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Hudi文章汇总

1. 去重参数

通过如下语法设置主键：

-- 设置单个主键
create table hoodie_table (
  f0 int primary key not enforced,
  f1 varchar(20),
  ...
) with (
  'connector' = 'hudi',
  ...
)

-- 设置联合主键
create table hoodie_table (
  f0 int,
  f1 varchar(20),
  ...
  primary key(f0, f1) not enforced
) with (
  'connector' = 'hudi',
  ...
)

名称

说明

默认值

备注

hoodie.datasource.write.recordkey.field

主键字段

支持主键语法 PRIMARY KEY 设置，支持逗号分隔的多个字段

precombine.field

(0.13.0 之前版本为

write.precombine.field)

去重时间字段

record 合并的时候会按照该字段排序，选值较大的 record 为合并结果；不指定则为处理序：选择后到的 record

2. 并发参数

2.1. 参数说明

名称	说明	默认值	备注
write.tasks	writer 的并发，每个 writer 顺序写 1~N 个 buckets	4	增加并发对小文件个数没影响
write.bucket_assign.tasks	bucket assigner 的并发	Flink的并行度	增加并发同时增加了并发写的 bucekt 数，也就变相增加了小文件(小 bucket) 数
write.index_bootstrap.tasks	Index bootstrap 算子的并发，增加并发可以加快 bootstrap 阶段的效率，bootstrap 阶段会阻塞 checkpoint，因此需要设置多一些的 checkpoint 失败容忍次数	Flink的并行度	只在 index.bootstrap.enabled 为 true 时生效
read.tasks	读算子的并发（batch 和 stream）	4
compaction.tasks	online compaction 算子的并发	writer 的并发	online compaction 比较耗费资源，建议走 offline compaction

2.2. 案例演示

可以flink建表时在with中指定，或Hints临时指定参数的方式：在需要调整的表名后面加上 /*+ OPTIONS() */

insert into t2 /*+ OPTIONS('write.tasks'='2','write.bucket_assign.tasks'='3','compaction.tasks'='4') */
select * from sourceT;

3. 压缩参数

3.1. 参数说明

在线压缩的参数，通过设置 compaction.async.enabled =false关闭在线压缩执行，但是调度compaction.schedule.enabled 仍然建议开启，之后通过离线压缩直接执行在线压缩任务阶段性调度的压缩 plan。

名称	说明	默认值	备注
compaction.schedule.enabled	是否阶段性生成压缩 plan	true	建议开启，即使compaction.async.enabled 关闭的情况下
compaction.async.enabled	是否开启异步压缩	true	通过关闭此参数关闭在线压缩
compaction.tasks	压缩 task 并发	4
compaction.trigger.strategy	压缩策略	num_commits	支持四种策略：num_commits、time_elapsed、num_and_time、 num_or_time
compaction.delta_commits	默认策略，5 个 commits 压缩一次	5
compaction.delta_seconds		3600
compaction.max_memory	压缩去重的 hash map 可用内存	100（MB）	资源够用的话建议调整到 1GB
compaction.target_io	每个压缩 plan 的 IO 上限，默认 5GB	500（GB）

3.2. 案例演示

CREATE TABLE t3(
uuid VARCHAR(20) PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
name VARCHAR(10),
age INT,
ts TIMESTAMP(3),
`partition` VARCHAR(20)
)
WITH (
'connector' = 'hudi',
'path' = 'hdfs://hadoop1:8020/tmp/hudi_flink/t3',
'compaction.async.enabled' = 'true',
'compaction.tasks' = '1',
'compaction.schedule.enabled' = 'true',
'compaction.trigger.strategy' = 'num_commits',
'compaction.delta_commits' = '2',
'table.type' = 'MERGE_ON_READ'
);

set table.dynamic-table-options.enabled=true;
insert into t3
select * from sourceT/*+ OPTIONS('rows-per-second' = '5')*/;

注意：如果没有按照 Hudi（12）：Hudi集成Flink之sql-client方式中的 1.3章节 yarn-session模式解决hadoop依赖冲突问题，那么无法compaction生成parquet文件，报错很隐晦，在Exception中看不到，要搜索TaskManager中关于compaction才能看到报错。

4. 文件大小

4.1. 参数说明

Hudi会自管理文件大小，避免向查询引擎暴露小文件，其中自动处理文件大小起很大作用。在进行insert/upsert操作时，Hudi可以将文件大小维护在一个指定文件大小。目前只有 log 文件的写入大小可以做到精确控制，parquet 文件大小按照估算值。

名称	说明	默认值	备注
hoodie.parquet.max.file.size	最大可写入的 parquet 文件大小	120 * 1024 * 1024 默认 120MB (单位 byte)	超过该大小切新的 file group
hoodie.logfile.to.parquet.compression.ratio	log文件大小转 parquet 的比率	0.35	hoodie 统一依据 parquet 大小来评估小文件策略
hoodie.parquet.small.file.limit	在写入时，hudi 会尝试先追加写已存小文件，该参数设置了小文件的大小阈值，小于该参数的文件被认为是小文件	104857600 默认 100MB (单位 byte)	大于 100MB，小于 120MB 的文件会被忽略，避免写过度放大
hoodie.copyonwrite.record.size.estimate	预估的 record 大小，hoodie 会依据历史的 commits 动态估算 record 的大小，但是前提是之前有单次写入超过 hoodie.parquet.small.file.limit 大小，在未达到这个大小时会使用这个参数	1024 默认 1KB (单位 byte)	如果作业流量比较小，可以设置下这个参数
hoodie.logfile.max.size	LogFile最大大小。这是在将Log滚转到下一个版本之前允许的最大大小。	1073741824 默认1GB (单位 byte)

4.2. 案例演示

CREATE TABLE t4(
uuid VARCHAR(20) PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
name VARCHAR(10),
age INT,
ts TIMESTAMP(3),
`partition` VARCHAR(20)
)
WITH (
'connector' = 'hudi',
'path' = 'hdfs://hadoop1:8020/tmp/hudi_flink/t4',
'compaction.tasks' = '1',
'hoodie.parquet.max.file.size'= '10000',
'hoodie.parquet.small.file.limit'='5000',
'table.type' = 'MERGE_ON_READ'
);

set table.dynamic-table-options.enabled=true;
insert into t4
select * from sourceT /*+ OPTIONS('rows-per-second' = '5')*/;