基础使用

本文为您介绍如何在E-MapReduce Hudi中写数据以及查询数据。

写数据

环境配置

EMR-3.32.0以及后续版本中,已经将Hudi相关依赖集成到各个开源组件中,包括Spark、Hive和Presto,因此运行时不需要引入额外的Hudi依赖,只需要在pom文件中添加Hudi依赖即可。不同的EMR版本使用的Hudi版本不同,详细信息请参见下表。

Hudi版本

EMR版本

0.6.0

  • EMR 3.32.0~EMR 3.35.0

  • EMR 4.5.0~EMR 4.9.0

  • EMR 5.1.0

0.8.0

  • EMR 3.36.1~EMR 3.37.1

  • EMR 5.2.1~EMR 5.3.1

0.9.0

  • EMR 3.38.0~EMR 3.38.3

  • EMR 5.4.0~EMR 5.4.3

0.10.0

  • EMR 3.39.1~EMR 3.40.0

  • EMR 4.10.0

  • EMR 5.5.0~EMR 5.6.0

0.11.0

EMR 3.42.0,EMR 5.8.0

0.12.0

  • EMR 5.9.0~EMR 5.10.1

  • EMR 3.43.0~EMR 3.44.1

0.12.2

  • EMR 5.11.0~EMR 5.12.1

  • EMR 3.45.0~EMR 3.46.1

0.13.1

  • EMR 5.13.0、EMR 5.14.0

  • EMR 3.47.0、EMR 3.48.0

<dependency>
   <groupId>org.apache.hudi</groupId>
   <artifactId>hudi-spark_2.11</artifactId>
   <!-- for spark3 <artifactId>hudi-spark_2.12</artifactId> -->
   <version>${hudi_version}</version>
  <scope>provided</scope>
</dependency>

Insert和Update

示例如下。

 val spark = SparkSession
      .builder()
      .master("local[*]")
      .appName("hudi test")
      .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .getOrCreate()

import spark.implicits._
    val df = (for (i <- 0 until 10) yield (i, s"a$i", 30 + i * 0.2, 100 * i + 10000, s"p${i % 5}"))
      .toDF("id", "name", "price", "version", "dt")

    df.write.format("hudi")
      .option(TABLE_NAME, "hudi_test_0")
      // .option(OPERATION_OPT_KEY, UPSERT_OPERATION_OPT_VAL) for update
      .option(OPERATION_OPT_KEY, INSERT_OPERATION_OPT_VAL) // for insert
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "version")
      .option(KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY, classOf[SimpleKeyGenerator].getName)
      .option(HIVE_PARTITION_EXTRACTOR_CLASS_OPT_KEY, classOf[MultiPartKeysValueExtractor].getCanonicalName)
      .option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "dt")
      .option(HIVE_PARTITION_FIELDS_OPT_KEY, "ds")
      .option(META_SYNC_ENABLED_OPT_KEY, "true")
      .option(HIVE_USE_JDBC_OPT_KEY, "false")
      .option(HIVE_DATABASE_OPT_KEY, "default")
      .option(HIVE_TABLE_OPT_KEY, "hudi_test_0")
      .option(INSERT_PARALLELISM, "8")
      .option(UPSERT_PARALLELISM, "8")
      .mode(Overwrite)
      .save("/tmp/hudi/h0")

Delete

示例如下。

df.write.format("hudi")
      .option(TABLE_NAME, "hudi_test_0")
      .option(OPERATION_OPT_KEY, DELETE_OPERATION_OPT_VAL) // for delete
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "version")
      .option(KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY, classOf[SimpleKeyGenerator].getName)
      .option(HIVE_PARTITION_EXTRACTOR_CLASS_OPT_KEY, classOf[MultiPartKeysValueExtractor].getCanonicalName)
      .option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "dt")
      .option(DELETE_PARALLELISM, "8")
      .mode(Append)
      .save("/tmp/hudi/h0")

查询数据

EMR引擎环境中已集成Hudi相关的软件包,您无需在Spark、Presto和Hive查询引擎中额外引入相关依赖。

Hive和Presto查询Hudi表,需要在写入阶段开启元数据同步功能,即设置META_SYNC_ENABLED_OPT_KEY为true。

对于社区版Hudi,COW和MOR表需要设置hive.input.formatorg.apache.hudi.hadoop.hive.HoodieCombineHiveInputFormat。EMR版本对于COW类型表,可以不用设置input format,支持自动适配Hudi的input format功能。