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Apache Hudi使用问题汇总(一)

ApacheHudi 2020-01-16 15:38:00 阅读数:36 评论数:0 点赞数:0 收藏数:0

1.如何写入Hudi数据集

通常,你会从源获取部分更新/插入,然后对Hudi数据集执行写入操作。如果从其他标准来源(如Kafka或tailf DFS)中提取数据,那么DeltaStreamer将会非常有用,其提供了一种简单的自我管理解决方案,可将数据写入Hudi。你还可以自己编写代码,使用Spark数据源API从自定义源获取数据,并使用Hudi数据源写入Hudi。

2. 如何部署Hudi作业

写入Hudi的好处是它可以像在YARN/Mesos甚至是K8S群集上运行的任何其他Spark作业一样运行。只需使用Spark UI即可查看写入操作,而无需单独搭建Hudi集群。

3. 如何查询刚写入的Hudi数据集

除非启用了Hive同步,否则与其他任何源一样,通过上述方法写入Hudi的数据集可以简单地通过Spark数据源进行查询。

val hoodieROView = spark.read.format("org.apache.hudi").load(basePath + "/path/to/partitions/*")
val hoodieIncViewDF = spark.read().format("org.apache.hudi")
.option(DataSourceReadOptions.VIEW_TYPE_OPT_KEY(), DataSourceReadOptions.VIEW_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL())
.option(DataSourceReadOptions.BEGIN_INSTANTTIME_OPT_KEY(), <beginInstantTime>)
.load(basePath);

请注意:当前不支持从Spark数据源读取实时视图。请使用下面的Hive路径。

如果在deltastreamer工具或数据源中启用了Hive Sync,则该数据集会同步到Hive的几张表中,可以使用HiveQL,Presto或SparkSQL进行读取。点击这里查看更多。

4. Hudi如何处理输入中的重复记录

在数据集上执行upsert操作时,提供的记录包含给定键的多条记录,然后通过重复调用有效负载类的preCombine方法将所有记录合并为一个最终值。默认情况下会选择最大值的记录(由compareTo决定)。

对于insertbulk_insert操作,不执行preCombine。因此,如果你的输入包含重复项,则数据集也将包含重复项。如果您不希望重复的记录,请使用upsert或在数据源deltastreamer中指定删除重复数据的配置项。

5. 可以实现自定义合并逻辑处理输入记录和存储的记录吗

与上面类似,定义有效负载类定义的方法(combineAndGetUpdateValue(),getInsertValue()),这些方法控制如何将存储的记录与输入的更新/插入组合以生成最终值以写回到存储中。

6. 如何删除数据集中的记录

GDPR使删除成为数据管理工具箱中的必备工具。Hudi支持软删除和硬删除。有关如何实际执行它们,请参见此处

7. 如何将数据迁移到Hudi

Hudi对迁移提供了内置支持,可使用hudi-cli提供的HDFSParquetImporter工具将整个数据集一次性写入Hudi。也可以使用Spark数据源API读取和写入数据集。迁移后,可以使用此处讨论的常规方法执行写操作。 这里也详细讨论该问题,包括部分迁移的方法。

8. 如何将Hudi配置传递给Spark作业

这里涵盖了数据源和Hudi写入客户端(deltastreamer和数据源都会内部调用)的配置项。在DeltaStreamer之类的工具上调用--help都会打印所有使用选项。许多控制upsert、调整文件大小的选项是在客户端级别定义的,下面是将它们传递给可用于写数据配置项的方式。

1). 对于Spark DataSource,可以使用DataFrameWriter的options API来传递这些配置项。

inputDF.write().format("org.apache.hudi")
.options(clientOpts) // any of the Hudi client opts can be passed in as well
.option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY(), "_row_key")
...

2). 直接使用HoodieWriteClient时,只需使用配置来构造HoodieWriteConfig对象。

3). 使用HoodieDeltaStreamer工具提取时,可以在属性文件中设置配置项,并将该文件作为命令行参数 --props传递。

9. 可以在Apache Hive Metastore中注册Hudi数据集吗

可以, 可以通过独立的Hive Sync工具或使用deltastreamer工具数据源中的选项来执行此操作。

10. Hudi索引的工作原理及其好处是什么

索引是Hudi写入的关键部分,它始终将给定的recordKey映射到Hudi内部的文件组(FileGroup)。这样可以更快地识别受给定写入操作影响的文件组。

Hudi支持以下几种索引配置

  • HoodieBloomIndex(默认):使用bloom过滤器和范围信息,并在parquet/基础文件(不久后的日志文件也支持)的页脚中放置该信息。

  • HoodieGlobalBloomIndex:默认索引仅在单个分区内强制执行键的唯一性,即要求用户知道存储给定记录键的分区。这可以帮助非常大的数据集很好地建立索引。但是,在某些情况下,可能需要在所有分区上执行重复数据删除/强制唯一性操作,这就需要全局索引。如果使用此选项,则将传入记录与整个数据集中的文件进行比较,并确保仅在一个分区中存在recordKey
  • HBaseIndex:Apache HBase是一个键值存储,可以将索引存储在HBase内,如果已经在使用HBase,这将会非常方便。

也可以自定义索引,需要实现HoodieIndex类并在配置中配置索引类名称。

版权声明
本文为[ApacheHudi]所创,转载请带上原文链接,感谢
https://www.cnblogs.com/apachehudi/p/12201533.html