数据湖（四）：Hudi与Spark整合

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Hudi与Spark整合

一、向Hudi插入数据

默认Spark操作Hudi使用表类型为Copy On Write模式。Hudi与Spark整合时有很多参数配置，可以参照https://hudi.apache.org/docs/configurations.html配置项来查询，此外，整合时有几个需要注意的点，如下:

Hudi这里使用的是0.8.0版本，其对应使用的Spark版本是2.4.3+版本
Spark2.4.8使用的Scala版本是2.12版本，虽然2.11也是支持的，建议使用2.12。
maven导入包中需要保证httpclient、httpcore版本与集群中的Hadoop使用的版本一致，不然会导致通信有问题。检查Hadoop使用以上两个包的版本路径为：$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib。
在编写代码过程中，指定数据写入到HDFS路径时直接写“/xxdir”不要写“hdfs://mycluster/xxdir”,后期会报错“java.lang.IllegalArgumentException: Not in marker dir. Marker Path=hdfs://mycluster/hudi_data/.hoodie.temp/2022xxxxxxxxxx/default/c4b854e7-51d3-4a14-9b7e-54e2e88a9701-0_0-22-22_20220509164730.parquet.marker.CREATE, Expected Marker Root=/hudi_data/.hoodie/.temp/2022xxxxxxxxxx”,可以将对应的hdfs-site.xml、core-site.xml放在resources目录下，直接会找HDFS路径。

1、创建项目，修改pom.xml为如下内容

<properties>
  <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
  <scala.version>2.12.14</scala.version>
  <spark.version>2.4.8</spark.version>
</properties>
<dependencies>
  <!-- 指定Scala版本,这里使用2.12版本 -->
  <dependency>
    <groupId>org.scala-lang</groupId>
    <artifactId>scala-library</artifactId>
    <version>${scala.version}</version>
  </dependency>
  <!-- 指定HttpClient版本为4.5.2，与Hadoop集群中的版本保持一致（$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/httpcore-4.4.4.jar），不然通信报错 -->
  <dependency>
      <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
      <artifactId>httpclient</artifactId>
      <version>4.5.2</version>
  </dependency>
  <!-- 指定HttpCore版本为4.4.4，与Hadoop集群中的版本保持一致（$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/httpclient-4.5.2.jar） ，不然通信报错-->
  <dependency>
      <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
      <artifactId>httpcore</artifactId>
      <version>4.4.4</version>
  </dependency>
  <!-- Spark 依赖Jar 包 -->
  <dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
    <exclusions>
      <exclusion>
        <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
        <artifactId>httpclient</artifactId>
      </exclusion>
      <exclusion>
          <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
          <artifactId>httpcore</artifactId>
      </exclusion>
    </exclusions>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-avro_2.12</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
  </dependency>
  <!--连接Hive 需要的包，同时，读取Hudi parquet格式数据，也需要用到这个包中的parqurt相关类 -->
  <dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-hive_2.12</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
  </dependency>
  <!-- 连接Hive 驱动包-->
  <dependency>
    <groupId>org.apache.hive</groupId>
    <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
    <version>1.2.1</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.hudi</groupId>
    <artifactId>hudi-spark-bundle_2.12</artifactId>
    <version>0.8.0</version>
  </dependency>
</dependencies>
<build>
  <plugins>
    <!-- 在maven项目中既有java又有scala代码时配置 maven-scala-plugin 插件打包时可以将两类代码一起打包 -->
    <plugin>
      <groupId>org.scala-tools</groupId>
      <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
      <version>2.15.2</version>
      <executions>
        <execution>
          <goals>
            <goal>compile</goal>
            <goal>testCompile</goal>
          </goals>
        </execution>
      </executions>
    </plugin>
    <!-- maven 打jar包需要插件 -->
    <plugin>
      <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
      <version>2.4</version>
      <configuration>
        <!-- 设置false后是去掉 MySpark-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 后的 “-jar-with-dependencies” -->
        <!--<appendAssemblyId>false</appendAssemblyId>-->
        <descriptorRefs>
          <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
        </descriptorRefs>
        <archive>
          <manifest>
            <mainClass>com.xxx</mainClass>
          </manifest>
        </archive>
      </configuration>
      <executions>
        <execution>
          <id>make-assembly</id>
          <phase>package</phase>
          <goals>
            <goal>assembly</goal>
          </goals>
        </execution>
      </executions>
    </plugin>
  </plugins>
</build>

