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Hudi写操作
  • MAPREDUCE服务 MRS-批量写入Hudi表:批量写入Hudi表
    批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert")，指定写入方式为bulk_insert，如下所示： df.write.format("org.apache.hudi"). options(getQuickstartWriteConfigs). option("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ts"). option("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "uuid"). option("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", ""). option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert"). option("hoodie.table.name", tableName). option("hoodie.datasource.write.keygenerator.class", "org.apache.hudi.keygen.NonpartitionedKeyGenerator"). option("hoodie.datasource.hive_sync.enable", "true"). option("hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields", ""). option("hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class", "org.apache.hudi.hive.NonPartitionedExtractor"). option("hoodie.datasource.hive_sync.table", tableName). option("hoodie.datasource.hive_sync.use_jdbc", "false"). option("hoodie.bulkinsert.shuffle.parallelism", 4). mode(Overwrite). save(basePath) 示例中各参数介绍请参考表1。 使用spark datasource接口更新Mor表，Upsert写入小数据量时可能触发更新数据的小文件合并，使在Mor表的读优化视图中能查到部分更新数据。 当update的数据对应的base文件是小文件时，insert中的数据和update中的数据会被合在一起和base文件直接做合并产生新的base文件，而不是写log。
    MAPREDUCE服务 MRS Hudi写操作
  • MAPREDUCE服务 MRS-批量写入Hudi表:操作场景
    操作场景 Hudi提供多种写入方式，具体见hoodie.datasource.write.operation配置项，这里主要介绍UPSERT、INSERT和BULK_INSERT。 INSERT（插入）： 该操作流程和UPSERT基本一致，但是不需要通过索引去查询具体更新的文件分区，因此它的速度比UPSERT快。当数据源不包含更新数据时建议使用该操作，若数据源中存在更新数据，则在 数据湖 中会出现重复数据。 BULK_INSERT（批量插入）：用于初始数据集加载， 该操作会对主键进行排序后直接以写普通parquet表的方式插入Hudi表，该操作性能是最高的，但是无法控制小文件，而UPSERT和INSERT操作使用启发式方法可以很好的控制小文件。 UPSERT（插入更新）： 默认操作类型。Hudi会根据主键进行判断，如果历史数据存在则update如果不存在则insert。因此在对于CDC之类几乎肯定包括更新的数据源，建议使用该操作。 由于INSERT时不会对主键进行排序，所以初始化数据集不建议使用INSERT。 在确定数据都为新数据时建议使用INSERT，当存在更新数据时建议使用UPSERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。
    MAPREDUCE服务 MRS Hudi写操作
  • MAPREDUCE服务 MRS-批量写入Hudi表:操作场景
    操作场景 Hudi提供多种写入方式，具体见hoodie.datasource.write.operation配置项，这里主要介绍UPSERT、INSERT和BULK_INSERT。 INSERT（插入）： 该操作流程和UPSERT基本一致，但是不需要通过索引去查询具体更新的文件分区，因此它的速度比UPSERT快。当数据源不包含更新数据时建议使用该操作，如果数据源中存在更新数据，则在数据湖中会出现重复数据。 BULK_INSERT（批量插入）：用于初始数据集加载， 该操作会对主键进行排序后直接以写普通parquet表的方式插入Hudi表，该操作性能是最高的，但是无法控制小文件，而UPSERT和INSERT操作使用启发式方法可以很好的控制小文件。 UPSERT（插入更新）： 默认操作类型。Hudi会根据主键进行判断，如果历史数据存在则update如果不存在则insert。因此在对于CDC之类几乎肯定包括更新的数据源，建议使用该操作。 由于INSERT时不会对主键进行排序，所以初始化数据集不建议使用INSERT。 在确定数据都为新数据时建议使用INSERT，当存在更新数据时建议使用UPSERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。
    MAPREDUCE服务 MRS Hudi写操作
  • MAPREDUCE服务 MRS-批量写入Hudi表:批量写入Hudi表
    批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert")，指定写入方式为bulk_insert，指定其他写入方式请参考表1。 df.write.format("org.apache.hudi"). options(getQuickstartWriteConfigs). option("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ts"). option("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "uuid"). option("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", ""). option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert"). option("hoodie.table.name", tableName). option("hoodie.datasource.write.keygenerator.class", "org.apache.hudi.keygen.NonpartitionedKeyGenerator"). option("hoodie.datasource.hive_sync.enable", "true"). option("hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields", ""). option("hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class", "org.apache.hudi.hive.NonPartitionedExtractor"). option("hoodie.datasource.hive_sync.table", tableName). option("hoodie.datasource.hive_sync.use_jdbc", "false"). option("hoodie.bulkinsert.shuffle.parallelism", 4). mode(Overwrite). save(basePath) 示例中各参数介绍请参考表1。 使用spark datasource接口更新Mor表，Upsert写入小数据量时可能触发更新数据的小文件合并，使在Mor表的读优化视图中能查到部分更新数据。 当update的数据对应的base文件是小文件时，insert中的数据和update中的数据会被合在一起和base文件直接做合并产生新的base文件，而不是写log。
    MAPREDUCE服务 MRS Hudi写操作
  • MAPREDUCE服务 MRS-流式写入Hudi表:HoodieDeltaStreamer流式写入
    HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入，也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能： 支持Kafka，DFS多种数据源接入 。 支持管理检查点、回滚和恢复，保证exactly once语义。 支持自定义转换操作。 示例： 准备配置文件kafka-source.properties #hudi配置 hoodie.datasource.write.recordkey.field=id hoodie.datasource.write.partitionpath.field=age hoodie.upsert.shuffle.parallelism=100 #hive config hoodie.datasource.hive_sync.table=hudimor_deltastreamer_partition hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields=age hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class=org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor hoodie.datasource.hive_sync.use_jdbc=false hoodie.datasource.hive_sync.support_timestamp=true # Kafka Source topic hoodie.deltastreamer.source.kafka.topic=hudimor_deltastreamer_partition #checkpoint hoodie.deltastreamer.checkpoint.provider.path=hdfs://hacluster/tmp/huditest/hudimor_deltastreamer_partition # Kafka props # The kafka cluster we want to ingest from bootstrap.servers= xx.xx.xx.xx:xx auto.offset.reset=earliest #auto.offset.reset=latest group.id=hoodie-delta-streamer offset.rang.limit=10000 指定HoodieDeltaStreamer执行参数（具体参数配置，请查看官网https://hudi.apache.org/ ）执行如下命令： spark-submit --master yarn --jars /opt/hudi-java-examples-1.0.jar // 指定spark运行时需要的hudi jars路径 --driver-memory 1g --executor-memory 1g --executor-cores 1 --num-executors 2 --conf spark.kryoserializer.buffer.max=128m --driver-class-path /opt/client/Hudi/hudi/conf:/opt/client/Hudi/hudi/lib/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/hudi-examples-0.6.1-SNAPSHOT.jar:/opt/hudi-examples-0.6.1-SNAPSHOT-tests.jar // 指定spark driver需要的hudi jars路径 --class org.apache.hudi.utilities.deltastreamer.HoodieDeltaStreamer spark-internal --props file:///opt/kafka-source.properties // 指定配置文件，注意：使用yarn-cluster模式提交任务时，请指定配置文件路径为HDFS路径。 --target-base-path /tmp/huditest/hudimor1_deltastreamer_partition // 指定hudi表路径 --table-type MERGE_ON_READ // 指定要写入的hudi表类型 --target-table hudimor_deltastreamer_partition // 指定hudi表名 --source-ordering-field name // 指定hudi表预合并列 --source-class org.apache.hudi.utilities.sources.JsonKafkaSource // 指定消费的数据源为JsonKafkaSource， 该参数根据不同数据源指定不同的source类 --schemaprovider-class com.huaweixxx.bigdata.hudi.examples.DataSchemaProviderExample // 指定hudi表所需要的schema --transformer-class com.huaweixxx.bigdata.hudi.examples.TransformerExample // 指定如何处理数据源拉取来的数据，可根据自身业务需求做定制 --enable-hive-sync // 开启hive同步，同步hudi表到hive --continuous // 指定流处理模式为连续模式
    MAPREDUCE服务 MRS Hudi写操作
  • MAPREDUCE服务 MRS-流式写入Hudi表:HoodieDeltaStreamer流式写入
    HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入，也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能： 支持Kafka，DFS多种数据源接入 。 支持管理检查点、回滚和恢复，保证exactly once语义。 支持自定义转换操作。 示例： 准备配置文件kafka-source.properties #hudi配置 hoodie.datasource.write.recordkey.field=id hoodie.datasource.write.partitionpath.field=age hoodie.upsert.shuffle.parallelism=100 #hive config hoodie.datasource.hive_sync.table=hudimor_deltastreamer_partition hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields=age hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class=org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor hoodie.datasource.hive_sync.use_jdbc=false hoodie.datasource.hive_sync.support_timestamp=true # Kafka Source topic hoodie.deltastreamer.source.kafka.topic=hudimor_deltastreamer_partition #checkpoint hoodie.deltastreamer.checkpoint.provider.path=hdfs://hacluster/tmp/huditest/hudimor_deltastreamer_partition # Kafka props # The kafka cluster we want to ingest from bootstrap.servers= xx.xx.xx.xx:xx auto.offset.reset=earliest #auto.offset.reset=latest group.id=hoodie-delta-streamer offset.rang.limit=10000 指定HoodieDeltaStreamer执行参数（具体参数配置，请查看官网https://hudi.apache.org/ ）执行如下命令： spark-submit --master yarn --jars /opt/hudi-java-examples-1.0.jar // 指定spark运行时需要的hudi jars路径 --driver-memory 1g --executor-memory 1g --executor-cores 1 --num-executors 2 --conf spark.kryoserializer.buffer.max=128m --driver-class-path /opt/client/Hudi/hudi/conf:/opt/client/Hudi/hudi/lib/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/hudi-examples-0.6.1-SNAPSHOT.jar:/opt/hudi-examples-0.6.1-SNAPSHOT-tests.jar // 指定spark driver需要的hudi jars路径 --class org.apache.hudi.utilities.deltastreamer.HoodieDeltaStreamer spark-internal --props file:///opt/kafka-source.properties // 指定配置文件，注意：使用yarn-cluster模式提交任务时，请指定配置文件路径为HDFS路径。 --target-base-path /tmp/huditest/hudimor1_deltastreamer_partition // 指定hudi表路径 --table-type MERGE_ON_READ // 指定要写入的hudi表类型 --target-table hudimor_deltastreamer_partition // 指定hudi表名 --source-ordering-field name // 指定hudi表预合并列 --source-class org.apache.hudi.utilities.sources.JsonKafkaSource // 指定消费的数据源 为JsonKafkaSource， 该参数根据不同数据源指定不同的source类 --schemaprovider-class com.huawei.bigdata.hudi.examples.DataSchemaProviderExample // 指定hudi表所需要的schema --transformer-class com.huawei.bigdata.hudi.examples.TransformerExample // 指定如何处理数据源拉取来的数据，可根据自身业务需求做定制 --enable-hive-sync // 开启hive同步，同步hudi表到hive --continuous // 指定流处理模式为连续模式
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