoint" = "minio:9000",
         "aws.s3.access_key" = "AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA",
         "aws.s3.secret_key" = "BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB",
         "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
         "aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior" = "false"
     );

现在您应该看到一个存储卷列出，之前它是一个空集：

SHOW STORAGE VOLUMES;
+----------------+
| Storage Volume |
+----------------+
| s3_volume      |
+----------------+
1 row in set (0.02 sec)

查看存储卷的详细信息，并注意这还不是默认卷，并且它被配置为使用您的 bucket：

DESC STORAGE VOLUME s3_volume\G
提示

本文档中的一些 SQL，以及 StarRocks 文档中的许多其他文档，以 \G 结尾而不是分号。\G 使 mysql CLI 垂直呈现查询结果。

许多 SQL 客户端不解释垂直格式输出，因此您应该将 \G 替换为 ;。

*************************** 1. row ***************************
     Name: s3_volume
     Type: S3
IsDefault: false
 Location: s3://my-starrocks-bucket/
   Params: {"aws.s3.access_key":"******","aws.s3.secret_key":"******","aws.s3.endpoint":"minio:9000","aws.s3.region":"us-east-1","aws.s3.use_instance_profile":"false","aws.s3.use_web_identity_token_file":"false","aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior":"false"}
  Enabled: true
  Comment:
1 row in set (0.02 sec)

设置默认存储卷​

SET s3_volume AS DEFAULT STORAGE VOLUME;
DESC STORAGE VOLUME s3_volume\G
*************************** 1. row ***************************
     Name: s3_volume
     Type: S3
IsDefault: true
 Location: s3://my-starrocks-bucket/
   Params: {"aws.s3.access_key":"******","aws.s3.secret_key":"******","aws.s3.endpoint":"minio:9000","aws.s3.region":"us-east-1","aws.s3.use_instance_profile":"false","aws.s3.use_web_identity_token_file":"false","aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior":"false"}
  Enabled: true
  Comment:
1 row in set (0.02 sec)

创建一个表​

这些 SQL 命令在您的 SQL 客户端中运行。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS quickstart;

验证数据库 quickstart 是否使用存储卷 s3_volume：

SHOW CREATE DATABASE quickstart \G
*************************** 1. row ***************************
       Database: quickstart
Create Database: CREATE DATABASE `quickstart`
PROPERTIES ("storage_volume" = "s3_volume")
USE quickstart;
CREATE TABLE site_clicks (
    `uid` bigint NOT NULL COMMENT "uid",
    `site` string NOT NULL COMMENT "site url",
    `vtime` bigint NOT NULL COMMENT "vtime"
)
DISTRIBUTED BY HASH(`uid`)
PROPERTIES("replication_num"="1");

打开 Redpanda 控制台​

目前还没有主题，下一步将创建一个主题。

http://localhost:8080/overview

将数据发布到 Redpanda 主题​

在 routineload/ 文件夹中的命令行中运行此命令以生成数据：

python gen.py 5
提示

在您的系统上，您可能需要在命令中使用 python3 代替 python。

如果缺少 kafka-python，请尝试：

pip install kafka-python

或

pip3 install kafka-python
b'{ "uid": 6926, "site": "https://docs.starrocks.io/", "vtime": 1718034793 } '
b'{ "uid": 3303, "site": "https://www.starrocks.io/product/community", "vtime": 1718034793 } '
b'{ "uid": 227, "site": "https://docs.starrocks.io/", "vtime": 1718034243 } '
b'{ "uid": 7273, "site": "https://docs.starrocks.io/", "vtime": 1718034794 } '
b'{ "uid": 4666, "site": "https://www.starrocks.io/", "vtime": 1718034794 } '

在 Redpanda 控制台中验证​

导航到 http://localhost:8080/topics 在 Redpanda 控制台中，您将看到一个名为 test2 的主题。选择该主题，然后选择 Messages 选项卡，您将看到五条与 gen.py 输出匹配的消息。

