系列文章目录

Hudi第一章：编译安装
Hudi第二章：集成Spark

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前言

Hudi可以使用Spark作为搜索引擎。我们写博客记录一下，不知道一次能不能写完。

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一、安装Spark

1、安装Spark

只需要简单的上传解压再添加环境变量即可。不做过多演示，具体可以看我之前的博客。
spark第一章：环境安装
spark版本我选用的是3.2。在这里留一个官方的下载地址。
spark-3.2.2-bin-hadoop3.2.tgz
然后我们从编译好的hudi文件夹中，将spark与hudi连接的jar包放入spark中。

cp /opt/software/hudi-0.12.0/packaging/hudi-spark-bundle/target/hudi-spark3.2-bundle_2.12-0.12.0.jar /opt/module/spark-3.2.2/jars/

然后需要启动hadoop

2.安装hive

后边hudi会依赖hive的Metastore和HiveServer2
Hive3第一章：环境安装

二、spark-shell

其中大部分命令和Spark很接近，建议学过Spark-shell之后再来学习这一部分。

1.启动命令

#针对Spark 3.2
spark-shell \--conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' \--conf 'spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog' \--conf 'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension'

2.插入数据

dataGen.generateInserts是hudi提供的测试数据生成api，以下是固定写法

import org.apache.hudi.QuickstartUtils._
import scala.collection.JavaConversions._
import org.apache.spark.sql.SaveMode._
import org.apache.hudi.DataSourceReadOptions._
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._val tableName = "hudi_trips_cow"
val basePath = "file:///tmp/hudi_trips_cow"
val dataGen = new DataGeneratorval inserts = convertToStringList(dataGen.generateInserts(10))
val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2))df.write.format("hudi").options(getQuickstartWriteConfigs).option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").option(TABLE_NAME, tableName).mode(Overwrite).save(basePath)

说一下这几个参数。
RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY:可以理解为MYSQL里的主键。
RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY:预聚合字段，当主键相同时，以该字段大小决定，一般用ts字段，也就是时间戳。
PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY:分区字段
TABLE_NAME:表名称
可以新开一个窗口在本地看一下

3.查询数据

1.转换DF

val tripsSnapshotDF = spark.read.format("hudi").load(basePath)
tripsSnapshotDF.createOrReplaceTempView("hudi_trips_snapshot")

2.查询

spark.sql(“select fare, begin_lon, begin_lat, uuid, ts from hudi_trips_snapshot where fare > 20.0”).show()

3.更新

和插入数据差不多，但是需要把mode从Overwrite换成Append。将其从覆盖编程追加

val updates = convertToStringList(dataGen.generateUpdates(10))
val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(updates, 2))
df.write.format("hudi").options(getQuickstartWriteConfigs).option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").option(TABLE_NAME, tableName).mode(Append).save(basePath)

更新之后我们再次查询。

val tripsSnapshotDF = spark.read.format("hudi").load(basePath)
tripsSnapshotDF.createOrReplaceTempView("hudi_trips_snapshot")spark.sql("select fare, begin_lon, begin_lat, uuid, ts from  hudi_trips_snapshot where fare > 20.0").show()

可以看到ts明显增大

4.时间旅行

当数据不断更新时，我们该如何寻找更新前的数据。这个在MYSQL数据库中是没有的，但hudi有，我们只需要找到当初更新数据的时间戳即可。

spark.sql("select _hoodie_commit_time, ts, uuid, fare from  hudi_trips_snapshot").show()

因为我们只有两次提交，所以我们只有两种时间戳

这就是最简单的年月日时分秒。
现在我们回到第一次提交时的数据。

val tripsSnapshotDF1 = spark.read.format("hudi").option("as.of.instant", "20230927201447123").load(basePath)tripsSnapshotDF1.createOrReplaceTempView("hudi_trips_snapshot1")

现在在新的虚拟表中查询。

spark.sql("select fare, begin_lon, begin_lat, uuid, ts from  hudi_trips_snapshot1 where fare > 20.0").show()

随便找一条对比

可以看到和之前的第一条是一样的。
时间旅行还可以这样写
spark.read.
format(“hudi”).
option(“as.of.instant”, “2023-09-27 20:14:47:123”).
load(basePath)
效果和上边一样。

