Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。本文将介绍如何使用 Apache Doris Routine Load 将 AutoMQ 中的数据导入 Doris。详细了解 Routine Load 请参考 Routine Load 基本原理文档。
01
环境准备
1.1 准备 Apache Doris 和测试数据
确保当前已准备好可用的 Apache Doris 集群。为了便于演示，我们参考 Docker 部署 Doris 文档在 Linux 上部署了一套测试用的 Doris 环境。创建库和测试表：
create database automq_db; CREATE TABLE automq_db.users ( id bigint NOT NULL, name string NOT NULL, timestamp string NULL, status string NULL ) DISTRIBUTED BY hash (id) PROPERTIES ('replication_num' = '1');AI 代码解读
1.2 准备 Kafka 命令行工具
从 AutoMQ Releases 下载最新的 TGZ 包并解压。假设解压目录为 AUTOMQHOME，在本文中将会使用AUTOMQ_HOME/bin 下的工具命令来创建主题和生成测试数据。
1.3 准备 AutoMQ 和测试数据
参考 AutoMQ 官方部署文档部署一套可用的集群，确保 AutoMQ 与 Doris 之间保持网络连通。在 AutoMQ 中快速创建一个名为 example_topic 的主题，并向其中写入一条测试 JSON 数据，按照以下步骤操作。
创建 Topic
使用 Apache Kafka 命令行工具创建主题，需要确保当前拥有 Kafka 环境的访问权限并且 Kafka 服务正在运行。以下是创建主题的命令示例：
$AUTOMQ_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --topic exampleto_topic --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --partitions 1 --replication-factor 1
AI 代码解读
注意：在执行命令时，需要将 topic 和 bootstarp-server 替换为实际使用的 AutoMQ Bootstarp Server 地址。
创建完主题后，可以使用以下命令来验证主题是否已成功创建。
$AUTOMQ_HOME/bin/kafka-topics.sh --describe example_topic --bootstrap-server 127.0.0.1:9092
AI 代码解读
生成测试数据
生成一条 JSON 格式的测试数据，和前文的表需要对应。
{ "id": 1, "name": "测试用户", "timestamp": "2023-11-10T12:00:00", "status": "active" }AI 代码解读
写入测试数据
通过 Kafka 的命令行工具或编程方式将测试数据写入到名为 example_topic 的主题中。下面是一个使用命令行工具的示例：
echo '{"id": 1, "name": "测试用户", "timestamp": "2023-11-10T12:00:00", "status": "active"}' | sh kafka-console-producer.sh --broker-list 127.0.0.1:9092 --topic example_topicAI 代码解读
使用如下命令可以查看刚写入的 topic 数据：
sh $AUTOMQ_HOME/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --topic example_topic --from-beginningAI 代码解读
注意：在执行命令时，需要将 topic 和 bootstarp-server 替换为实际使用的 AutoMQ Bootstarp Server 地址。
02
创建 Routine Load 导入作业
在 Apache Doris 的命令行中创建一个接收 JSON 数据的 Routine Load 作业，用来持续导入 AutoMQ Kafka topic 中的数据。具体 Routine Load 的参数说明请参考 Doris Routine Load。
CREATE ROUTINE LOAD automq_example_load ON users COLUMNS(id, name, timestamp, status) PROPERTIES ( "format" = "json", "jsonpaths" = "[\"$.id\",\"$.name\",\"$.timestamp\",\"$.status\"]" ) FROM KAFKA ( "kafka_broker_list" = "127.0.0.1:9092", "kafka_topic" = "example_topic", "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING" );AI 代码解读
注意：在执行命令时，需要将 kafka_broker_list 替换为实际使用的 AutoMQ Bootstarp Server 地址。
03
验证数据导入
首先，检查 Routine Load 导入作业的状态，确保任务正在运行中。
show routine load\G;AI 代码解读
然后查询 Doris 数据库中的相关表，可以看到数据已经被成功导入。
select * from users; +------+--------------+---------------------+--------+ | id | name | timestamp | status | +------+--------------+---------------------+--------+ | 1 | 测试用户 | 2023-11-10T12:00:00 | active | | 2 | 测试用户 | 2023-11-10T12:00:00 | active | +------+--------------+---------------------+--------+ 2 rows in set (0.01 sec)AI 代码解读
END
关于我们
我们是来自 Apache RocketMQ 和 Linux LVS 项目的核心团队，曾经见证并应对过消息队列基础设施在大型互联网公司和云计算公司的挑战。现在我们基于对象存储优先、存算分离、多云原生等技术理念，重新设计并实现了 Apache Kafka 和 Apache RocketMQ，带来高达 10 倍的成本优势和百倍的弹性效率提升。
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