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注：本篇文章阐述的是StarRocks-3.2版本的Broker Load导入机制
一、概述
Broker Load导入方式支持从HDFS类的外部存储系统（例如：HDFS、阿里OSS、腾讯COS、华为云OBS等），支持Parquet、ORC、CSV、及 JSON 四种文件格式，且适用于数据文件数量较多且单个文件的大小超过10GB场景的异步导入方式。Broker Load 是一种基于 MySQL 协议的异步导入方式，提交导入作业以后，StarRocks 会异步地执行导入作业。
这种导入方式需要借助Broker组件来协助进行Broker Load。 Broker是StarRocks集群中一种可选进程，主要用于支持 StarRocks读写远端存储上的文件和目录。Broker是一个独立的无状态进程，封装了文件系统接口，为StarRocks提供读取远端存储系统中文件的能力。通过部署的Broker程序，StarRocks可读取数据源上的数据，利用自身的计算资源对数据进行预处理和导入。
Broker 仅作为一个数据通路，并不参与任何计算，因此仅需占用较少的内存。通常一个 StarRocks系统中会部署一个或多个 Broker 进程。
官网文档关于Broker Load的介绍地址为：
BROKER LOAD | StarRocks
从本地文件系统导入 | StarRocks
Broker的介绍：
Broker - Apache Doris
二、Broker Load原理
2.1 流程图
2.2 流程详解
（1）用户在客户端创建broker load任务。
（2）fe在接收到用户的创建请求后，会根据请求导入的源文件的数据量和文件数量以及be的数量生成plan，并将plan分发到多个be节点上，每个be会负责一定数据量的导入任务。
（3）对应的be在接收到导入任务时，会通过broker进程，去远端存储系统上拉去相应的数据到对应的be上，在对数据 transform之后将数据导入StarRocks系统。
（4）所有be均完成导入，由fe最终决定导入是否成功，并返回最终结果给用户；
2.3 注意事项
（1）最好是每个be节点上创建一个broker进程，同时broker进程的名称保持一致，用户在发起导入任务的时候，可以尽可能的保证所有的broker进程和对应的be节点参与到导入任务中来，最大化的提高导入性能。
（2）源文件不建议是数量较多的碎片化小文件，同时也不建议是数据量比较大的数量较少的文件个数，可以酌情把小文件合并或者大文件拆分成数量为be倍数的个数，单个文件大概在几十到百GB 级别大小的文件。
2.4 应用案例
Broker Load导入案例，见文章：
第3.7章：StarRocks数据导入--Broker Load_starrocks broker load-CSDN博客
ps：Broker Load支持在导入过程中进行字段顺序调整或者进行简单的数据转换的，处理逻辑：“顺序占位取值”和“名称匹配数据”，该逻辑贯穿整个StarRocks的导入操作中（核心的Stream Load等导入方式也是基于这种处理逻辑）
参考文章：
第3.7章：StarRocks数据导入--Broker Load_starrocks broker load-CSDN博客
Broker Load - Apache Doris