2、编写向Hudi插入数据代码

val session: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("insertDataToHudi")
      .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .getOrCreate()
    //关闭日志
//    session.sparkContext.setLogLevel("Error")
    //创建DataFrame
    val insertDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\jsondata.json")
    //将结果保存到hudi中
    insertDF.write.format("org.apache.hudi")//或者直接写hudi
      //设置主键列名称
      .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY,"id")
      //当数据主键相同时，对比的字段，保存该字段大的数据
      .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY,"data_dt")S
      //并行度设置，默认1500
      .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism","2")
      .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
      //表名设置
      .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME,"person_infos")
      .mode(SaveMode.Overwrite)
      //注意：这里要选择hdfs路径存储，不要加上hdfs://mycluster//dir
      //将hdfs 中core-site.xml 、hdfs-site.xml放在resource目录下，直接写/dir路径即可，否则会报错：java.lang.IllegalArgumentException: Not in marker dir. Marker Path=hdfs://mycluster/hudi_data/.hoodie\.temp/20220509164730/default/c4b854e7-51d3-4a14-9b7e-54e2e88a9701-0_0-22-22_20220509164730.parquet.marker.CREATE, Expected Marker Root=/hudi_data/.hoodie/.temp/20220509164730
      .save("/hudi_data/person_infos")

二、指定分区向hudi中插入数据****

向Hudi中存储数据时，如果没有指定分区列，那么默认只有一个default分区，我们可以保存数据时指定分区列，可以在写出时指定“DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY”选项来指定分区列，如果涉及到多个分区列，那么需要将多个分区列进行拼接生成新的字段，使用以上参数指定新的字段即可。

1、指定一个分区列

insertDF.write.format("org.apache.hudi")
  .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
  .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "data_dt")
  //指定分区列
  .option(DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "loc")
  .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
  .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
  .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "person_infos")
  .mode(SaveMode.Overwrite)
  .save("/hudi_data/person_infos")

2、指定分区为多个列时，可以先拼接，后指定拼接字段当做分区列：

指定两个分区，需要拼接

//导入函数，拼接列
import org.apache.spark.sql.functions._
val endDF: DataFrame = insertDF.withColumn("partition_key", concat_ws("-", col("data_dt"), col("loc")))
endDF.write.format("org.apache.hudi")
  .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
  .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "data_dt")
  //指定分区列,这里是拼接的列
  .option(DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partition_key")
  .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
  .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
  .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "person_infos")
  .mode(SaveMode. )
   .save("/hudi_data/person_infos")

三、读取Hudi数据

使用SparkSQL读取Hudi中的数据，无法使用读取表方式来读取，需要指定HDFS对应的路径来加载，指定的路径只需要指定到*.parquet当前路径或者上一层路径即可，路径中可以使用“*”来替代任意目录和数据。

读取数据返回的结果中除了原有的数据之外，还会携带Hudi对应的列数据，例如：hudi的主键、分区、提交时间、对应的parquet名称。

Spark读取Hudi表数据代码如下：

val session: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("queryDataFromHudi")
  .getOrCreate()
//读取的数据路径下如果有分区，会自动发现分区数据,需要使用 * 代替，指定到parquet格式数据上层目录即可。
val frame: DataFrame = session.read.format("org.apache.hudi").load("/hudi_data/person_infos/*/*")
frame.createTempView("personInfos")
//查询结果
val result = session.sql(
  """
    | select * from personInfos
  """.stripMargin)
result.show(false)

