MINI LOAD 是 Palo 新提供的一种导入方式，这种导入方式可以使用户不依赖 Hadoop，从而完成导入方式。
此种导入方式提交任务并不是通过 MySQL 客户端，而是通过 http 协议来完成的。用户通过 http 协议将导入描述，
数据一同发送给 Palo，Palo 在接收任务成功后，会立即返回给用户成功信息，但是此时，数据并未真正导入。
用户需要通过 'SHOW LOAD' 命令来查看具体的导入结果。

导入：

curl --location-trusted -u user:passwd -T data.file http://host:port/api/{db}/{table}/_load?label=xxx

查看导入状态

curl -u user:passwd http://host:port/api/{db}/_load_info?label=xxx

HTTP协议相关说明

权限认证

当前 Palo 使用 http 的 Basic 方式权限认证。所以在导入的时候需要指定用户名密码
这种方式是明文传递密码的，暂不支持加密传输。

Expect

Palo需要发送过来的 http 请求带有 'Expect' 头部信息，内容为 '100-continue'。
为什么呢？因为我们需要将请求进行 redirect，那么必须在传输数据内容之前，
这样可以避免造成数据的多次传输，从而提高效率。

Content-Length

Palo 需要在发送请求时带有 'Content-Length' 这个头部信息。如果发送的内容比
   'Content-Length' 要少，那么 Palo 认为传输出现问题，则提交此次任务失败。
       NOTE: 如果，发送的数据比 'Content-Length' 要多，那么 Palo 只读取 'Content-Length'
       长度的内容，并进行导入

参数说明：

参数	说明
user	用户如果是在default_cluster中的，user即为user_name。否则为user_name@cluster_name
label	用于指定这一批次导入的 label，用于后期进行作业状态查询等。这个参数是必须传入的。
columns	用于描述导入文件中对应的列名字。如果不传入，那么认为文件中的列顺序与建表的顺序一致，指定的方式为逗号分隔，例如：columns=k1,k2,k3,k4
column_separator	用于指定列与列之间的分隔符，默认的为'\t' OTE: 需要进行url编码，譬如需要指定'\t'为分隔符，那么应该传入'column_separator=%09' 需要指定'\x01'为分隔符，那么应该传入'column_separator=%01' 需要指定','为分隔符，那么应该传入'column_separator=%2c'
max_filter_ratio	用于指定允许过滤不规范数据的最大比例，默认是0，不允许过滤,自定义指定应该如下：'max_filter_ratio=0.2'，含义是允许20%的错误率
timeout	指定 load 作业的超时时间，单位是秒。当load执行时间超过该阈值时，会自动取消。默认超时时间是 86400 秒。建议指定 timeout 时间小于 86400 秒。
hll	用于指定数据里面和表里面的HLL列的对应关系，表中的列和数据里面指定的列（如果不指定columns，则数据列面的列也可以是表里面的其它非HLL列）通过","分割指定多个hll列使用“:”分割，例如: 'hll1,cuid:hll2,device'

注意：

此种导入方式当前是在一台机器上完成导入工作，因而不宜进行数据量较大的导入工作，建议导入数据量不要超过 1 GB
当前无法使用 `curl -T "{file1, file2}"` 这样的方式提交多个文件，因为curl是将其拆成多个请求发送的，多个请求不能共用一个label号，所以无法使用
支持类似 streaming 的方式使用 curl 来向 palo 中导入数据，但是，只有等这个 streaming 结束后 palo才会发生真实的导入行为，这中方式数据量也不能过大
当使用 curl 命令行导入时，需要在 & 前加入 \ 转义，否则参数信息会丢失

数据导入样例

1. 将本地文件'testData'中的数据导入到数据库'testDb'中'testTbl'的表（用户是defalut_cluster中的）

 curl --location-trusted -u root -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_load?label=123

2. 将本地文件'testData'中的数据导入到数据库'testDb'中'testTbl'的表（用户是test_cluster中的）。超时时间是 3600 秒

curl --location-trusted -u root@test_cluster:root -T testData http://fe.host:port/api/testDb/testTbl/_load?label=123&timeout=3600

3. 将本地文件'testData'中的数据导入到数据库'testDb'中'testTbl'的表, 允许20%的错误率（用户是defalut_cluster中的）

curl --location-trusted -u root -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_load?label=123\&max_filter_ratio=0.2

4. 将本地文件'testData'中的数据导入到数据库'testDb'中'testTbl'的表, 允许20%的错误率，并且指定文件的列名（用户是defalut_cluster中的）

 curl --location-trusted -u root -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_load?label=123\&max_filter_ratio=0.2\&columns=k1,k2,k3

5. 使用streaming方式导入（用户是defalut_cluster中的）

seq 1 10 | awk '{OFS="\t"}{print $1, $1 * 10}' | curl --location-trusted -u root -T - http://host:port/api/testDb/testTbl/_load?label=123

6. 导入含有HLL列的表，可以是表中的列或者数据中的列用于生成HLL列（用户是defalut_cluster中的）

curl --location-trusted -u root -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_load?label=123\&max_filter_ratio=0.2\&hll=hll_column1,k1:hll_column2,k2


curl --location-trusted -u root -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_load?label=123\&max_filter_ratio=0.2
          \&hll=hll_column1,tmp_k4:hll_column2,tmp_k5\&columns=k1,k2,k3,tmp_k4,tmp_k5

7. 查看提交后的导入情况

curl -u root http://host:port/api/testDb/_load_info?label=123

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