2020-03-29 06:17:14 -04:00
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<!-- toc -->
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2021-01-12 22:51:04 -05:00
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2020-03-29 06:17:14 -04:00
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## 数据更新
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本教程演示如何更新现有数据,同时展示覆盖(Overwrite)和追加(append)的两个方式。
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本教程我们假设您已经按照[单服务器部署](../GettingStarted/chapter-3.md)中描述下载了Druid,并运行在本地机器上。
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2021-07-12 16:42:58 -04:00
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完成[加载本地文件](tutorial-batch.md)、[数据查询](./chapter-4.md)和[roll-up](./chapter-5.md)部分内容也是非常有帮助的
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2020-03-29 06:17:14 -04:00
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### 数据覆盖
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本节教程将介绍如何覆盖现有的指定间隔的数据
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#### 加载初始数据
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2020-03-30 01:51:43 -04:00
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本节教程使用的任务摄取规范位于 `quickstart/tutorial/updates-init-index.json`, 本规范从 `quickstart/tutorial/updates-data.json` 输入文件创建一个名称为 `updates-tutorial` 的数据源
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2020-03-29 06:17:14 -04:00
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提交任务:
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2020-05-16 03:57:49 -04:00
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```json
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2020-03-29 06:17:14 -04:00
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bin/post-index-task --file quickstart/tutorial/updates-init-index.json --url http://localhost:8081
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```
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我们有三个包含"动物"维度和"数字"指标的初始行:
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2020-05-16 03:57:49 -04:00
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```json
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2020-03-29 06:17:14 -04:00
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dsql> select * from "updates-tutorial";
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┌──────────────────────────┬──────────┬───────┬────────┐
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│ __time │ animal │ count │ number │
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├──────────────────────────┼──────────┼───────┼────────┤
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│ 2018-01-01T01:01:00.000Z │ tiger │ 1 │ 100 │
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│ 2018-01-01T03:01:00.000Z │ aardvark │ 1 │ 42 │
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│ 2018-01-01T03:01:00.000Z │ giraffe │ 1 │ 14124 │
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└──────────────────────────┴──────────┴───────┴────────┘
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Retrieved 3 rows in 1.42s.
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```
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#### 覆盖初始数据
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为了覆盖这些数据,我们可以在相同的时间间隔内提交另一个任务,但是使用不同的输入数据。
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2020-03-30 01:51:43 -04:00
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`quickstart/tutorial/updates-overwrite-index.json` 规范将会对 `updates-tutorial` 数据进行数据重写
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2020-03-29 06:17:14 -04:00
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注意,此任务从 `quickstart/tutorial/updates-data2.json` 读取输入,`appendToExisting` 设置为false(表示这是一个覆盖)
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提交任务:
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2020-05-16 03:57:49 -04:00
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```json
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2020-03-29 06:17:14 -04:00
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bin/post-index-task --file quickstart/tutorial/updates-overwrite-index.json --url http://localhost:8081
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```
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当Druid从这个覆盖任务加载完新的段时,"tiger"行现在有了值"lion","aardvark"行有了不同的编号,"giraffe"行已经被替换。更改可能需要几分钟才能生效:
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2020-05-16 03:57:49 -04:00
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```json
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2020-03-29 06:17:14 -04:00
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dsql> select * from "updates-tutorial";
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┌──────────────────────────┬──────────┬───────┬────────┐
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│ __time │ animal │ count │ number │
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├──────────────────────────┼──────────┼───────┼────────┤
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│ 2018-01-01T01:01:00.000Z │ lion │ 1 │ 100 │
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│ 2018-01-01T03:01:00.000Z │ aardvark │ 1 │ 9999 │
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│ 2018-01-01T04:01:00.000Z │ bear │ 1 │ 111 │
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└──────────────────────────┴──────────┴───────┴────────┘
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Retrieved 3 rows in 0.02s.