四、更新Hudi数据

向Hudi中更新数据有如下几个特点

同一个分区内，向Hudi中更新数据是用主键来判断数据是否需要更新的，这里判断的是相同分区内是否有相同主键，不同分区内允许有相同主键。
更新数据时，如果原来数据有分区，一定要指定分区，不然就相当于是向相同表目录下插入数据，会生成对应的“default”分区。
向Hudi中更新数据时，与向Hudi中插入数据一样，但是写入的模式需要指定成“Append”，如果指定成“overwrite”，那么就是全覆盖了。建议使用时一直使用“Append”模式即可。
当更新完成之后，再一次从Hudi中查询数据时，会看到Hudi提交的时间字段为最新的时间。

这里将原有的三条数据改成如下三条数据:

#修改之前
{"id":1,"name":"zs1","age":18,"loc":"beijing","data_dt":"20210709"}
{"id":2,"name":"zs2","age":19,"loc":"shanghai","data_dt":"20210709"}
{"id":3,"name":"zs3","age":20,"loc":"beijing","data_dt":"20210709"}
#修改之后
{"id":1,"name":"ls1","age":40,"loc":"beijing","data_dt":"20210709"} --更新数据
{"id":2,"name":"ls2","age":50,"loc":"shanghai","data_dt":"20210710"} --更新数据
{"id":3,"name":"ls3","age":60,"loc":"ttt","data_dt":"20210711"}  --相当于是新增数据

更新Hudi数据代码如下:

val session: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("updataDataToHudi")
  .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
  .getOrCreate()
//读取修改数据
val updateDataDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\updatedata.json")
//向Hudi 更新数据
updateDataDF.write.format("org.apache.hudi") //或者直接写hudi
  .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
  .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "data_dt")
  .option(DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY,"loc")
  .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
  .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
  .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "person_infos")
  .mode(SaveMode.Append)
  .save("/hudi_data/person_infos")
//查询数据
val frame: DataFrame = session.read.format("org.apache.hudi").load("/hudi_data/person_infos/*/*")
frame.createTempView("personInfos")
//查询结果
val result = session.sql(
  """
    | select * from personInfos
  """.stripMargin)
result.show(false)

五、增量查询Hudi数据

Hudi可以根据我们传入的时间戳查询此时间戳之后的数据，这就是增量查询，需要注意的是增量查询必须通过以下方式在Spark中指定一个时间戳才能正常查询：

option(DataSourceReadOptions.BEGIN_INSTANTTIME_OPT_KEY,timestamp)

例如：原始数据如下：

我们可以查询“20210709220335”之后的数据，查询结果如下：

代码如下：

val session: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("updataDataToHudi")
  .getOrCreate()
//关闭日志
session.sparkContext.setLogLevel("Error")
//导入隐式转换
import session.implicits._
//查询全量数据,查询对应的提交时间，找出倒数第二个时间
val basePath = "/hudi_data/person_infos"
session.read.format("hudi").load(basePath+"/*/*").createTempView("personInfos")
val df: DataFrame = session.sql("select distinct(_hoodie_commit_time) as commit_time from personInfos order by commit_time desc")
//这里获取由大到小排序的第二个值
val dt: String = df.map(row=>{row.getString(0)}).collect()(1)
//增量查询
val result:DataFrame = session.read.format("hudi")
/**
  * 指定数据查询方式，有以下三种：
  * val QUERY_TYPE_SNAPSHOT_OPT_VAL = "snapshot"    -- 获取最新所有数据 , 默认
  * val QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL = "incremental"  --获取指定时间戳后的变化数据
  * val QUERY_TYPE_READ_OPTIMIZED_OPT_VAL = "read_optimized"  -- 只查询Base文件中的数据
  *
  * 1) Snapshot mode (obtain latest view, based on row & columnar data)
  * 2) incremental mode (new data since an instantTime)
  * 3) Read Optimized mode (obtain latest view, based on columnar data)
  *
  * Default: snapshot
  */
  .option(DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_OPT_KEY,DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL)
  //必须指定一个开始查询的时间，不指定报错
  .option(DataSourceReadOptions.BEGIN_INSTANTTIME_OPT_KEY,dt)
  .load(basePath+"/*/*")
result.show(false)

六、指定时间范围查询Hudi数据

Hudi还可以通过指定开始时间和结束时间来查询时间范围内的数据。如果想要查询最早的时间点到某个结束时刻的数据，开始时间可以指定成“000”。

1、向原有Hudi表“person_infos”中插入两次数据

目前hudi表中的数据如下：

先执行两次新的数据插入，两次插入数据之间的间隔时间至少为1分钟，两次插入数据代码如下:

//以下代码分两次向 HDFS /hudi_data/person_infos 路径中插入数据，两次运行至少1分钟以上
val session: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("PointTimeQueryHudi")
  .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
  .getOrCreate()
//读取第一个文件，向Hudi中插入数据
val df1: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\appendData1.json")
val df2: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\appendData2.json")
//向Hudi中插入数据
df2.write.format("hudi")
  .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
  .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "data_dt")
  .option(DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "loc")
  .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
  .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
  .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "person_infos")
  .mode(SaveMode.Append)
  .save("/hudi_data/person_infos")
import org.apache.spark.sql.functions._
//查询数据
session.read.format("hudi").load("/hudi_data/person_infos/*/*")
  .orderBy(col("_hoodie_commit_time"))
  .show(100,false)

此时，数据如下：

2、指定时间段查询Hudi中的数据

代码如下：

val session: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("PointTimeQueryHudi")
      .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .getOrCreate()
    //指定时间段，查询hudi中的数据
//    val beginTime = "000"
    val beginTime = "20210710002148"
    val endTime = "20210710002533"
    val result: DataFrame = session.read.format("hudi")
      //指定增量查询
      .option(DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_OPT_KEY, DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL)
      //指定查询开始时间（不包含），“000”指定为最早时间
      .option(DataSourceReadOptions.BEGIN_INSTANTTIME_OPT_KEY, beginTime)
      //指定查询结束时间（包含）
      .option(DataSourceReadOptions.END_INSTANTTIME_OPT_KEY, endTime)
      .load("/hudi_data/person_infos/*/*")
    result.createTempView("temp")
    session.sql(
      """
        | select * from temp order by _hoodie_commit_time
      """.stripMargin).show(100,false)

开始时间为“000”，相当于是从头开始查询到endTime的数据：

开始时间为“20210710002148”：

七、删除Hudi数据

我们准备对应的主键及分区的数据，将Hudi中对应的主键及分区的数据进行删除，在删除Hudi中的数据时，需要指定option(OPERATION_OPT_KEY,"delete")配置项，并且写入模式只能是Append，不支持其他写入模式，另外，设置下删除执行的并行度，默认为1500个，这里可以设置成2个。

原始数据如下：

准备要删除的数据如下：

{"id":11,"loc":"beijing"}
{"id":12,"loc":"beijing"}
{"id":13,"loc":"beijing"}
{"id":14,"loc":"shenzhen"}
{"id":15,"loc":"tianjian"}  --此条数据对应的主键一致，但是分区不一致，不能在Hudi中删除

编写代码如下:

val session: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("DeleteHudiData")
  .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
  .getOrCreate()
//读取需要删除的数据，只需要准备对应的主键及分区即可，字段保持与Hudi中需要删除的字段名称一致即可
//读取的文件中准备了一个主键在Hudi中存在但是分区不再Hudi中存在的数据，此主键数据在Hudi中不能被删除，需要分区和主键字段都匹配才能删除
val deleteData: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\deleteData.json")
//将删除的数据插入到Hudi中
deleteData.write.format("hudi")
  //指定操作模式为delete
  .option(DataSourceWriteOptions.OPERATION_OPT_KEY,"delete")
  //指定主键
  .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY,"id")
  //指定分区字段
  .option(DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY,"loc")
  //指定表名，这里的表明需要与之前指定的表名保持一致
  .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME,"person_infos")
  //设置删除并行度设置，默认1500并行度
  .option("hoodie.delete.shuffle.parallelism", "2")
  .mode(SaveMode.Append)
  .save("/hudi_data/person_infos")
//执行完成之后，查询结果
import org.apache.spark.sql.functions._
session.read.format("hudi").load("/hudi_data/person_infos/*/*")
  .orderBy(col("_hoodie_commit_time")).show(100,false)

