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)
