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news 2025/7/27 6:57:31
郓城网站建设,百度营销,商城网站建设实例需求,邯郸疫情最新情况风险等级本文介绍如何在 Doris 中导入 JSON 格式的数据文件。Doris 支持导入标准 JSON 格式数据，通过配置相关参数，可以灵活地处理不同的 JSON 数据结构，并支持从 JSON 数据中抽取字段、处理嵌套结构等场景。 导入方式​ 以下导入方式支持 JSON 格式…

本文介绍如何在 Doris 中导入 JSON 格式的数据文件。Doris 支持导入标准 JSON 格式数据，通过配置相关参数，可以灵活地处理不同的 JSON 数据结构，并支持从 JSON 数据中抽取字段、处理嵌套结构等场景。

导入方式​

以下导入方式支持 JSON 格式的数据导入：

  • Stream Load
  • Broker Load
  • Routine Load
  • INSERT INTO FROM S3 TVF
  • INSERT INTO FROM HDFS TVF

支持的 JSON 格式​

Doris 支持以下三种 JSON 格式：

以 Array 表示的多行数据​

适用于批量导入多行数据，要求：

  • 根节点必须是数组
  • 数组中每个元素是一个对象，表示一行数据
  • 必须设置 strip_outer_array=true

示例数据：

[{"id": 123, "city": "beijing"},{"id": 456, "city": "shanghai"}
]// 支持嵌套结构
[{"id": 123, "city": {"name": "beijing", "region": "haidian"}},{"id": 456, "city": {"name": "beijing", "region": "chaoyang"}}
]

以 Object 表示的单行数据​

适用于单行数据导入，要求：

  • 根节点必须是对象
  • 整个对象表示一行数据

示例数据：

{"id": 123, "city": "beijing"}// 支持嵌套结构
{"id": 123, "city": {"name": "beijing", "region": "haidian"}}

注意

通常用于 Routine Load 导入方式，如 Kafka 中的单条消息。

以固定分隔符分隔的多行 Object 数据​

适用于批量导入多行数据，要求：

  • 每行是一个完整的 JSON 对象
  • 必须设置 read_json_by_line=true
  • 可通过 line_delimiter 参数指定行分隔符，默认为 \n

示例数据：

{"id": 123, "city": "beijing"}
{"id": 456, "city": "shanghai"}

参数配置​

参数支持情况​

下表列出了各种导入方式支持的 JSON 格式参数：

参数默认值Stream LoadBroker LoadRoutine LoadTVF
json paths无jsonpathsproperties.jsonpathsproperties.jsonpathsjsonpaths
json root无json_rootproperties.json_rootproperties.json_rootjson_root
strip outer arrayfalsestrip_outer_arrayproperties.strip_outer_arrayproperties.strip_outer_arraystrip_outer_array
read json by linefalseread_json_by_line不支持配置，都为true不支持read_json_by_line, 默认为true
fuzzy parsefalsefuzzy_parseproperties.fuzzy_parse不支持fuzzy_parse
num as stringfalsenum_as_stringproperties.num_as_stringproperties.num_as_stringnum_as_string

注意

  1. Stream Load：参数直接通过 HTTP Header 指定，如：-H "jsonpaths: $.data"
  2. Broker Load：参数通过 PROPERTIES 指定，如：PROPERTIES("jsonpaths"="$.data")
  3. Routine Load：参数通过 PROPERTIES 指定，如：PROPERTIES("jsonpaths"="$.data")
  4. TVF：参数通过 TVF 语句指定，如：S3("jsonpaths"="$.data")

参数说明​

JSON Path​
  • 作用：指定如何从 JSON 数据中抽取字段
  • 类型：字符串数组
  • 默认值：无，默认使用列名匹配
  • 使用示例： 
    -- 基本用法
["$.id", "$.city"]-- 嵌套结构
["$.id", "$.info.city", "$.data[0].name"]

JSON Root​
  • 作用：指定 JSON 数据的解析起点
  • 类型：字符串
  • 默认值：无，默认从根节点开始解析
  • 使用示例： 
    -- 原始数据
{"data": {"id": 123,"city": "beijing"}
}-- 设置 json_root
json_root = $.data

Strip Outer Array​
  • 作用：指定是否去除最外层的数组结构
  • 类型：布尔值
  • 默认值：false
  • 使用示例： 
    -- 原始数据
[{"id": 1, "city": "beijing"},{"id": 2, "city": "shanghai"}
]-- 设置 strip_outer_array=true

Read JSON By Line​
  • 作用：指定是否按行读取 JSON 数据
  • 类型：布尔值
  • 默认值：false
  • 使用示例： 
    -- 原始数据（每行一个完整的 JSON 对象）
{"id": 1, "city": "beijing"}
{"id": 2, "city": "shanghai"}-- 设置 read_json_by_line=true

Fuzzy Parse​
  • 作用：加速 JSON 数据的导入效率
  • 类型：布尔值
  • 默认值：false
  • 限制：
    • Array 中每行数据的字段顺序必须完全一致
    • 通常与 strip_outer_array 配合使用
  • 性能：可提升 3-5 倍导入效率
Num As String​
  • 作用：指定是否将 JSON 中的数值类型以字符串形式解析
  • 类型：布尔值
  • 默认值：false
  • 使用场景：
    • 处理超出数值范围的大数
    • 避免数值精度损失
  • 使用示例： 
    -- 原始数据
{"id": "12345678901234567890","price": "99999999.999999"
}
-- 设置 num_as_string=true， price 字段将以字符串形式解析