结果如下：

八、更新Hudi某个分区数据

如果我们想要更新Hudi某个分区的数据，其他分区数据正常使用，那么可以通过配置option(DataSourceWriteOptions.OPERATION_OPT_KEY,"insert_overwrite")选项，该选项“insert_overwrite”可以直接在元数据层面上操作，直接将写入某分区的新数据替换到该分区内，原有数据会在一定时间内删除，相比upsert更新Hudi速度要快。

1、删除person_infos对应的目录，重新插入数据，代码如下

val session: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("InsertOverWrite")
  .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
  .getOrCreate()
//创建DataFrame
val insertDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\jsondata.json")
insertDF.write.format("org.apache.hudi")
  .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
  .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "data_dt")
  .option(DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "loc")
  .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
  .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
  .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "person_infos")
  .mode(SaveMode.Append)
  .save("/hudi_data/person_infos")
//写入完成之后，查询hudi 数据：
val person_infos: DataFrame = session.read.format("hudi").load("/hudi_data/person_infos/*/*")
person_infos.show(100,false)

2、读取更新分区数据，插入到Hudi preson_infos表中

读取数据如下：

{"id":1,"name":"s1","age":1,"loc":"beijing","data_dt":"20210710"}
{"id":100,"name":"s2","age":2,"loc":"beijing","data_dt":"20210710"}
{"id":200,"name":"s3","age":3,"loc":"beijing","data_dt":"20210710"}
{"id":8,"name":"w1","age":4,"loc":"chongqing","data_dt":"20210710"}
{"id":300,"name":"w2","age":5,"loc":"chongqing","data_dt":"20210710"}

代码如下：

val session: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("InsertOverWrite")
      .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .getOrCreate()
    //读取需要替换的数据,将beijing分区数据替换成2条，将chognqing分区数据替换成1条
    val overWritePartitionData: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\overWrite.json")
    //写入hudi表person_infos，替换分区
    overWritePartitionData.write.format("hudi")
      .option(DataSourceWriteOptions.OPERATION_OPT_KEY,"insert_overwrite")
      //设置主键列名称
      .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
      //当数据主键相同时，对比的字段，保存该字段大的数据
      .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "data_dt")
      //指定分区列
      .option(DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "loc")
      //并行度设置
      .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
      .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
      //表名设置
      .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "person_infos")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("/hudi_data/person_infos")
    //写入完成之后，查询hudi 数据：
    val person_infos: DataFrame = session.read.format("hudi").load("/hudi_data/person_infos/*/*")
    person_infos.show(100,false)

九、覆盖Hudi整个表数据

如果我们想要替换Hudi整个表数据，可以在向Hudi表写入数据时指定配置option(DataSourceWriteOptions.OPERATION_OPT_KEY,"insert_overwrite_table")选项，该选项“insert_overwrite_table”可以直接在元数据层面上操作，直接将数据写入表，原有数据会在一定时间内删除，相比删除原有数据再插入更方便。

1、删除Hudi表person_infos对应的HDFS路径，重新插入数据

val session: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("InsertOverWrite")
      .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .getOrCreate()
    //创建DataFrame
    val insertDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\jsondata.json")
    insertDF.write.format("org.apache.hudi")
      .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
      .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "data_dt")
      .option(DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "loc")
      .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
      .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
      .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "person_infos")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("/hudi_data/person_infos")
    //写入完成之后，查询hudi 数据：
    val person_infos: DataFrame = session.read.format("hudi").load("/hudi_data/person_infos/*/*")
    person_infos.show(100,false)

2、读取新数据，覆盖原有Hudi表数据

覆盖更新的数据如下：

{"id":1,"name":"s1","age":1,"loc":"beijing","data_dt":"20210710"}
{"id":100,"name":"s2","age":2,"loc":"beijing","data_dt":"20210710"}
{"id":200,"name":"s3","age":3,"loc":"beijing","data_dt":"20210710"}
{"id":8,"name":"w1","age":4,"loc":"chongqing","data_dt":"20210710"}
{"id":300,"name":"w2","age":5,"loc":"chongqing","data_dt":"20210710"}

