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Hudi-简介和编译安装

简介

简介

Apache Hudi（Hadoop Upserts Delete and Incremental）是下一代流数据湖平台。Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi提供了表、事务、高效的upserts/delete、高级索引、流摄取服务、数据集群/压缩优化和并发，同时保持数据的开源文件格式。

Apache Hudi不仅非常适合于流工作负载，而且还允许创建高效的增量批处理管道。

Apache Hudi可以轻松地在任何云存储平台上使用。Hudi的高级性能优化，使分析工作负载更快的任何流行的查询引擎，包括Apache Spark、Flink、Presto、Trino、Hive等。

Hudi项目最初的设计目标：在hadoop上实现update和delete操作。

发展历史

  • 2015 年：发表了增量处理的核心思想/原则（O’reilly 文章）。
  • 2016 年：由 Uber 创建并为所有数据库/关键业务提供支持。
  • 2017 年：由 Uber 开源，并支撑 100PB 数据湖。
  • 2018 年：吸引大量使用者，并因云计算普及。
  • 2019 年：成为 ASF 孵化项目，并增加更多平台组件。
  • 2020 年：毕业成为 Apache 顶级项目，社区、下载量、采用率增长超过 10 倍。
  • 2021 年：支持 Uber 500PB 数据湖，SQL DML、Flink 集成、索引、元服务器、缓存。

Hudi特性

  • 可插拔索引机制支持快速Upsert/Delete。
  • 支持增量拉取表变更以进行处理。
  • 支持事务提交及回滚，并发控制。
  • 支持Spark、Presto、Trino、Hive、Flink等引擎的SQL读写。
  • 自动管理小文件，数据聚簇，压缩，清理。
  • 流式摄入，内置CDC源和工具。
  • 内置可扩展存储访问的元数据跟踪。
  • 向后兼容的方式实现表结构变更的支持。

使用场景

（1）近实时写入

  • 减少碎片化工具的使用。
  • CDC 增量导入 RDBMS 数据。
  • 限制小文件的大小和数量。

（2）近实时分析

  • 相对于秒级存储（Druid, OpenTSDB），节省资源。
  • 提供分钟级别时效性，支撑更高效的查询。
  • Hudi作为lib，非常轻量。

（3） 增量pipeline

  • 区分arrive time和event time处理延迟数据。
  • 更短的调度interval减少端到端延迟（小时 -> 分钟） => Incremental Processing。

（4）增量导出

  • 替代部分Kafka的场景，数据导出到在线服务存储 e.g. ES。

编译和安装

编译环境准备

相关组件版本如下：
Hadoop3.1.3Hive3.1.2Flink1.13.6，scala-2.12Spark3.2.2，scala-2.12
安装Maven：

（1）上传apache-maven-3.6.1-bin.tar.gz到/opt/software目录，并解压更名

tar-zxvf apache-maven-3.6.1-bin.tar.gz -C /opt/module/
mv apache-maven-3.6.1 maven-3.6.1

（2）添加环境变量到/etc/profile中

sudovim /etc/profile
#MAVEN_HOMEexportMAVEN_HOME=/opt/module/maven-3.6.1
exportPATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin

（3）测试安装结果

source /etc/profile
mvn -v

（4）修改为阿里镜像

修改setting.xml，指定为阿里仓库地址

vim /opt/module/maven-3.6.1/conf/settings.xml 

<!-- 添加阿里云镜像--><mirror><id>nexus-aliyun</id><mirrorOf>central</mirrorOf><name>Nexus aliyun</name><url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public</url></mirror>

上传Hudi源码包并修改pom文件

  • 上传源码包：# 将hudi-0.12.0.src.tgz上传到/opt/software，并解压：tar-zxvf /opt/software/hudi-0.12.0.src.tgz -C /opt/software # github地址：https://github.com/apache/hudi/
  • 在pom文件中新增repository加速依赖下载：# 编辑pom文件vim /opt/software/hudi-0.12.0/pom.xml # 新增repository加速依赖下载<repository><id>nexus-aliyun</id><name>nexus-aliyun</name><url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url><releases><enabled>true</enabled></releases><snapshots><enabled>false</enabled></snapshots></repository>
  • 在pom文件中修改依赖的组件版本：<hadoop.version>3.1.3</hadoop.version><hive.version>3.1.2</hive.version>

修改源码兼容hadoop3

Hudi默认依赖的hadoop2，要兼容hadoop3，除了修改版本，还需要修改如下代码：

vim /opt/software/hudi-0.12.0/hudi-common/src/main/java/org/apache/hudi/common/table/log/block/HoodieParquetDataBlock.java

