Hudi数据湖技术之快速体验

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1 编译 Hudi

依据官方提供Spark DataSource数据源，对Hudi表数据进行CRUD操作，快速上手体验Hudi数据湖框架，分别在spark-shell命令行和IDEA中API使用。

Apache Hudi数据湖框架开发时添加MAVEN依赖即可，使用命令管理Hudi表数据，需要下载Hudi 源码包编译，操作步骤如下。

1.1 第一步、Maven 安装

在CentOS 7.7 版本64位操作上下载和安装Maven，直接将Maven软件包解压，然后配置系统环境变量即可。Maven版本为：3.5.4，仓库目录名称：m2，如下图所示：
配置Maven环境变量以后，执行：mvn -version

1.2 第二步、下载源码包

到Apache 软件归档目录下载Hudi 0.8源码包：http://archive.apache.org/dist/hudi/0.9.0/

wget https://archive.apache.org/dist/hudi/0.9.0/hudi-0.9.0.src.tgz

此外，也可以从Github上下载Hudi源码：

https://github.com/apache/hudi

其中说明如何编译Hudi源码：

1.3 第三步、添加Maven镜像

由于Hudi编译时，需要下载相关依赖包，需要添加Maven镜像仓库路径，以便下载JAR包。
编辑$MAVEN_HOME/conf/settings.xml文件，添加如下镜像：

<mirror>
    <id>alimaven</id>
    <name>aliyun maven</name>
    <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
    <mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>
<mirror>
    <id>aliyunmaven</id>
    <mirrorOf>*</mirrorOf>
    <name>阿里云spring插件仓库</name>
    <url>https://maven.aliyun.com/repository/spring-plugin</url>
</mirror>
<mirror>
    <id>repo2</id>
    <name>Mirror from Maven Repo2</name>
    <url>https://repo.spring.io/plugins-release/</url>
    <mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>
<mirror>
    <id>UK</id>
    <name>UK Central</name>
    <url>http://uk.maven.org/maven2</url>
    <mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>
<mirror>
    <id>jboss-public-repository-group</id>
    <name>JBoss Public Repository Group</name>
    <url>http://repository.jboss.org/nexus/content/groups/public</url>
    <mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>
<mirror>
    <id>CN</id>
    <name>OSChina Central</name>
    <url>http://maven.oschina.net/content/groups/public/</url>
    <mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>
<mirror>
    <id>google-maven-central</id>
    <name>GCS Maven Central mirror Asia Pacific</name>
    <url>https://maven-central-asia.storage-download.googleapis.com/maven2/</url>
    <mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>
<mirror>
    <id>confluent</id>
    <name>confluent maven</name>
    <url>http://packages.confluent.io/maven/</url>
    <mirrorOf>confluent</mirrorOf>
</mirror>

1.4 第四步、执行编译命令

上传下载Hudi源码至CentOS系统目录：/root，解压tar包，进入软件包，执行编译命令：

[root@node1 hudi-0.9.0]# mvn clean install -DskipTests -DskipITs -Dscala-2.12 -Dspark3

编译成功以后，截图如下所示：

1.5 第五步、Hudi CLI测试

编译完成以后，进入$HUDI_HOME/hudi-cli目录，运行hudi-cli脚本，如果可以运行，说明编译成功，截图如下所示：

2 环境准备

Apache Hudi数据湖框架，提供数据管理功能，底层将数据存储到HDFS分布式可靠文件系统之上，默认支持Spark操作数据（保存数据和读取数据），同时支持Flink操作数据，以及与Hive等框架集成，首先搭建伪分布式大数据环境，方便后续Hudi使用。

2.1 安装HDFS

首先安装部署HDFS分布式文件系统伪分布式集群，方便后续数据保存。
step1、解压软件包
在node1.itcast.cn机器上解压配置HDFS

[root@node1 ~]# cd /export/software/
[root@node1 software]# rz
[root@node1 software]# tar -zxf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /export/server/