代码如下：

val session: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("InsertOverWrite")
      .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .getOrCreate()
    //读取需要替换的数据,覆盖原有表所有数据
    val overWritePartitionData: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\overWrite.json")
    //写入hudi表person_infos，替换分区
    overWritePartitionData.write.format("hudi")
      .option(DataSourceWriteOptions.OPERATION_OPT_KEY,"insert_overwrite_table")
      //设置主键列名称
      .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
      //当数据主键相同时，对比的字段，保存该字段大的数据
      .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "data_dt")
      //指定分区列
      .option(DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "loc")
      //并行度设置
      .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
      .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
      //表名设置
      .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "person_infos")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("/hudi_data/person_infos")
    //写入完成之后，查询hudi 数据：
    val person_infos: DataFrame = session.read.format("hudi").load("/hudi_data/person_infos/*/*")
    person_infos.show(100,false)

十、Spark操作Hudi Merge On Read 模式

默认Spark操作Hudi使用Copy On Write模式，也可以使用Merge On Read 模式，通过代码中国配置如下配置来指定：

option(DataSourceWriteOptions.TABLE_TYPE_OPT_KEY,DataSourceWriteOptions.MOR_TABLE_TYPE_OPT_VAL)

代码操作如下：

删除原有person_infos对应的HDFS路径
读取数据向Hudi表person_info中插入数据

读取的数据如下：

{"id":1,"name":"zs1","age":18,"loc":"beijing","data_dt":"20210709"}
{"id":2,"name":"zs2","age":19,"loc":"shanghai","data_dt":"20210709"}
{"id":3,"name":"zs3","age":20,"loc":"beijing","data_dt":"20210709"}
{"id":4,"name":"zs4","age":21,"loc":"tianjin","data_dt":"20210709"}
{"id":5,"name":"zs5","age":22,"loc":"shenzhen","data_dt":"20210709"}
{"id":6,"name":"zs6","age":23,"loc":"hainai","data_dt":"20210709"}
{"id":7,"name":"zs7","age":24,"loc":"beijing","data_dt":"20210709"}
{"id":8,"name":"zs8","age":25,"loc":"chongqing","data_dt":"20210709"}
{"id":9,"name":"zs9","age":26,"loc":"shandong","data_dt":"20210709"}
{"id":10,"name":"zs10","age":27,"loc":"hunan","data_dt":"20210709"}

代码如下：

//1.读取json格式数据
val insertDf: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\jsondata.json")
//2.将结果使用Merge on Read 模式写入到Hudi中,并设置分区
insertDf.write.format("hudi")
  //设置表模式为 mor
  .option(DataSourceWriteOptions.TABLE_TYPE_OPT_KEY,DataSourceWriteOptions.MOR_TABLE_TYPE_OPT_VAL)
  .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY,"id")
  .option(DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY,"loc")
  .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY,"data_dt")
  //并行度设置
  .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
  .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
  //表名设置
  .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "person_infos")
  .mode(SaveMode.Append)
  .save("/hudi_data/person_infos")

更新Hudi表person_info数据

这里更新“beijing”、“shanghai”、“ttt”分区数据，更新数据如下：

{"id":1,"name":"ls1","age":40,"loc":"beijing","data_dt":"20210709"}
{"id":2,"name":"ls2","age":50,"loc":"shanghai","data_dt":"20210710"}
{"id":3,"name":"ls3","age":60,"loc":"ttt","data_dt":"20210711"}

代码如下：

//3.读取更新数据，并执行插入更新
val updateDf: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\updatedata.json")
updateDf.write.format("hudi")
  //设置表模式为 mor
  .option(DataSourceWriteOptions.TABLE_TYPE_OPT_KEY,DataSourceWriteOptions.MOR_TABLE_TYPE_OPT_VAL)
  .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY,"id")
  .option(DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY,"loc")
  .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY,"data_dt")
  //并行度设置
  .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
  .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
  //表名设置
  .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "person_infos")
  .mode(SaveMode.Append)
  .save("/hudi_data/person_infos")

