处于这两个阶段时，导入完成。其中 CANCELLED 为导 入失败，FINISHED 为导入成功。 导入任务的进度描述。分为两种进度：ETL 和 LOAD，对应了导入流程的两个阶段 ETL 和 LOADING。目前 Broker load 由于 只有 LOADING 阶段，所以 ETL 则会永远显示为 LOAD 的进度范围为：0~100%。 如果所有导入表均完成导入，此时 LOAD 的进度为 99% 如果所有导入表均完成导入，此时 Label: label1 State: FINISHED State: FINISHED Progress: ETL:N Progress: ETL:N//AA;; LOAD LOAD::100 100%% Type Type: BROKER : BROKER EtlInfo: 显示分两部分：type 和 msg，如果导入任务成功则显示 。 type的取值意义： 这几个值分别代表导入创建的时间，ETL阶段开始的时间，ETL阶段完成的时间，Loading阶段开始的时间和整个导入任务完 成的时间。 Broker load 导入由于没有 ETL 阶段，所以其 EtlStartTime, EtlFinishTime, LoadStartTime 被设置为同一个值。 导入任务长时间停留在

和指标的分析。从业务的角度，需要满足以下要求：  实时可用：标签/指标导入以后，需实现数据尽快可用。不仅要支持常规离线导入 T+1 ，同时也要支持实时打标场景。  部分更新：因每个 Source 表由各自 ETL 任务产出对应的数据，其产出时间不一致， 并且每个表只涉及部分指标或标签，不同数据查询对时效性要求也不同，因此架构 需要支持部分列更新。  性能高效：具备高效的写入能力，且在圈选、洞察、报表等场景可以实现秒级响应。 通过以上导入优化方案，极大地降低了存储成本， TDW 无需维护两份冗余的数据，Kafka 也只需保存最新待导入的数据。同时该方案整体实时性更好且可控，并且大宽表聚合在 Flink 中执行，可灵活加入各种 ETL 逻辑，离线和实时可对多个开发逻辑进行复用，灵活度较高。 数据模型选择 目前我们生产环境所使用的版本为 Apache Doris 1.1.3，我们对其所支持的 Unique 主键模 型、Aggregate