JSON Path 和 Columns 的关系​

在数据导入过程中，JSON Path 和 Columns 各自承担不同的职责：

JSON Path：定义数据抽取规则

  • 从 JSON 数据中按指定路径抽取字段
  • 抽取的字段按 JSON Path 中定义的顺序进行重排列

Columns：定义数据映射规则

  • 将抽取的字段映射到目标表的列
  • 可以进行列的重排和转换

这两个参数的处理过程是串行的：首先 JSON Path 从源数据中抽取字段并形成有序的数据集，然后 Columns 将这些数据映射到表的列中。如果不指定 Columns，抽取的字段将按照表的列顺序直接映射。

使用示例​
仅使用 JSON Path​

表结构和数据：

-- 表结构
CREATE TABLE example_table (k2 int,k1 int
);-- JSON 数据
{"k1": 1, "k2": 2}

导入命令：

curl -v ... -H "format: json" \-H "jsonpaths: [\"$.k2\", \"$.k1\"]" \-T example.json \http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/db_name/table_name/_stream_load

导入结果：

+------+------+
| k1   | k2   |
+------+------+
|    2 |    1 | 
+------+------+

使用 JSON Path + Columns​

使用相同的表结构和数据，添加 columns 参数：

导入命令：

curl -v ... -H "format: json" \-H "jsonpaths: [\"$.k2\", \"$.k1\"]" \-H "columns: k2, k1" \-T example.json \http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/db_name/table_name/_stream_load

导入结果：

+------+------+
| k1   | k2   |
+------+------+
|    1 |    2 | 
+------+------+

字段重复使用​

表结构和数据：

-- 表结构
CREATE TABLE example_table (k2 int,k1 int,k1_copy int
);-- JSON 数据
{"k1": 1, "k2": 2}

导入命令：

curl -v ... -H "format: json" \-H "jsonpaths: [\"$.k2\", \"$.k1\", \"$.k1\"]" \-H "columns: k2, k1, k1_copy" \-T example.json \http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/db_name/table_name/_stream_load

导入结果：

+------+------+---------+
| k2   | k1   | k1_copy |
+------+------+---------+
|    2 |    1 |       1 |
+------+------+---------+

嵌套字段映射​

表结构和数据：

-- 表结构
CREATE TABLE example_table (k2 int,k1 int,k1_nested1 int,k1_nested2 int
);-- JSON 数据
{"k1": 1,"k2": 2,"k3": {"k1": 31,"k1_nested": {"k1": 32}}
}

导入命令：

curl -v ... -H "format: json" \-H "jsonpaths: [\"$.k2\", \"$.k1\", \"$.k3.k1\", \"$.k3.k1_nested.k1\"]" \-H "columns: k2, k1, k1_nested1, k1_nested2" \-T example.json \http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/db_name/table_name/_stream_load

导入结果：

+------+------+------------+------------+
| k2   | k1   | k1_nested1 | k1_nested2 |
+------+------+------------+------------+
|    2 |    1 |         31 |         32 |
+------+------+------------+------------+

使用示例​

本节展示了不同导入方式下的 JSON 格式使用方法。

Stream Load 导入​

# 使用 JSON Path
curl --location-trusted -u <user>:<passwd> \-H "format: json" \-H "jsonpaths: [\"$.id\", \"$.city\"]" \-T example.json \http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/example_db/example_table/_stream_load# 指定 JSON root
curl --location-trusted -u <user>:<passwd> \-H "format: json" \-H "json_root: $.events" \-T example.json \http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/example_db/example_table/_stream_load# 按行读取 JSON
curl --location-trusted -u <user>:<passwd> \-H "format: json" \-H "read_json_by_line: true" \-T example.json \http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/example_db/example_table/_stream_load

Broker Load 导入​

-- 使用 JSON Path
LOAD LABEL example_db.example_label
(DATA INFILE("s3://bucket/path/example.json")INTO TABLE example_tableFORMAT AS "json"PROPERTIES("jsonpaths" = "[\"$.id\", \"$.city\"]")
)
WITH S3 
(...
);-- 指定 JSON root
LOAD LABEL example_db.example_label
(DATA INFILE("s3://bucket/path/example.json")INTO TABLE example_tableFORMAT AS "json"PROPERTIES("json_root" = "$.events")
)
WITH S3 
(...
);

Routine Load 导入​

-- 使用 JSON Path
CREATE ROUTINE LOAD example_db.example_job ON example_table
PROPERTIES
("format" = "json","jsonpaths" = "[\"$.id\", \"$.city\"]"
)
FROM KAFKA
(...
);

TVF 导入​

-- 使用 JSON Path
INSERT INTO example_table
SELECT *
FROM S3
("uri" = "s3://bucket/example.json","format" = "json","jsonpaths" = "[\"$.id\", \"$.city\"]",...
);-- 指定 JSON root 
INSERT INTO example_table
SELECT *
FROM S3
("uri" = "s3://bucket/example.json","format" = "json","json_root" = "$.events",...
);

http://www.ds6.com.cn/news/56750.html

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