增量查询Hudi表中的数据

Snapshot 模式查询，这种模式对于COW或者MOR模式都是查询到当前时刻全量的数据，如果有更新，那么就是更新之后全量的数据：

//4.使用不同模式查询 MOR 表中的数据
/**
  * 指定数据查询方式，有以下三种：
  * val QUERY_TYPE_SNAPSHOT_OPT_VAL = "snapshot"    -- 获取最新所有数据 , 默认
  * val QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL = "incremental"  --获取指定时间戳后的变化数据
  * val QUERY_TYPE_READ_OPTIMIZED_OPT_VAL = "read_optimized"  -- 只查询Base文件中的数据
  *
  * 1) Snapshot mode (obtain latest view, based on row & columnar data)
  * 2) incremental mode (new data since an instantTime)
  * 3) Read Optimized mode (obtain latest view, based on columnar data)
  *
  * Default: snapshot
  */
//4.1 Snapshot 模式查询
session.read.format("hudi")
  .option(DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_OPT_KEY,DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_SNAPSHOT_OPT_VAL)
  .load("/hudi_data/person_infos/*/*")
  .show(100,false)

incremental 模式查询，这种模式需要指定一个时间戳，查询指定时间戳之后的新增数据：

//4.2 incremental 模式查询，查询指定时间戳后的数据
session.read.format("hudi")
  .option(DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_OPT_KEY,DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL)
  //必须指定一个开始查询的时间，不指定报错
  .option(DataSourceReadOptions.BEGIN_INSTANTTIME_OPT_KEY,"20210710171240")
  .load("/hudi_data/person_infos/*/*")
  .show(100,false)

Read Optimized 模式查询，这种模式只查询Base中的数据，不会查询MOR中Log文件中的数据，代码如下：

//4.3 Read Optimized 模式查询，查询Base中的数据，不会查询log中的数据
session.read.format("hudi")
  .option(DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_OPT_KEY,DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_READ_OPTIMIZED_OPT_VAL)
  .load("/hudi_data/person_infos/*/*")
  .show(100,false)

十一、测试COW模式parquet文件删除与MOR模式Parquet文件与log文件Compact

COW默认情况下，每次更新数据Commit都会基于之前parquet文件生成一个新的Parquet Base文件数据，默认历史parquet文件数为10，当超过10个后会自动删除旧的版本，可以通过参数“hoodie.cleaner.commits.retained”来控制保留的FileID版本文件数，默认是10。测试代码如下：

val session: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("insertDataToHudi")
      .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .getOrCreate()
    //创建DataFrame
    val insertDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\test\\insertdata1.json")
//    val insertDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\test\\insertdata2.json")
//    val insertDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\test\\insertdata3.json")
//    val insertDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\test\\insertdata4.json")
//    val insertDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\test\\insertdata5.json")
//    val insertDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\test\\insertdata6.json")
//    val insertDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\test\\insertdata7.json")
//    val insertDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\test\\insertdata8.json")
//    val insertDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\test\\insertdata9.json")
//    val insertDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\test\\insertdata10.json")
    insertDF.write.format("org.apache.hudi")
      //设置cow模式
      .option(DataSourceWriteOptions.TABLE_TYPE_OPT_KEY,DataSourceWriteOptions.COW_TABLE_TYPE_OPT_VAL)
      //根据commit提交次数计算保留多少个fileID版本文件，默认10。
      .option("hoodie.cleaner.commits.retained","3")
      //设置主键列名称
      .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
      //当数据主键相同时，对比的字段，保存该字段大的数据
      .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "data_dt")
      //并行度设置，默认1500并行度
      .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
      .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
      //表名设置
      .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "person_infos")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("/hudi_data/test_person")
    //查询结果数据
    session.read.format("hudi")
      //全量读取
      .option(DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_OPT_KEY,DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_SNAPSHOT_OPT_VAL)
      .load("/hudi_data/test_person/*/*").show()

测试注意：每次运行代码，读取新的一个数据文件，并查看Hudi表对应的HDFS路径，每次读取都会生成一个新的Parquet文件，当达到指定的3个历史版本时（不包含最新Parquet文件），再插入数据生成新的Parquet文件时，一致会将之前的旧版本删除，保存4个文件。