解压完成以后，创建hadoop软连接，方便后续软件版本升级和管理。

[root@node1 ~]# cd /export/server/
[root@node1 server]# ln -s hadoop-2.7.3 hadoop
[root@node1 server]# ll
lrwxrwxrwx 1 root root 12 Feb 23 21:35 hadoop -> hadoop-2.7.3
drwxr-xr-x 9 root root 149 Nov 4 17:57 hadoop-2.7.3

step2、配置环境变量
在Hadoop中，bin和sbin目录下的脚本、etc/hadoop下的配置文件，有很多配置项都会使用到HADOOP_*这些环境变量。如果仅仅是配置了HADOOP_HOME，这些脚本会从HADOOP_HOME下通过追加相应的目录结构来确定COMMON、HDFS和YARN的类库路径。

HADOOP_HOME：Hadoop软件的安装路径； HADOOP_CONF_DIR：Hadoop的配置文件路径；
HADOOP_COMMON_HOME：Hadoop公共类库的路径； HADOOP_HDFS_HOME：Hadoop HDFS的类库路径；
HADOOP_YARN_HOME：Hadoop YARN的类库路径； HADOOP_MAPRED_HOME：Hadoop
MapReduce的类库路径；

编辑【/etc/profile】文件，命令如下：
vim /etc/profile
添加如下内容：

export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

执行如下命令生效：

source /etc/profile

备注：三台机器都要配置环境变量，便使之生效，方便后续直接使用命令。

step3、hadoop-env.sh
在Hadoop环境变量脚本配置JDK和HADOOP安装目录，命令和内容如下。
执行命令：

[root@node1 ~]# vim /export/server/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

修改内容如下：

export JAVA_HOME=/export/server/jdk export
HADOOP_HOME=/export/server/hadoop

step4、core-site.xml
配置Hadoop Common模块公共属性，编辑core-site.xml文件，命令和内容如下。
执行命令：

[root@node1 ~]# vim /export/server/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

增加配置内容：

fs.defaultFS hdfs://node1.itcast.cn:8020 hadoop.tmp.dir /export/server/hadoop/datas/tmp hadoop.http.staticuser.user root

创建临时数据目录，命令如下：

[root@node1 ~]# mkdir -p /export/server/hadoop/datas/tmp

step5、hdfs-site.xml
配置HDFS分布式文件系统相关属性，具体命令和内容如下所示：
执行命令：

[root@node1 ~]# vim /export/server/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

增加配置内容：

dfs.namenode.name.dir /export/server/hadoop/datas/dfs/nn dfs.datanode.data.dir /export/server/hadoop/datas/dfs/dn dfs.replication 1 dfs.permissions.enabled false dfs.datanode.data.dir.perm 750

创建数据目录，命令如下：

[root@node1 ~]# mkdir -p /export/server/hadoop/datas/dfs/nn
[root@node1 ~]# mkdir -p /export/server/hadoop/datas/dfs/dn

step6、workers
配置HDFS集群中从节点DataNode所运行机器，，具体命令和内容如下所示：
执行命令：

[root@node1 ~]# vim /export/server/hadoop/etc/hadoop/workers

增加配置内容：

node1.itcast.cn

step7、格式化HDFS
第一次启动HDFS文件之前，先格式HDFS文件系统，命令如下：

[root@node1 ~]# hdfs namenode -format

step8、启动HDFS集群
在node1.itcast.cn上启动HDFS集群服务：NameNode和DataNodes，命令如下：

[root@node1 ~]# hadoop-daemon.sh start namenode [root@node1 ~]#
hadoop-daemon.sh start datanode

查看HDFS WEB UI，地址为：http://node1.itcast.cn:50070/

2.2 安装Spark 3.x

将编译完成spark安装包【spark-3.0.0-bin-hadoop2.7.tgz】解压至【/export/server】目录：

解压软件包 tar -zxf /export/software/spark-3.0.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /export/server/
创建软连接，方便后期升级 ln -s /export/server/spark-3.0.0-bin-hadoop2.7 /export/server/spark

