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Doris 消费kafka消息

web 2025/9/6 10:49:03

Doris 通过 Routine Load 功能来消费 Kafka 消息，这是一种自动化的、持续的数据导入方式。

核心概念：Routine Load

持续消费：Doris 会作为一个消费者，持续地从 Kafka Topic 的一个或多个 Partition 中拉取数据。
** exactly-once 语义**：Doris 能够保证数据不丢不重（在大多数正常场景下）。
自动管理：你只需要定义一个例行导入作业，Doris 会自动管理消费偏移量 (offset)、故障转移和负载均衡。
数据类型支持：支持导入 CSV、JSON 等格式的文本消息。

前提条件

Doris 集群：已安装并正常运行。
Kafka 集群：已安装并正常运行，并且有 Topic 和数据。
目标表：在 Doris 中创建好要导入数据的表。

步骤 1：在 Doris 中创建目标表

假设 Kafka 中的消息是用户行为日志，格式为 CSV：user_id, item_id, behavior, timestamp。

sql

-- 在Doris中创建一个示例表
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS example_db;
USE example_db;CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_behavior (user_id INT,item_id INT,behavior VARCHAR(20),-- 假设Kafka中的时间戳是秒级或毫秒级，这里用BIGINT接收，后续可转为Doris的DATETIMEevent_time BIGINT,-- 生成一个计算列，将event_time转换为易读的日期时间格式dt AS FROM_UNIXTIME(event_time, '%Y-%m-%d %H:%i:%s'),-- 根据计算列dt生成一个分区列，按天分区date_label AS DATE(FROM_UNIXTIME(event_time))
) 
ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(user_id, item_id, event_time) -- 明细模型
PARTITION BY RANGE(date_label) (PARTITION p202310 VALUES [('2023-10-01'), ('2023-11-01'))-- 可以动态添加分区，或使用动态分区特性
) 
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "3"
);

步骤 2：创建 Routine Load 作业

这是最核心的一步。我们将创建一个作业，将 Kafka 的 user_behavior_topic 中的数据持续导入到刚创建的 user_behavior 表中。

示例 1：导入 CSV 格式数据

假设 Kafka 消息是简单的 CSV 格式：123,456,pv,1698321234

sql

CREATE ROUTINE LOAD example_db.kafka_csv_load ON user_behavior
COLUMNS TERMINATED BY ",", -- 指定CSV列分隔符
COLUMNS (user_id, item_id, behavior, event_time) -- 定义Kafka消息中的列顺序，并映射到表字段
-- ROUTINE LOAD 高级属性
PROPERTIES
("desired_concurrent_number" = "3", -- 期望的并发任务数，通常小于等于Kafka分区数"max_error_number" = "1000",       -- 在达到此错误行数之前，作业不会暂停"max_batch_interval" = "20",       -- 每个子任务最大的执行间隔(秒)"max_batch_rows" = "200000",       -- 每个子任务最多消费的行数"max_batch_size" = "104857600"     -- 每个子任务最多消费的数据量(100MB)
)
FROM KAFKA
("kafka_broker_list" = "kafka_host1:9092,kafka_host2:9092,kafka_host3:9092", -- Kafka Broker列表"kafka_topic" = "user_behavior_topic", -- Topic名称"property.group.id" = "doris-routine-load-group", -- 消费组ID，用于偏移量管理"property.security.protocol" = "SASL_PLAINTEXT", -- 如果Kafka有安全认证，需要配置"property.sasl.mechanism" = "PLAIN","property.sasl.username" = "your_username","property.sasl.password" = "your_password"
);

示例 2：导入 JSON 格式数据（更常见）

假设 Kafka 消息是 JSON 格式：

json

{"user_id": 123, "item_id": 456, "behavior_type": "pv", "timestamp": 1698321234}

sql

CREATE ROUTINE LOAD example_db.kafka_json_load ON user_behavior
-- 使用jsonpaths来指定JSON字段的路径。'$'表示根目录
-- 你也可以使用json_root来指定根节点，如果JSON有外层嵌套的话
-- "json_root" = "$.data",
COLUMNS(user_id = $.user_id,item_id = $.item_id,behavior = $.behavior_type, -- 将JSON中的behavior_type字段映射到表的behavior列event_time = $.timestamp
)
PROPERTIES
("desired_concurrent_number" = "3","max_error_number" = "1000","strip_outer_array" = "true" -- 如果JSON消息是数组格式，如 [{"..."}, {"..."}]，需要设置此属性为true以剥除外层数组
)
FROM KAFKA
("kafka_broker_list" = "kafka_host1:9092,kafka_host2:9092,kafka_host3:9092","kafka_topic" = "user_behavior_topic_json","property.group.id" = "doris-routine-load-group-json",-- 指定格式为json"format" = "json"
);

关键参数说明：

COLUMNS：定义了 Kafka 消息中的字段与 Doris 表字段的映射关系。你可以在这里进行简单的计算和转换（如字段重命名）。
desired_concurrent_number：建议设置成与 Kafka Topic 的分区数一致，以实现最大并行度。
max_error_number：允许的最大错误行数。超过此值，作业会自动暂停，需要手动检查原因并恢复。
property.group.id：Doris 会用这个消费组 ID 来存储消费偏移量。

步骤 3：监控和管理 Routine Load 作业

作业创建后，Doris 会自动开始消费数据。你需要监控其状态。

1. 查看所有 Routine Load 作业

sql

SHOW ROUTINE LOAD FOR example_db;
SHOW ALL ROUTINE LOAD \G; -- \G 用于格式化输出，更易读

2. 查看特定作业的详细状态

sql

SHOW ROUTINE LOAD FOR example_db.kafka_json_load \G;

关注以下字段：

State: RUNNING（运行中）、PAUSED（已暂停，需要查看 ReasonOfStateChanged）、NEED_SCHEDULE（等待调度）。
Progress:
- committedOffset: 已提交的 Kafka offset。
- visibleOffset: 已导入并对查询可见的 Kafka offset。
ReasonOfStateChanged: 如果状态是 PAUSED，这里会显示暂停原因（例如：Too many filtered rows 过滤行太多）。

3. 查看作业的错误数据

如果 max_error_number 设置得较大，作业不会暂停，但错误数据会被记录。

sql

SHOW ROUTINE LOAD ERROR WHERE JobName = 'kafka_json_load';

4. 控制作业

暂停作业：

sql

PAUSE ROUTINE LOAD FOR example_db.kafka_json_load;

恢复已暂停的作业：

sql

RESUME ROUTINE LOAD FOR example_db.kafka_json_load;

停止作业（不可恢复）：

sql

STOP ROUTINE LOAD FOR example_db.kafka_json_load;

常见问题与调优

导入速度跟不上：
- 检查 SHOW BACKENDS\G 查看集群负载。
- 适当增加 desired_concurrent_number（但不要超过 Kafka 分区数）。
- 调整 max_batch_interval 和 max_batch_size，让每个批次处理更多数据。
作业频繁 PAUSED：
- ReasonOfStateChanged: There are 1000 error rows in ...: 数据格式错误。检查 Kafka 消息格式是否与 COLUMNS 中定义的匹配。可以先用 max_error_number 容忍一些错误，或者修复数据源。
- ReasonOfStateChanged: ...: 根据具体原因排查，如网络问题、表不存在等。
数据延迟：
- 使用 SHOW ROUTINE LOAD ...\G 查看 Lag 字段，它显示了尚未消费的 Kafka 消息数。
- 如果 Lag 持续增长，说明消费速度跟不上生产速度，需要参考第 1 点进行调优。