修改第110行，原先只有一个参数，添加第二个参数null：

否则会因为hadoop2.x和3.x版本兼容问题（找不到合适的FSDataOutputStream构造器）。

手动安装Kafka依赖

有几个kafka的依赖需要手动安装，否则编译会报错。

（1）下载jar包

# 通过网址下载：http://packages.confluent.io/archive/5.3/confluent-5.3.4-2.12.zip# 解压后找到以下jar包，上传编译服务器
common-config-5.3.4.jar
common-utils-5.3.4.jar
kafka-avro-serializer-5.3.4.jar
kafka-schema-registry-client-5.3.4.jar

（2）install到maven本地仓库

mvn install:install-file -DgroupId=io.confluent -DartifactId=common-config -Dversion=5.3.4 -Dpackaging=jar -Dfile=./common-config-5.3.4.jar
mvn install:install-file -DgroupId=io.confluent -DartifactId=common-utils -Dversion=5.3.4 -Dpackaging=jar -Dfile=./common-utils-5.3.4.jar
mvn install:install-file -DgroupId=io.confluent -DartifactId=kafka-avro-serializer -Dversion=5.3.4 -Dpackaging=jar -Dfile=./kafka-avro-serializer-5.3.4.jar
mvn install:install-file -DgroupId=io.confluent -DartifactId=kafka-schema-registry-client -Dversion=5.3.4 -Dpackaging=jar -Dfile=./kafka-schema-registry-client-5.3.4.jar

解决spark模块依赖冲突

修改了Hive版本为3.1.2，其携带的jetty是0.9.3，hudi本身用的0.9.4，存在依赖冲突。

（1）修改hudi-spark-bundle的pom文件

目的：排除低版本jetty，添加hudi指定版本的jetty

pom文件位置：vim /opt/software/hudi-0.12.0/packaging/hudi-spark-bundle/pom.xml （在382行的位置，修改如下红色部分）

文件要修改，要指定<dependency>里的<exclusions>剔除hive模块的jetty依赖，然后添加hudi使用的jetty依赖，否则后面在使用Spark向hudi表添加数据时会报错(不信可以试试)：

java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hudi.org.apache.jetty.server.session.SessionHandler.setHttpOnly(Z)V

<!-- Hive --><dependency><groupId>${hive.groupid}</groupId><artifactId>hive-service</artifactId><version>${hive.version}</version><scope>${spark.bundle.hive.scope}</scope><exclusions><exclusion><artifactId>guava</artifactId><groupId>com.google.guava</groupId></exclusion><exclusion><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>org.pentaho</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>${hive.groupid}</groupId><artifactId>hive-service-rpc</artifactId><version>${hive.version}</version><scope>${spark.bundle.hive.scope}</scope></dependency><dependency><groupId>${hive.groupid}</groupId><artifactId>hive-jdbc</artifactId><version>${hive.version}</version><scope>${spark.bundle.hive.scope}</scope><exclusions><exclusion><groupId>javax.servlet</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>javax.servlet.jsp</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>${hive.groupid}</groupId><artifactId>hive-metastore</artifactId><version>${hive.version}</version><scope>${spark.bundle.hive.scope}</scope><exclusions><exclusion><groupId>javax.servlet</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>org.datanucleus</groupId><artifactId>datanucleus-core</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>javax.servlet.jsp</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion><exclusion><artifactId>guava</artifactId><groupId>com.google.guava</groupId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>${hive.groupid}</groupId><artifactId>hive-common</artifactId><version>${hive.version}</version><scope>${spark.bundle.hive.scope}</scope><exclusions><exclusion><groupId>org.eclipse.jetty.orbit</groupId><artifactId>javax.servlet</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><!-- 增加hudi配置版本的jetty --><dependency><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>jetty-server</artifactId><version>${jetty.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>jetty-util</artifactId><version>${jetty.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>jetty-webapp</artifactId><version>${jetty.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>jetty-http</artifactId><version>${jetty.version}</version></dependency>

（2）修改hudi-utilities-bundle的pom文件

目的：排除低版本jetty，添加hudi指定版本的jetty

位置：vim /opt/software/hudi-0.12.0/packaging/hudi-utilities-bundle/pom.xml（在405行的位置，修改如下（红色部分））