其中各个目录含义如下：

■ 第一步、安装Scala-2.12.10

解压Scala tar -zxf /export/softwares/scala-2.12.10.tgz -C /export/server/
创建软连接 ln -s /export/server/scala-2.12.10 /export/server/scala
设置环境变量 vim /etc/profile
内容如下：
SCALA_HOME export SCALA_HOME=/export/server/scala export PATH=PATH : PATH:PATH:SCALA_HOME/bin

■ 第二步、修改配置名称

进入配置目录 cd /export/server/spark/conf
修改配置文件名称 mv spark-env.sh.template spark-env.sh

■ 第三步、修改配置文件，$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh，增加如下内容：

设置JAVA和SCALA安装目录 JAVA_HOME=/export/server/jdk SCALA_HOME=/export/server/scala
HADOOP软件配置文件目录，读取HDFS上文件和运行YARN集群
HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop

截图如下：

本地模式启动spark-shell：

进入Spark安装目录 cd /export/server/spark
启动spark-shell bin/spark-shell --master local[2]

运行成功以后，有如下提示信息：

将$【SPARK_HOME/README.md】文件上传到HDFS目录【/datas】,使用SparkContext读取文件，命令如下：

上传HDFS文件 hdfs dfs -mkdir -p /datas/ hdfs dfs -put /export/server/spark/README.md /datas
读取文件 val datasRDD = sc.textFile(“/datas/README.md”)
条目数 datasRDD.count
获取第一条数据 datasRDD.first

相关截图如下：

使用SparkSession对象spark，加载读取文本数据，封装至DataFrame中，截图如下：

3 spark-shell 使用

首先使用spark-shell命令行，以本地模式（LocalMode：–master local[2]）方式运行，模拟产生Trip乘车交易数据，将其保存至Hudi表，并且从Hudi表加载数据查询分析，其中Hudi表数据最后存储在HDFS分布式文件系统上。
启动伪分布式HDFS文件系统命令如下：

[root@node1 ~]# hadoop-daemon.sh start namenode [root@node1 ~]#
hadoop-daemon.sh start datanode

3.1 启动spark-shell

在spark-shell命令行，对Hudi表数据进行操作，需要运行spark-shell命令时，添加相关依赖包，官方命令（针对Spark3及Hudi 0.9）如下：

spark-shell
–master local[2]
–packages org.apache.hudi:hudi-spark3-bundle_2.12:0.9.0,org.apache.spark:spark-avro_2.12:3.0.1

–conf “spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer”

上述命令需要联网，基于ivy下载相关jar包到本地，然后加载到CLASSPATH中。其中包含3个jar包：

此外，可以将上述三个jar包下载下来，上传到虚拟机，命令如下：

[root@node1 ~]# cd /root [root@node1 ~]# mkdir -p hudi-jars

上传JAR包

[root@node1 ~]# rz

启动spark-shell时，通过–jars指定，具体操作命令如下所示：

/export/server/spark/bin/spark-shell
–master local[2]
–jars /root/hudi-jars/org.apache.hudi_hudi-spark3-bundle_2.12-0.9.0.jar,
/root/hudi-jars/org.apache.spark_spark-avro_2.12-3.0.1.jar,/root/hudi-jars/org.spark-project.spark_unused-1.0.0.jar

–conf “spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer”

截图如下所示：

接下来执行相关代码，保存数据至Hudi表及从Hudi表加载数据。
官方文档：https://hudi.apache.org/docs/spark_quick-start-guide.html

3.2 模拟数据

首先导入Spark及Hudi相关包和定义变量（表的名称和数据存储路径），代码如下：

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 = "hdfs://node1.itcast.cn:8020/datas/hudi-warehouse/hudi_trips_cow"
val dataGen = new DataGenerator
其中构建DataGenerator对象，用于模拟生成Trip乘车数据，代码如下：
val inserts = convertToStringList(dataGen.generateInserts(10))