5.增量查询

查询某一次提交之后的数据。
现在我在插入三次数据。
重复执行三次

df.write.format("hudi").options(getQuickstartWriteConfigs).option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").option(TABLE_NAME, tableName).mode(Append).save(basePath)

然后重新生成虚拟表

spark.read.format("hudi").load(basePath).createOrReplaceTempView("hudi_trips_snapshot")

因为每次提交，查询时间会被覆盖，所以我们选择从本地获取。

咱们选择第四次之后的数据

val beginTime = "20230927210631014"# 增量查询表
val tripsIncrementalDF = spark.read.format("hudi").option(QUERY_TYPE_OPT_KEY, QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL).option(BEGIN_INSTANTTIME_OPT_KEY, beginTime).load(basePath)
tripsIncrementalDF.createOrReplaceTempView("hudi_trips_incremental")

spark.sql("select `_hoodie_commit_time`, fare, begin_lon, begin_lat, ts from  hudi_trips_incremental").show()

可以看到都是第四次之后的数据。

6.指定时间点查询

增量查询可以查询某一次提交之后的数据，指定时间点查询可以查询，一段时间内的数据。

val beginTime = "000" 
val endTime = "20230927210631014"val tripsPointInTimeDF = spark.read.format("hudi").option(QUERY_TYPE_OPT_KEY, QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL).option(BEGIN_INSTANTTIME_OPT_KEY, beginTime).option(END_INSTANTTIME_OPT_KEY, endTime).load(basePath)
tripsPointInTimeDF.createOrReplaceTempView("hudi_trips_point_in_time")

spark.sql("select `_hoodie_commit_time`, fare, begin_lon, begin_lat, ts from hudi_trips_point_in_time where").show()

都是endTime之前的。

7.删除数据

1.获取总行数

spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count()

2.取其中2条用来删除

val ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").limit(2)

3.将待删除的2条数据构建DF

val deletes = dataGen.generateDeletes(ds.collectAsList())
val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(deletes, 2))

4.执行删除

df.write.format("hudi").options(getQuickstartWriteConfigs).option(OPERATION_OPT_KEY,"delete").option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").option(TABLE_NAME, tableName).mode(Append).save(basePath)

5.统计删除数据后的行数，验证删除是否成功

val roAfterDeleteViewDF = spark.read.format("hudi").load(basePath)roAfterDeleteViewDF.registerTempTable("hudi_trips_snapshot")// 返回的总行数应该比原来少2行
spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count()

三、Spark-SQL

1.启动Spark-sql

#针对Spark 3.2
spark-sql \--conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' \--conf 'spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog' \--conf 'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension'

2.建表

单独创建一个数据库，用作学习。

create database spark_hudi;
use spark_hudi;

1.创建非分区表

hudi中默认分为cow和mor两种表，他们后台的存储方式不太一样，但是前端看起来没区别。
创建一个cow表，默认primaryKey ‘uuid’，不提供preCombineField

create table hudi_cow_nonpcf_tbl (uuid int,name string,price double
) using hudi;

创建一个mor非分区表

create table hudi_mor_tbl (id int,name string,price double,ts bigint
) using hudi
tblproperties (type = 'mor',primaryKey = 'id',preCombineField = 'ts'
);

2.创建分区表

创建一个cow分区外部表，指定primaryKey和preCombineField

create table hudi_cow_pt_tbl (id bigint,name string,ts bigint,dt string,hh string
) using hudi
tblproperties (type = 'cow',primaryKey = 'id',preCombineField = 'ts')
partitioned by (dt, hh)
location '/tmp/hudi/hudi_cow_pt_tbl';

3.在已有的hudi表上创建新表

create table hudi_existing_tbl0 using hudi
location 'file:///tmp/hudi/dataframe_hudi_nonpt_table';create table hudi_existing_tbl1 using hudi
partitioned by (dt, hh)
location 'file:///tmp/hudi/dataframe_hudi_pt_table';

因为实际路径上并没有数据，所以就不创建了。

CTAS

Create Table As Select
为了提高向hudi表加载数据的性能，CTAS使用批量插入作为写操作,所以也可以用来插入数据。

通过CTAS创建cow非分区表，不指定preCombineField

create table hudi_ctas_cow_nonpcf_tbl
using hudi
tblproperties (primaryKey = 'id')
as
select 1 as id, 'a1' as name, 10 as price;

