数据加载

🗃️ 加载概述

5 项

🗃️ 从对象存储加载

8 项

📄️ 从本地文件系统加载数据

StarRocks 提供了两种从本地文件系统加载数据的方法

📄️ 从 HDFS 加载数据

StarRocks 提供了以下从 HDFS 加载数据的选项

🗃️ 从 Apache Kafka 加载数据

2 项

🗃️ 使用 Apache Spark 加载数据

2 项

📄️ 使用 INSERT 加载数据

本主题介绍如何使用 SQL 语句 - INSERT 将数据加载到 StarRocks。

📄️ SQL 事务

启动一个简单的 SQL 事务，以便批量提交多个 DML 语句。

📄️ 使用 Stream Load 事务接口加载数据

从 v2.4 开始，StarRocks 提供了 Stream Load 事务接口，用于实现从 Apache Flink® 和 Apache Kafka® 等外部系统加载数据的事务两阶段提交（2PC）。Stream Load 事务接口有助于提高高并发流式加载的性能。

📄️ 从 MySQL 实时同步

StarRocks 支持多种方法实时同步 MySQL 数据到 StarRocks，实现海量数据的低延迟实时分析。

📄️ 从 Apache Flink® 持续加载数据

StarRocks 提供了一个自研的连接器 StarRocks Connector for Apache Flink®（简称 Flink connector），以帮助您使用 Flink 将数据加载到 StarRocks 表中。基本原理是累积数据，然后通过 STREAM LOAD 一次性加载到 StarRocks。

📄️ 从 Apache® Pulsar™ 持续加载数据

从 StarRocks 2.5 版本开始，Routine Load 支持从 Apache® Pulsar™ 持续加载数据。Pulsar 是一个分布式的、开源的 pub-sub 消息和流处理平台，具有存算分离架构。通过 Routine Load 从 Pulsar 加载数据的过程与从 Apache Kafka 加载数据类似。本主题以 CSV 格式数据为例，介绍如何通过 Routine Load 从 Apache Pulsar 加载数据。

📄️ 通过加载更改数据

StarRocks 提供的 Primary Key 表允许您通过运行 Stream Load、Broker Load 或 Routine Load 作业对 StarRocks 表进行数据更改。这些数据更改包括插入、更新和删除。但是，Primary Key 表不支持使用 Spark Load 或 INSERT 来更改数据。

📄️ 在加载时转换数据

StarRocks 支持在加载时进行数据转换。

📄️ 使用工具加载数据

StarRocks 及其生态系统合作伙伴提供以下工具来帮助您将 StarRocks 与外部数据库无缝集成。

📄️ 严格模式

严格模式（Strict mode）是您可以为数据加载配置的可选属性。它会影响加载行为和最终加载的数据。