上述代码模拟产生10条Trip乘车数据，为JSON格式，如下所示：

接下来，将模拟数据List转换为DataFrame数据集，代码如下：

val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2))

查看转换后DataFrame数据集的Schema信息，如下所示：

df.printSchema()

选择相关字段，查看模拟样本数据，具体如下：

df.select(“rider”, “begin_lat”, “begin_lon”, “driver”, “fare”, “uuid”,
“ts”).show(10, truncate=false)

3.3 插入数据

将上述模拟产生Trip数据，保存到Hudi表中，由于Hudi诞生时基于Spark框架，所以SparkSQL支持Hudi数据源，直接通过format指定数据源Source，设置相关属性保存数据即可，命令如下：

df.write
  .mode(Overwrite)
  .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)
  .save(basePath)

采用Scala交互式命令行中paste模式粘贴代码，截图如下：

其中相关参数说明如下：
■参数：getQuickstartWriteConfigs，设置写入/更新数据至Hudi时，Shuffle时分区数目

■参数：PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY，数据合并时，依据主键字段

■参数：RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY，每条记录的唯一id，支持多个字段

■参数：PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY，用于存放数据的分区字段

数据保存成功以后，查看HDFS文件系统目录：/datas/hudi-warehouse/hudi_trips_cow，结构如下：

可以发现Hudi表数据存储在HDFS上，以PARQUET列式方式存储的。

3.4 查询数据

从Hudi表中读取数据，同样采用SparkSQL外部数据源加载数据方式，指定format数据源和相关参数options，命令如下：
val tripsSnapshotDF = spark.read.format(“hudi”).load(basePath + “////”)
其中指定Hudi表数据存储路径即可，采用正则Regex匹配方式，由于保存Hudi表属于分区表，并且为三级分区（相当于Hive中表指定三个分区字段），使用表达式：//// 加载所有数据。

打印获取Hudi表数据的Schema信息，如下所示：

tripsSnapshotDF.printSchema()

比原先保存到Hudi表中数据多5个字段，这些字段属于Hudi管理数据时使用的相关字段。
将获取Hudi表数据DataFrame注册为临时视图，采用SQL方式依据业务查询分析数据。

tripsSnapshotDF.createOrReplaceTempView(“hudi_trips_snapshot”)

查询业务一：乘车费用 大于 20 信息数据

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

执行查询分析结果如下：

查询业务二：选取字段查询数据

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

执行查询分析结果如下：

至此，完成将数据保存Hudi表，及从Hudi进行加载数据分析操作。

3.5 表数据结构

Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用HDFS这种分布式的文件系统存储。为了后续分析性能和数据的可靠性，一般使用HDFS进行存储。以HDFS存储来看，一个Hudi表的存储文件分为两类。

■.hoodie 文件：由于CRUD的零散性，每一次的操作都会生成一个文件，这些小文件越来越多后，会严重影响HDFS的性能，Hudi设计了一套文件合并机制。 .hoodie文件夹中存放了对应的文件合并操作相关的日志文件。
■amricas和asia相关的路径是实际的数据文件，按分区存储，分区的路径key是可以指定的。

3.5.1 .hoodie文件

Hudi把随着时间流逝，对表的一系列CRUD操作叫做Timeline。Timeline中某一次的操作，叫做Instant。Instant包含以下信息：
■Instant Action，记录本次操作是一次数据提交（COMMITS），还是文件合并（COMPACTION），或者是文件清理（CLEANS）；
■Instant Time，本次操作发生的时间；
■State，操作的状态，发起(REQUESTED)，进行中(INFLIGHT)，还是已完成(COMPLETED)；
.hoodie文件夹中存放对应操作的状态记录：

