导入方案
数据导入是指将原始数据按照业务需求进行清洗、转换、并加载到 StarRocks 中的过程，从而可以在 StarRocks 系统中进行极速统一的数据分析。
StarRocks 提供以下各种导入方案供您选择：
- 导入方式：包括 Insert、Stream Load、Broker Load、Pipe、Routine Load、Spark Load。
- 生态工具：包括 StarRocks Connector for Apache Kafka®（简称 Kafka Connector）、StarRocks Connector for Apache Spark™（简称 Spark Connector）、StarRocks Connector for Apache Flink®（简称 Flink Connector）、以及其他工具（比如 SMT、DataX、CloudCanal、Kettle Connector）。
- API：Stream Load 事务接口。
每种导入方案都有其特定的优势，并且支持不同的数据源。
本文旨在对各种导入方案做一个总体介绍和详细对比，帮助您根据数据源、数据量、数据文件格式、以及导入频率等实际场景需要选择最适合您的导入方案。
导入方案介绍
这里主要介绍各种导入方案的特点及其适用场景。
本文中，“batch”和“batch loading”指一次性、批量导入大量数据，“stream”和“streaming”指实时、持续地导入数据。
导入方式
Insert
适用场景：
- INSERT INTO VALUES：往内部表写入少量数据。
- INSERT INTO SELECT：
-
INSERT INTO SELECT FROM
<table_name>：往目标表写入另外一张表 （内部表或外部表）的查询结果。 -
INSERT INTO SELECT FROM FILES()：往目标表写入远端存储的数据文件的查询结果。
备注该特性自 3.1 版本起支持 AWS S3 数据源，自 3.2 版本起支持 HDFS、Microsoft Azure Storage、Google GCS、及其他兼容 S3 协议的对象存储（如 MinIO）等数据源。
-
支持的文件格式：
- INSERT INTO VALUES：SQL
- INSERT INTO SELECT：
- INSERT INTO SELECT FROM
<table_name>：StarRocks 表 - INSERT INTO SELECT FROM FILES()：Parquet 和 ORC
- INSERT INTO SELECT FROM
单次导入数据量限制： 根据内存大小的不同而不同
Stream Load
适用场景： 从本地文件系统批量导入数据。
支持的文件格式： CSV、JSON
单次导入数据量限制： 10 GB 以内
Broker Load
适用场景：
- 从 HDFS 或 AWS S3、Microsoft Azure Storage、Google GCS、其他兼容 S3 协议的云存储（如MinIO）、Alibaba Cloud OSS、Tencent Cloud COS、Huawei Cloud OBS 等数据源批量导入数据。
- 从本地文件系统或 NAS 批量导入数据。
支持的文件格式： CSV、Parquet、ORC、JSON（自 3.2.3 版本起支持）
单次导入数据量限制： 数十到数百 GB
Pipe
适用场景： 从 HDFS 或 AWS S3 批量或实时导入数据。
该特性自 3.2 版本起支持。
支持的文件格式： Parquet、ORC
单次导入数据量限制： 100 GB 到 TB 级别
Routine Load
适用场景： 从 Kafka 实时导入数据。
支持的文件格式： CSV、JSON、Avro（自 3.0.1 版本起支持）
单次导入数据量限制： 微批导入 MB 到 GB 级别
Spark Load
适用场景： 通过 Spark 集群从 HDFS 批量导入 Apache Hive™ 表的数据。
支持的文件格式： CSV、Parquet（自 2.0 版本起支持）、ORC（自 2.0 版本起支持）
单次导入数据量限制： 数十 GB 到 TB 级别
生态工具
Kafka connector
适用场景： 从 Kafka 实时导入数据。
Spark connector
适用场景： 从 Spark 批量导入数据。
Flink connector
适用场景： 从 Flink 实时导入数据。
SMT
适用场景： 通过 Flink 从 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、Hive、ClickHouse、TiDB 等数据源导入数据。
DataX
适用场景： 在 MySQL、Oracle 等关系型数据库、HDFS、及 Hive 等各种数据源之间同步数据。
CloudCanal
适用场景： 从 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等数据库往 StarRocks 迁移或同步数据。
Kettle Connector
适用场景： 集成 Kettle。通过 Kettle 强大的数据处理和转换功能与 StarRocks 高性能的数据存储和分析能力，实现更加灵活和高效的数据处理流程。
API
Stream Load transaction interface
适用场景： 从 Apache Flink®、Apache Kafka® 等外部系统导入数据时，实现跨系统的两阶段（2PC）提交。该特性自 2.4 版本起支持。
支持的文件格式： CSV and JSON
单次导入数据量限制： 10 GB 以内
导入方案选择
这里主要介绍常见数据源支持哪些导入方案，帮助您结合实际场景快速选择合适的导入方案。
对象存储
| 数据源 | 支持的导入方案 |
|---|---|
| AWS S3 |
|
| Microsoft Azure Storage |
|
| Google GCS |
|
| 其他兼容 S3 协议的对象存储（如 MinIO） |
|
| Alibaba Cloud OSS | (Batch) Broker Load 参见从云存储导入。 |
| Tencent Cloud COS | (Batch) Broker Load 参见从云存储导入。 |
| Huawei Cloud OBS | (Batch) Broker Load 参见从云存储导入。 |
本地文件系统（包括 NAS）
| 数据源 | 支持的导入方案 |
|---|---|
| Local file system (including NAS) |
|
HDFS
| 数据源 | 支持的导入方案 |
|---|---|
| HDFS |
|
Flink、Kafka、及 Spark
| 数据源 | 支持的导入方案 |
|---|---|
| Apache Flink® | |
| Apache Kafka® |
如果导入过程中有复杂的多表关联和 ETL 预处理，建议先使用 Flink 从 Kafka 读取数据并对数据进行处理，然后再 通过 StarRocks 提供的标准插件 Flink connector 把处理后的数据导入到 StarRocks 中。 |
| Apache Spark™ |
数据湖
| 数据源 | 支持的导入方案 |
|---|---|
| Apache Hive™ |
|
| Apache Iceberg | (Batch) 创建 Iceberg Catalog，然后通过 INSERT INTO SELECT FROM <table_name> 实现数据导入。 |
| Apache Hudi | (Batch) 创建 Hudi Catalog，然后通过 INSERT INTO SELECT FROM <table_name> 实现 数据导入。 |
| Delta Lake | (Batch) 创建 Delta Lake Catalog，然后通过 INSERT INTO SELECT FROM <table_name> 实现数据导入。 |
| Elasticsearch | (Batch) 创建 Elasticsearch Catalog，然后通过 INSERT INTO SELECT FROM <table_name> 实现数据导入。 |
| Apache Paimon | (Batch) 创建 Paimon Catalog，然后通过 INSERT INTO SELECT FROM <table_name> 实现数据导入。 |
StarRocks 从 3.2 版本起支持 Unified Catalog。通过 Unified Catalog，您无需执行数据导入即可统一管理存储在 Hive、Iceberg、Hudi、Delta Lake 数据源里的表数据。
内外部数据库
| 数据源 | 支持的导入方案 |
|---|---|
| StarRocks | (Batch) 创建 StarRocks External Table，然后通过 INSERT INTO VALUES 写入少量数据、或通过 INSERT INTO SELECT FROM <table_name> 写入整张表的数据。NOTE StarRocks 外部表只支持数据写入，不支持数据读取。 |
| MySQL |
|
| Other databases such as Oracle, PostgreSQL, SQL Server, ClickHouse, and TiDB |
|