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```
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### 将旧数据与新数据合并并覆盖
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现在我们尝试在 `updates-tutorial` 数据源追加一些新的数据,我们将从 `quickstart/tutorial/updates-data3.json` 增加新的数据
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2020-03-30 01:51:43 -04:00
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`quickstart/tutorial/updates-append-index.json` 任务规范配置为从现有的 `updates-tutorial` 数据源和 `quickstart/tutorial/updates-data3.json` 文件读取数据,该任务将组合来自两个输入源的数据,然后用新的组合数据覆盖原始数据。
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2020-03-29 06:17:14 -04:00
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提交任务:
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2020-05-16 03:57:49 -04:00
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```json
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2020-03-29 06:17:14 -04:00
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bin/post-index-task --file quickstart/tutorial/updates-append-index.json --url http://localhost:8081
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```
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当Druid完成从这个覆盖任务加载新段时,新行将被添加到数据源中。请注意,“Lion”行发生了roll up:
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2020-05-16 03:57:49 -04:00
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```json
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2020-03-29 06:17:14 -04:00
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dsql> select * from "updates-tutorial";
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┌──────────────────────────┬──────────┬───────┬────────┐
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│ __time │ animal │ count │ number │
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├──────────────────────────┼──────────┼───────┼────────┤
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│ 2018-01-01T01:01:00.000Z │ lion │ 2 │ 400 │
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│ 2018-01-01T03:01:00.000Z │ aardvark │ 1 │ 9999 │
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│ 2018-01-01T04:01:00.000Z │ bear │ 1 │ 111 │
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│ 2018-01-01T05:01:00.000Z │ mongoose │ 1 │ 737 │
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│ 2018-01-01T06:01:00.000Z │ snake │ 1 │ 1234 │
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│ 2018-01-01T07:01:00.000Z │ octopus │ 1 │ 115 │
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└──────────────────────────┴──────────┴───────┴────────┘
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Retrieved 6 rows in 0.02s.
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```
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### 追加数据
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现在尝试另一种追加数据的方式
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2020-03-30 01:51:43 -04:00
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`quickstart/tutorial/updates-append-index2.json` 任务规范从 `quickstart/tutorial/updates-data4.json` 文件读取数据,然后追加到 `updates-tutorial` 数据源。注意到在规范中 `appendToExisting` 设置为 `true`
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2020-03-29 06:17:14 -04:00
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提交任务:
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2020-05-16 03:57:49 -04:00
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```json
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2020-03-29 06:17:14 -04:00
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bin/post-index-task --file quickstart/tutorial/updates-append-index2.json --url http://localhost:8081
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```
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加载新数据后,我们可以看到"octopus"后面额外的两行。请注意,编号为222的新"bear"行尚未与现有的bear-111行合并,因为新数据保存在单独的段中。
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2020-05-16 03:57:49 -04:00
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```json
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2020-03-29 06:17:14 -04:00
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dsql> select * from "updates-tutorial";
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┌──────────────────────────┬──────────┬───────┬────────┐
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│ __time │ animal │ count │ number │
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├──────────────────────────┼──────────┼───────┼────────┤
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│ 2018-01-01T01:01:00.000Z │ lion │ 2 │ 400 │
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│ 2018-01-01T03:01:00.000Z │ aardvark │ 1 │ 9999 │
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│ 2018-01-01T04:01:00.000Z │ bear │ 1 │ 111 │
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│ 2018-01-01T05:01:00.000Z │ mongoose │ 1 │ 737 │
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│ 2018-01-01T06:01:00.000Z │ snake │ 1 │ 1234 │
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│ 2018-01-01T07:01:00.000Z │ octopus │ 1 │ 115 │
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│ 2018-01-01T04:01:00.000Z │ bear │ 1 │ 222 │
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│ 2018-01-01T09:01:00.000Z │ falcon │ 1 │ 1241 │
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└──────────────────────────┴──────────┴───────┴────────┘
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Retrieved 8 rows in 0.02s.
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```
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当我们执行一个GroupBy查询而非 `Select *`, 我们看到"beer"行将在查询时聚合在一起:
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2020-05-16 03:57:49 -04:00
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```json
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2020-03-29 06:17:14 -04:00
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dsql> select __time, animal, SUM("count"), SUM("number") from "updates-tutorial" group by __time, animal;
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┌──────────────────────────┬──────────┬────────┬────────┐
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│ __time │ animal │ EXPR$2 │ EXPR$3 │
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├──────────────────────────┼──────────┼────────┼────────┤
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│ 2018-01-01T01:01:00.000Z │ lion │ 2 │ 400 │
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│ 2018-01-01T03:01:00.000Z │ aardvark │ 1 │ 9999 │
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│ 2018-01-01T04:01:00.000Z │ bear │ 2 │ 333 │
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│ 2018-01-01T05:01:00.000Z │ mongoose │ 1 │ 737 │
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│ 2018-01-01T06:01:00.000Z │ snake │ 1 │ 1234 │
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│ 2018-01-01T07:01:00.000Z │ octopus │ 1 │ 115 │
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│ 2018-01-01T09:01:00.000Z │ falcon │ 1 │ 1241 │
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└──────────────────────────┴──────────┴────────┴────────┘
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Retrieved 7 rows in 0.23s.
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```
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