Hudi-集成Spark之spark-shell 方式

Hudi集成Spark之spark-shell 方式

启动 spark-shell

（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）设置表名，基本路径和数据生成器（不需要单独的建表。如果表不存在，第一批写表将创建该表）：

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 DataGenerator

插入数据

新增数据，生成一些数据，将其加载到DataFrame中，然后将DataFrame写入Hudi表。

val 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)

Mode（overwrite）将覆盖重新创建表（如果已存在）。可以检查/tmp/hudi_trps_cow 路径下是否有数据生成。

数据文件的命名规则，源码如下：

查询数据

查询

（1）转换成DF

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

注意：该表有三级分区（区域/国家/城市），在0.9.0版本以前的hudi，在load中的路径需要按照分区目录拼接"*"，如：load(basePath + “////”)，当前版本不需要。

（2）查询

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

spark.sql("select _hoodie_commit_time, _hoodie_record_key, _hoodie_partition_path, rider, driver, fare from  hudi_trips_snapshot").show()

时间旅行查询

Hudi从0.9.0开始就支持时间旅行查询。目前支持三种查询时间格式，如下所示。

spark.read.
  format("hudi").
  option("as.of.instant", "20210728141108100").
  load(basePath)
 
spark.read.
  format("hudi").
  option("as.of.instant", "2021-07-28 14:11:08.200").
  load(basePath)
 
// 表示 "as.of.instant = 2021-07-28 00:00:00"
spark.read.
  format("hudi").
  option("as.of.instant", "2021-07-28").
  load(basePath)

增量查询

Hudi还提供了增量查询的方式，可以获取从给定提交时间戳以来更改的数据流。需要指定增量查询的beginTime，选择性指定endTime。如果我们希望在给定提交之后进行所有更改，则不需要指定endTime（这是常见的情况）。

（1）重新加载数据

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

（2）获取指定beginTime

val commits = spark.sql("select distinct(_hoodie_commit_time) as commitTime from  hudi_trips_snapshot order by commitTime").map(k => k.getString(0)).take(50)
val beginTime = commits(commits.length - 2)

（3）创建增量查询的表

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")

（4）查询增量表

spark.sql("select `_hoodie_commit_time`, fare, begin_lon, begin_lat, ts from  hudi_trips_incremental where fare > 20.0").show()

这将过滤出beginTime之后提交且fare>20的数据。

利用增量查询，我们能在批处理数据上创建streaming pipelines。

指定时间点查询

查询特定时间点的数据，可以将endTime指向特定时间，beginTime指向000（表示最早提交时间）

（1）指定beginTime和endTime

val beginTime = "000" 
val endTime = commits(commits.length - 2)

（2）根据指定时间创建表

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")

（3）查询

spark.sql("select `_hoodie_commit_time`, fare, begin_lon, begin_lat, ts from hudi_trips_point_in_time where fare > 20.0").show()

更新数据

类似于插入新数据，使用数据生成器生成新数据对历史数据进行更新。将数据加载到DataFrame中并将DataFrame写入Hudi表中。

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)

注意：保存模式现在是Append。通常，除非是第一次创建表，否则请始终使用追加模式。现在再次查询数据将显示更新的行程数据。每个写操作都会生成一个用时间戳表示的新提交。查找以前提交中相同的_hoodie_record_keys在该表的_hoodie_commit_time、rider、driver字段中的变化。

查询更新后的数据，要重新加载该hudi表：

val tripsSnapshotDF = spark.
  read.
  format("hudi").
  load(basePath)
tripsSnapshotDF1.createOrReplaceTempView("hudi_trips_snapshot")
 
spark.sql("select _hoodie_commit_time, _hoodie_record_key, _hoodie_partition_path, rider, driver, fare from  hudi_trips_snapshot").show()

删除数据

根据传入的HoodieKeys来删除（uuid + partitionpath），只有append模式，才支持删除功能。

（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()

覆盖数据

对于表或分区来说，如果大部分记录在每个周期都发生变化，那么做upsert或merge的效率就很低。我们希望类似hive的 "insert overwrite "操作，以忽略现有数据，只用提供的新数据创建一个提交。

也可以用于某些操作任务，如修复指定的问题分区。我们可以用源文件中的记录对该分区进行’插入覆盖’。对于某些数据源来说，这比还原和重放要快得多。

Insert overwrite操作可能比批量ETL作业的upsert更快，批量ETL作业是每一批次都要重新计算整个目标分区（包括索引、预组合和其他重分区步骤）。

（1）查看当前表的key

spark.
  read.format("hudi").
  load(basePath).
  select("uuid","partitionpath").
  sort("partitionpath","uuid").
  show(100, false)

（2）生成一些新的行程数据

val inserts = convertToStringList(dataGen.generateInserts(10))
val df = spark.
  read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2)).
  filter("partitionpath = 'americas/united_states/san_francisco'")

（3）覆盖指定分区

df.write.format("hudi").
  options(getQuickstartWriteConfigs).
  option(OPERATION.key(),"insert_overwrite").
  option(PRECOMBINE_FIELD.key(), "ts").
  option(RECORDKEY_FIELD.key(), "uuid").
  option(PARTITIONPATH_FIELD.key(), "partitionpath").
  option(TBL_NAME.key(), tableName).
  mode(Append).
  save(basePath)

（4）查询覆盖后的key，发生了变化

spark.
  read.format("hudi").
  load(basePath).
  select("uuid","partitionpath").
  sort("partitionpath","uuid").
  show(100, false)