3.5.2 数据文件

Hudi真实的数据文件使用Parquet文件格式存储，截图如下所示：

其中包含一个metadata元数据文件和数据文件parquet列式存储。
Hudi为了实现数据的CRUD，需要能够唯一标识一条记录。Hudi将把数据集中的唯一字段(record key ) + 数据所在分区 (partitionPath) 联合起来当做数据的唯一键。

3.6 Hudi 数据存储概述

Hudi数据集的组织目录结构与Hive表示非常相似，一份数据集对应这一个根目录。数据集被打散为多个分区，分区字段以文件夹形式存在，该文件夹包含该分区的所有文件。

■在根目录下，每个分区都有唯一的分区路径，每个分区数据存储在多个文件中。
■每个文件都有惟一的fileId和生成文件的commit所标识。如果发生更新操作时，多个文件共享相同的fileId，但会有不同的commit。
■每条记录由记录的key值进行标识并映射到一个fileId。
一条记录的key与fileId之间的映射一旦在第一个版本写入该文件时就是永久确定的。换言之，一个fileId标识的是一组文件，每个文件包含一组特定的记录，不同文件之间的相同记录通过版本号区分。

3.6.1 Metadata 元数据

以时间轴（timeline）的形式将数据集上的各项操作元数据维护起来，以支持数据集的瞬态视图，这部分元数据存储于根目录下的元数据目录。一共有三种类型的元数据：
■Commits：一个单独的commit包含对数据集之上一批数据的一次原子写入操作的相关信息。我们用单调递增的时间戳来标识commits，标定的是一次写入操作的开始。
■Cleans：用于清除数据集中不再被查询所用到的旧版本文件的后台活动。
■Compactions：用于协调Hudi内部的数据结构差异的后台活动。例如，将更新操作由基于行存的日志文件归集到列存数据上。

3.6.2 Index 索引

Hudi维护着一个索引，以支持在记录key存在情况下，将新记录的key快速映射到对应的fileId。索引的实现是插件式的。
■Bloom filter：存储于数据文件页脚。默认选项，不依赖外部系统实现。数据和索引始终保持一致。
■Apache HBase ：可高效查找一小批key。在索引标记期间，此选项可能快几秒钟。

3.6.3 Data 数据

Hudi以两种不同的存储格式存储所有摄取的数据。这块的设计也是插件式的，用户可选择满足下列条件的任意数据格式：
■读优化的列存格式（ROFormat），缺省值为Apache Parquet；
■写优化的行存格式（WOFormat），缺省值为Apache Avro；

4 IDEA 编程开发

Apache Hudi最初是由Uber开发的，旨在以高效率实现低延迟的数据库访问。Hudi 提供了Hudi 表的概念，这些表支持CRUD操作。接下来，基于Spark框架使用Hudi API 进行读写操作。

4.1 准备环境

创建Maven Project工程，添加Hudi及Spark相关依赖jar包，POM文件内容如下所示：

<repositories>
    <repository>
        <id>aliyun</id>
        <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
    </repository>
    <repository>
        <id>cloudera</id>
        <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
    </repository>
    <repository>
        <id>jboss</id>
        <url>http://repository.jboss.com/nexus/content/groups/public</url>
    </repository>
</repositories>

<properties>
    <scala.version>2.12.10</scala.version>
    <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
    <spark.version>3.0.0</spark.version>
    <hadoop.version>2.7.3</hadoop.version>
    <hudi.version>0.9.0</hudi.version>
</properties>

<dependencies>
    <!-- 依赖Scala语言 -->
    <dependency>
        <groupId>org.scala-lang</groupId>
        <artifactId>scala-library</artifactId>
        <version>${scala.version}</version>
    </dependency>
    <!-- Spark Core 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <!-- Spark SQL 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>

    <!-- Hadoop Client 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>${hadoop.version}</version>
    </dependency>