通过CTAS创建cow分区表，指定preCombineField

create table hudi_ctas_cow_pt_tbl
using hudi
tblproperties (type = 'cow', primaryKey = 'id', preCombineField = 'ts')
partitioned by (dt)
as
select 1 as id, 'a1' as name, 10 as price, 1000 as ts, '2021-12-01' as dt;

通过CTAS从其他表加载数据
了解即可

# 创建内部表
create table parquet_mngd using parquet location 'file:///tmp/parquet_dataset/*.parquet';# 通过CTAS加载数据
create table hudi_ctas_cow_pt_tbl2 using hudi location 'file:/tmp/hudi/hudi_tbl/' options (type = 'cow',primaryKey = 'id',preCombineField = 'ts')
partitioned by (datestr) as select * from parquet_mngd;

2.插入数据

向非分区表插入数据

insert into hudi_cow_nonpcf_tbl select 1, 'a1', 20;
insert into hudi_mor_tbl select 1, 'a1', 20, 1000;

向分区表动态分区插入数据

insert into hudi_cow_pt_tbl partition (dt, hh)
select 1 as id, 'a1' as name, 1000 as ts, '2021-12-09' as dt, '10' as hh;

向分区表静态分区插入数据

insert into hudi_cow_pt_tbl partition(dt = '2021-12-09', hh='11') select 2, 'a2', 1000;

3.查询

和基本的SQL语句一样

select name,price from hudi_cow_nonpcf_tbl;

4.时间旅行

建一张新表

create table hudi_cow_pt_tbl1 (id bigint,name string,ts bigint,dt string,hh string
) using hudi
tblproperties (type = 'cow',primaryKey = 'id',preCombineField = 'ts')
partitioned by (dt, hh)
location '/tmp/hudi/hudi_cow_pt_tbl1';

插入一条数据并查询

insert into hudi_cow_pt_tbl1 select 1, 'a0', 1000, '2023-09-29', '10';
select * from hudi_cow_pt_tbl1;

现在我们更新这条数据再次查询。

insert into hudi_cow_pt_tbl1 select 1, 'a1', 1001, '2023-09-29', '10';
select * from hudi_cow_pt_tbl1;

可以看到第二次的ts更大，所以name已经更新，现在我们进行时间旅行，找到刚刚的时间戳。

select * from hudi_cow_pt_tbl1 timestamp as of '20230929200405253';

这就可以查询到之前的数据。

5.更新数据

1.update

hudi也是可以使用update更新数据的。
先查看一下

select * from hudi_mor_tbl ;

在更新数据。

update hudi_mor_tbl set price = price * 2, ts = 1111 where id = 1;
select * from hudi_mor_tbl ;

2.MergeInto

这个语法有点类似于join，用于两张表的拼接。
创建一张表，并插入数据。

create table merge_source (id int, name string, price double, ts bigint) using hudi
tblproperties (primaryKey = 'id', preCombineField = 'ts');insert into merge_source values (1, "old_a1", 22.22, 2900), (2, "new_a2", 33.33, 2000), (3, "new_a3", 44.44, 2000);

我们将新表的内容插入hudi_mor_tbl

merge into hudi_mor_tbl as target
using merge_source as source
on target.id = source.id
when matched then update set *
when not matched then insert *;

查看hudi_mor_tbl。

select * from hudi_mor_tbl ;

5.删除数据

delete from hudi_mor_tbl where id = 1;
select * from hudi_mor_tbl ;

6.覆盖表

insert overwrite hudi_mor_tbl select 99, 'a99', 20.0, 900;
select * from hudi_mor_tbl ;

7.修改表

修改语法
– Alter table name
ALTER TABLE oldTableName RENAME TO newTableName

– Alter table add columns
ALTER TABLE tableIdentifier ADD COLUMNS(colAndType (,colAndType)*)

– Alter table column type
ALTER TABLE tableIdentifier CHANGE COLUMN colName colName colType

– Alter table properties
ALTER TABLE tableIdentifier SET TBLPROPERTIES (key = ‘value’)

这么我们修改表名做个实例。

ALTER TABLE hudi_cow_nonpcf_tbl RENAME TO hudi_cow_nonpcf_tbl1;

8.修改分区

show partitions hudi_cow_pt_tbl1;

alter table hudi_cow_pt_tbl1 drop partition (dt='2023-09-29', hh='10');
show partitions hudi_cow_pt_tbl1;

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总结

这一次就写到这里，东西比较多，关于Spark的东西还要在写一次。