消费消息​

在 StarRocks 中，您将创建一个 Routine Load 作业来：

  1. 从 Redpanda 主题 test2 消费消息
  2. 将这些消息加载到表 site_clicks 中

StarRocks 被配置为使用 MinIO 进行存储，因此插入到 site_clicks 表中的数据将存储在 MinIO 中。

创建一个 Routine Load 作业​

在 SQL 客户端中运行此命令以创建 Routine Load 作业，命令将在实验结束时详细解释。

CREATE ROUTINE LOAD quickstart.clicks ON site_clicks
PROPERTIES
(
    "format" = "JSON",
    "jsonpaths" ="[\"$.uid\",\"$.site\",\"$.vtime\"]"
)
FROM KAFKA
(     
    "kafka_broker_list" = "redpanda:29092",
    "kafka_topic" = "test2",
    "kafka_partitions" = "0",
    "kafka_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
);

验证 Routine Load 作业​

SHOW ROUTINE LOAD\G

验证三个高亮行：

  1. 状态应为 RUNNING
  2. 主题应为 test2，代理应为 redpanda:2092
  3. 统计信息应显示 0 或 5 行已加载，具体取决于您运行 SHOW ROUTINE LOAD 命令的时间。如果有 0 行已加载，请再次运行。
*************************** 1. row ***************************
                  Id: 10078
                Name: clicks
          CreateTime: 2024-06-12 15:51:12
           PauseTime: NULL
             EndTime: NULL
              DbName: quickstart
           TableName: site_clicks
               State: RUNNING
      DataSourceType: KAFKA
      CurrentTaskNum: 1
       JobProperties: {"partitions":"*","partial_update":"false","columnToColumnExpr":"*","maxBatchIntervalS":"10","partial_update_mode":"null","whereExpr":"*","dataFormat":"json","timezone":"Etc/UTC","format":"json","log_rejected_record_num":"0","taskTimeoutSecond":"60","json_root":"","maxFilterRatio":"1.0","strict_mode":"false","jsonpaths":"[\"$.uid\",\"$.site\",\"$.vtime\"]","taskConsumeSecond":"15","desireTaskConcurrentNum":"5","maxErrorNum":"0","strip_outer_array":"false","currentTaskConcurrentNum":"1","maxBatchRows":"200000"}
DataSourceProperties: {"topic":"test2","currentKafkaPartitions":"0","brokerList":"redpanda:29092"}
    CustomProperties: {"group.id":"clicks_ea38a713-5a0f-4abe-9b11-ff4a241ccbbd"}
           Statistic: {"receivedBytes":0,"errorRows":0,"committedTaskNum":0,"loadedRows":0,"loadRowsRate":0,"abortedTaskNum":0,"totalRows":0,"unselectedRows":0,"receivedBytesRate":0,"taskExecuteTimeMs":1}
            Progress: {"0":"OFFSET_ZERO"}
   TimestampProgress: {}
ReasonOfStateChanged:
        ErrorLogUrls:
         TrackingSQL:
            OtherMsg:
LatestSourcePosition: {}
1 row in set (0.00 sec)
SHOW ROUTINE LOAD\G
*************************** 1. row ***************************
                  Id: 10076
                Name: clicks
          CreateTime: 2024-06-12 18:40:53
           PauseTime: NULL
             EndTime: NULL
              DbName: quickstart
           TableName: site_clicks
               State: RUNNING
      DataSourceType: KAFKA
      CurrentTaskNum: 1
       JobProperties: {"partitions":"*","partial_update":"false","columnToColumnExpr":"*","maxBatchIntervalS":"10","partial_update_mode":"null","whereExpr":"*","dataFormat":"json","timezone":"Etc/UTC","format":"json","log_rejected_record_num":"0","taskTimeoutSecond":"60","json_root":"","maxFilterRatio":"1.0","strict_mode":"false","jsonpaths":"[\"$.uid\",\"$.site\",\"$.vtime\"]","taskConsumeSecond":"15","desireTaskConcurrentNum":"5","maxErrorNum":"0","strip_outer_array":"false","currentTaskConcurrentNum":"1","maxBatchRows":"200000"}
DataSourceProperties: {"topic":"test2","currentKafkaPartitions":"0","brokerList":"redpanda:29092"}
    CustomProperties: {"group.id":"clicks_a9426fee-45bb-403a-a1a3-b3bc6c7aa685"}
           Statistic: {"receivedBytes":372,"errorRows":0,"committedTaskNum":1,"loadedRows":5,"loadRowsRate":0,"abortedTaskNum":0,"totalRows":5,"unselectedRows":0,"receivedBytesRate":0,"taskExecuteTimeMs":519}
            Progress: {"0":"4"}
   TimestampProgress: {"0":"1718217035111"}
ReasonOfStateChanged:
        ErrorLogUrls:
         TrackingSQL:
            OtherMsg:
LatestSourcePosition: {"0":"5"}
1 row in set (0.00 sec)

