【详述】问题详细描述
当导入数据很大是，随着并行度的增加，导入性能会下降很多，stream load导入random分桶表时是否考虑增加load_to_single_tablet参数优化性能。
doris中有这个参数：
在使用 Random 分桶时，可以启用单分片导入模式（通过设置 load_to_single_tablet 为 true ）。这样，在大规模数据导入过程中，单个批次的数据仅写入一个数据分片，能够提高数据导入的并发度和吞吐量，减少因数据导入和压缩（Compaction）操作造成的写放大问题，从而确保集群稳定性。
clickhouse写入random分桶表时也有类似的优化参数。
【背景】做过哪些操作？
大数据量导入时，导入性能下降。
【业务影响】
【是否存算分离】
【StarRocks版本】例如：3.4.3
【集群规模】例如：3fe（1 follower+2observer）+5be（fe与be混部）
【机器信息】CPU虚拟核/内存/网卡，例如：48C/64G/万兆
【表模型】例如：主键模型
【导入或者导出方式】例如：Flink
【联系方式】为了在解决问题过程中能及时联系到您获取一些日志信息，请补充下您的联系方式，例如：社区群4-小李或者邮箱，谢谢
【附件】
- fe.log/be.INFO/相应截图
- 完整的报错异常栈