MOR模式下，如果有新增数据会直接写入Base Parquet文件，这个Parquet文件个数的控制也是由“hoodie.cleaner.commits.retained”控制，默认为10。当对应的每个FlieSlice（Base Parquet文件+log Avro文件）中有数据更新时，会写入对应的log Avro文件，那么这个文件何时与Base Parquet文件进行合并，这个是由参数“hoodie.compact.inline.max.delta.commits”决定的，这个参数意思是在提交多少次commit后触发压缩策略，默认是5，也就是当前FlieSlice中如果有5次数据更新就会两者合并生成全量的数据，当前FlieSlice还是这个FileSlice名称，只不过对应的parquet文件中是全量数据，再有更新数据还是会写入当前FileSlice对应的log日志文件中。使“hoodie.compact.inline.max.delta.commits”参数起作用，默认必须开启“hoodie.compact.inline”，此值代表是否完成提交数据后进行压缩，默认是false。

测试代码如下：

#注意代码中设置参数如下：
//根据commit提交次数计算保留多少个fileID版本文件，默认10。
.option("hoodie.cleaner.commits.retained","3")
//默认false：是否在一个事务完成后内联执行压缩操作
.option("hoodie.compact.inline","true")
//设置提交多少次后触发压缩策略,默认5
.option("hoodie.compact.inline.max.delta.commits","2")
#完整代码如下：
val session: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("insertDataToHudi")
      .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .getOrCreate()
    //创建DataFrame ，新增
//    val insertDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\test\\insertdata1.json")
    //创建DataFrame ，更新
    val insertDF: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\test\\update11.json")
    insertDF.write.format("org.apache.hudi") //或者直接写hudi
      .option(DataSourceWriteOptions.TABLE_TYPE_OPT_KEY,DataSourceWriteOptions.MOR_TABLE_TYPE_OPT_VAL)
      //根据commit提交次数计算保留多少个fileID版本文件，默认10。
      .option("hoodie.cleaner.commits.retained","3")
      //默认false：是否在一个事务完成后内联执行压缩操作
      .option("hoodie.compact.inline","true")
      //设置提交多少次后触发压缩策略,默认5
      .option("hoodie.compact.inline.max.delta.commits","2")
      //设置主键列名称
      .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
      //当数据主键相同时，对比的字段，保存该字段大的数据
      .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "data_dt")
      //并行度设置，默认1500并行度
      .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
      .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
      //表名设置
      .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "person_infos")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("/hudi_data/test_person")
    //查询结果数据
    session.read.format("hudi")
      //全量读取
      .option(DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_OPT_KEY,DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_SNAPSHOT_OPT_VAL)
      .load("/hudi_data/test_person/*/*").show()

第一次运行插入数据，commit，路径对应数据目录如下：

第一次运行更新数据，commit，路径对应数据目录如下：

**第二次运行更新数据,commit，路径对应的数据目录如下： **

**第三次运行更新数据，commit,路径对应的数据目录如下： **

**第四次运行更新数据，commit,路径对应的数据目录如下： **

**第五次运行更新数据，commit,路径对应的目录数据如下： **

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标签： spark 大数据 Hudi

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数据湖（四）：Hudi与Spark整合

Hudi与Spark整合

一、向Hudi插入数据

1、创建项目，修改pom.xml为如下内容

2、编写向Hudi插入数据代码

二、指定分区向hudi中插入数据****

1、指定一个分区列

2、指定分区为多个列时，可以先拼接，后指定拼接字段当做分区列：

三、读取Hudi数据

四、更新Hudi数据

五、增量查询Hudi数据

六、指定时间范围查询Hudi数据

1、向原有Hudi表“person_infos”中插入两次数据

2、指定时间段查询Hudi中的数据

七、删除Hudi数据

八、更新Hudi某个分区数据

1、删除person_infos对应的目录，重新插入数据，代码如下

2、读取更新分区数据，插入到Hudi preson_infos表中

九、覆盖Hudi整个表数据

1、删除Hudi表person_infos对应的HDFS路径，重新插入数据

2、读取新数据，覆盖原有Hudi表数据

十、Spark操作Hudi Merge On Read 模式

十一、测试COW模式parquet文件删除与MOR模式Parquet文件与log文件Compact

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