验证数据是否存储在 MinIO 中​

打开 MinIO http://localhost:9001/browser/ 并验证 my-starrocks-bucket 下是否存储了对象。

从 StarRocks 查询数据​

USE quickstart;
SELECT * FROM site_clicks;
+------+--------------------------------------------+------------+
| uid  | site                                       | vtime      |
+------+--------------------------------------------+------------+
| 4607 | https://www.starrocks.io/blog              | 1718031441 |
| 1575 | https://www.starrocks.io/                  | 1718031523 |
| 2398 | https://docs.starrocks.io/                 | 1718033630 |
| 3741 | https://www.starrocks.io/product/community | 1718030845 |
| 4792 | https://www.starrocks.io/                  | 1718033413 |
+------+--------------------------------------------+------------+
5 rows in set (0.07 sec)

发布更多数据​

再次运行 gen.py 将向 Redpanda 发布另外五条记录。

python gen.py 5

验证数据是否已添加​

由于 Routine Load 作业按计划运行（默认每 10 秒），数据将在几秒钟内加载。

SELECT * FROM site_clicks;
+------+--------------------------------------------+------------+
| uid  | site                                       | vtime      |
+------+--------------------------------------------+------------+
| 6648 | https://www.starrocks.io/blog              | 1718205970 |
| 7914 | https://www.starrocks.io/                  | 1718206760 |
| 9854 | https://www.starrocks.io/blog              | 1718205676 |
| 1186 | https://www.starrocks.io/                  | 1718209083 |
| 3305 | https://docs.starrocks.io/                 | 1718209083 |
| 2288 | https://www.starrocks.io/blog              | 1718206759 |
| 7879 | https://www.starrocks.io/product/community | 1718204280 |
| 2666 | https://www.starrocks.io/                  | 1718208842 |
| 5801 | https://www.starrocks.io/                  | 1718208783 |
| 8409 | https://www.starrocks.io/                  | 1718206889 |
+------+--------------------------------------------+------------+
10 rows in set (0.02 sec)

配置详情​

现在您已经体验了使用 StarRocks 的 shared-data，了解配置非常重要。

CN 配置​

此处使用的 CN 配置是默认配置，因为 CN 设计用于 shared-data 使用。默认配置如下所示。您无需进行任何更改。

sys_log_level = INFO

# ports for admin, web, heartbeat service
be_port = 9060
be_http_port = 8040
heartbeat_service_port = 9050
brpc_port = 8060
starlet_port = 9070

FE 配置​

FE 配置与默认配置略有不同，因为 FE 必须配置为期望数据存储在对象存储中，而不是存储在 BE 节点的本地磁盘上。

docker-compose.yml 文件在 command 中生成 FE 配置。

# enable shared data, set storage type, set endpoint
run_mode = shared_data
cloud_native_storage_type = S3
备注

此配置文件不包含 FE 的默认条目，仅显示 shared-data 配置。

非默认 FE 配置设置：

备注

许多配置参数以 s3_ 为前缀。此前缀用于所有 Amazon S3 兼容的存储类型（例如：S3、GCS 和 MinIO）。使用 Azure Blob Storage 时，前缀为 azure_。