要指定

<dependency>

里的

<exclusions>

剔除hudi-common、hive等模块的

jetty

依赖，然后添加hudi使用的

jetty

依赖，否则后面在使用

DeltaStreamer

工具向hudi表插入数据时，也会报Jetty的错误

<!-- Hoodie --><dependency><groupId>org.apache.hudi</groupId><artifactId>hudi-common</artifactId><version>${project.version}</version><exclusions><exclusion><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>org.apache.hudi</groupId><artifactId>hudi-client-common</artifactId><version>${project.version}</version><exclusions><exclusion><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><!-- Hive --><dependency><groupId>${hive.groupid}</groupId><artifactId>hive-service</artifactId><version>${hive.version}</version><scope>${utilities.bundle.hive.scope}</scope><exclusions><exclusion><artifactId>servlet-api</artifactId><groupId>javax.servlet</groupId></exclusion><exclusion><artifactId>guava</artifactId><groupId>com.google.guava</groupId></exclusion><exclusion><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>org.pentaho</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>${hive.groupid}</groupId><artifactId>hive-service-rpc</artifactId><version>${hive.version}</version><scope>${utilities.bundle.hive.scope}</scope></dependency><dependency><groupId>${hive.groupid}</groupId><artifactId>hive-jdbc</artifactId><version>${hive.version}</version><scope>${utilities.bundle.hive.scope}</scope><exclusions><exclusion><groupId>javax.servlet</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>javax.servlet.jsp</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>${hive.groupid}</groupId><artifactId>hive-metastore</artifactId><version>${hive.version}</version><scope>${utilities.bundle.hive.scope}</scope><exclusions><exclusion><groupId>javax.servlet</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>org.datanucleus</groupId><artifactId>datanucleus-core</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>javax.servlet.jsp</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion><exclusion><artifactId>guava</artifactId><groupId>com.google.guava</groupId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>${hive.groupid}</groupId><artifactId>hive-common</artifactId><version>${hive.version}</version><scope>${utilities.bundle.hive.scope}</scope><exclusions><exclusion><groupId>org.eclipse.jetty.orbit</groupId><artifactId>javax.servlet</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>*</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><!-- 增加hudi配置版本的jetty --><dependency><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>jetty-server</artifactId><version>${jetty.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>jetty-util</artifactId><version>${jetty.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>jetty-webapp</artifactId><version>${jetty.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.eclipse.jetty</groupId><artifactId>jetty-http</artifactId><version>${jetty.version}</version></dependency>

编译并进入Hudi客户端

编译命令：

mvn clean package -DskipTests-Dspark3.2-Dflink1.13 -Dscala-2.12 -Dhadoop.version=3.1.3 -Pflink-bundle-shade-hive3

进入hudi-cli说明成功：

编译完成后，相关的包在packaging目录的各个模块中。

Hudi集成Spark的环境准备

Hudi支持的Spark版本：
HudiSupported Spark 3 version0.12.x3.3.x 3.2.x 3.1.x0.11.x3.2.x(default build,spark bundle only) 3.1.x0.10.x3.1.x(default build) 3.0.x0.7.0-0.9.03.0.x0.9.0 and priorNot supported
注意：0.11.x不建议使用，如果要用请使用补丁分支:[DO NOT MERGE] 0.11.1 release patch branch by danny0405 · Pull Request #6182 · apache/hudi · GitHub

集成Spark：

其实就是将上述编译好的安装包拷贝到spark下的jars目录中：

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

注意：启动Spark之前需要启动Hadoop等相关组件。

Hudi集成Flink的环境准备

Hudi支持的Flink版本：
Hudi****Supported Flink version0.12.x1.15.x、1.14.x、1.13.x0.11.x1.14.x、1.13.x0.10.x1.13.x0.9.01.12.2
注意：0.11.x不建议使用，如果要用请使用补丁分支:[DO NOT MERGE] 0.11.1 release patch branch by danny0405 · Pull Request #6182 · apache/hudi · GitHub

集成Flink：

  • 将上述编译好的安装包拷贝到flink下的jars目录中：cp /opt/software/hudi-0.12.0/packaging/hudi-flink-bundle/target/hudi-flink1.13-bundle_2.12-0.12.0.jar /opt/module/flink-1.13.6/lib/
  • 拷贝guava包，解决依赖冲突：cp /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar /opt/module/flink-1.13.6/lib/
  • 配置Hadoop环境变量:sudovim /etc/profile.d/my_env.sh exportHADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`exportHADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop source /etc/profile.d/my_env.sh

注意：启动Flink之前需要启动Hadoop等相关组件。

标签： 大数据 hudi
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_44766883/article/details/129016037
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