run_mode=shared_data​

这启用 shared-data 使用。

cloud_native_storage_type=S3​

这指定使用 S3 兼容存储或 Azure Blob Storage。对于 MinIO，这始终是 S3。

CREATE storage volume 的详细信息​

CREATE STORAGE VOLUME s3_volume
    TYPE = S3
    LOCATIONS = ("s3://my-starrocks-bucket/")
    PROPERTIES
    (
         "enabled" = "true",
         "aws.s3.endpoint" = "minio:9000",
         "aws.s3.access_key" = "AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA",
         "aws.s3.secret_key" = "BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB",
         "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
         "aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior" = "false"
     );

aws_s3_endpoint=minio:9000​

MinIO 端点，包括端口号。

aws_s3_path=starrocks​

bucket 名称。

aws_s3_access_key=AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA​

MinIO 访问密钥。

aws_s3_secret_key=BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB​

MinIO 访问密钥密钥。

aws_s3_use_instance_profile=false​

使用 MinIO 时使用访问密钥，因此 MinIO 不使用实例配置文件。

aws_s3_use_aws_sdk_default_behavior=false​

使用 MinIO 时，此参数始终设置为 false。

关于 Routine Load 命令的说明​

StarRocks Routine Load 接受许多参数。这里只描述了本教程中使用的参数，其余将在更多信息部分中链接。

CREATE ROUTINE LOAD quickstart.clicks ON site_clicks
PROPERTIES
(
    "format" = "JSON",
    "jsonpaths" ="[\"$.uid\",\"$.site\",\"$.vtime\"]"
)
FROM KAFKA
(     
    "kafka_broker_list" = "redpanda:29092",
    "kafka_topic" = "test2",
    "kafka_partitions" = "0",
    "kafka_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"
);

参数​

CREATE ROUTINE LOAD quickstart.clicks ON site_clicks

CREATE ROUTINE LOAD ON 的参数为：

  • database_name.job_name
  • table_name

database_name 是可选的。在本实验中，它是 quickstart 并被指定。

job_name 是必需的，为 clicks

table_name 是必需的，为 site_clicks

作业属性​

属性 format​

"format" = "JSON",

在这种情况下，数据是 JSON 格式的，因此属性设置为 JSON。其他有效格式为：CSV、JSON 和 Avro。CSV 是默认格式。

属性 jsonpaths​

"jsonpaths" ="[\"$.uid\",\"$.site\",\"$.vtime\"]"

您希望从 JSON 格式数据中加载的字段名称。此参数的值是一个有效的 JsonPath 表达式。更多信息可在页面末尾获得。

数据源属性​

kafka_broker_list​

"kafka_broker_list" = "redpanda:29092",

Kafka 的代理连接信息。格式为 <kafka_broker_name_or_ip>:<broker_ port>。多个代理用逗号分隔。

kafka_topic​

"kafka_topic" = "test2",

要消费的 Kafka 主题。

kafka_partitions 和 kafka_offsets​

"kafka_partitions" = "0",
"kafka_offsets" = "OFFSET_BEGINNING"

这些属性一起呈现，因为每个 kafka_partitions 条目需要一个 kafka_offset。

kafka_partitions 是要消费的一个或多个分区的列表。如果未设置此属性，则消费所有分区。

kafka_offsets 是一个偏移量列表，每个分区在 kafka_partitions 中列出。在这种情况下，值为 OFFSET_BEGINNING，这会导致消费所有数据。默认情况下仅消费新数据。

总结​

在本教程中，您：

  • 在 Docker 中部署了 StarRocks、Reedpanda 和 Minio
  • 创建了一个 Routine Load 作业以从 Kafka 主题消费数据
  • 学习了如何配置使用 MinIO 的 StarRocks 存储卷

更多信息​

StarRocks 架构

本实验使用的示例非常简单。Routine Load 具有更多选项和功能。了解更多。

JSONPath

Rocky the happy otterStarRocks Assistant

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