    <!-- hudi-spark3 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hudi</groupId>
        <artifactId>hudi-spark3-bundle_2.12</artifactId>
        <version>${hudi.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-avro_2.12</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>

</dependencies>

<build>
    <outputDirectory>target/classes</outputDirectory>
    <testOutputDirectory>target/test-classes</testOutputDirectory>
    <resources>
        <resource>
            <directory>${project.basedir}/src/main/resources</directory>
        </resource>
    </resources>
    <!-- Maven 编译的插件 -->
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.0</version>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
                <encoding>UTF-8</encoding>
            </configuration>
        </plugin>
        <plugin>
            <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
            <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
            <version>3.2.0</version>
            <executions>
                <execution>
                    <goals>
                        <goal>compile</goal>
                        <goal>testCompile</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

创建相关Maven Project工程目录结构，如下图所示：

其中将HDFS Client配置文件放入工程Project的resources目录下，方便将Hudi表数据存储HDFS上。

4.2 代码结构

基于Spark DataSource数据源，模拟产生Trip乘车交易数据，保存到Hudi表（COW类型： Copy on Write），再从Hudi表加载数据分析查询，具体任务需求如下：

任务一：模拟数据，插入Hudi表，采用COW模式
任务二：快照方式查询（Snapshot Query）数据，采用DSL方式
任务三：更新（Update）数据
任务四：增量查询（Incremental Query）数据，采用SQL方式
任务五：删除（Delete）数据

在工程中创建包【cn.itcast.hudi.spark】，并创建对象：HudiSparkDemo，编写MAIN方法，定义任务需求及功能代码结构：

def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    
   // 创建SparkSession实例对象，设置属性
   val spark: SparkSession = {
    
    
      SparkSession.builder()
         .appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
         .master("local[2]")
         // 设置序列化方式：Kryo
         .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
         .getOrCreate()
   }
   
   val tableName: String = "tbl_trips_cow"
   val tablePath: String = "/hudi-warehouse/tbl_trips_cow"
   
   // 构建数据生成器，为例模拟产生插入和更新数据
   import org.apache.hudi.QuickstartUtils._
   
   // 任务一：模拟数据，插入Hudi表，采用COW模式
   //insertData(spark, tableName, tablePath)
   
   // 任务二：快照方式查询（Snapshot Query）数据，采用DSL方式
   //queryData(spark, tablePath)
   //queryDataByTime(spark, tablePath)
   
   //Thread.sleep(10000)
   // 任务三：更新（Update）数据
   //val dataGen: DataGenerator = new DataGenerator()
   //insertData(spark, tableName, tablePath, dataGen)
   //updateData(spark, tableName, tablePath, dataGen)
   
   // 任务四：增量查询（Incremental Query）数据，采用SQL方式
   //incrementalQueryData(spark, tablePath)
   
   //任务五：删除（Delete）数据
   deleteData(spark, tableName, tablePath)
   
   // 应用结束，关闭资源
   spark.stop()
}

接下来，按照任务说明，一个个完成任务代码编写。

4.3 插入数据Insert

使用官方QuickstartUtils提供模拟产生Trip数据类，模拟100条交易Trip乘车数据，将其转换为DataFrame数据集，保存至Hudi表中，代码基本与spark-shell命令行一致，如下所示：
/**

• 官方案例：模拟产生数据，插入Hudi表，表的类型COW
  */

def insertData(spark: SparkSession, table: String, path: String): Unit = {
    
    
   import spark.implicits._
   
   // TODO: a. 模拟乘车数据
   import org.apache.hudi.QuickstartUtils._
   
   val dataGen: DataGenerator = new DataGenerator()
   val inserts = convertToStringList(dataGen.generateInserts(100))
   
   import scala.collection.JavaConverters._
   val insertDF: DataFrame = spark.read
      .json(spark.sparkContext.parallelize(inserts.asScala, 2).toDS())
   //insertDF.printSchema()
   //insertDF.show(10, truncate = false)
   
   // TODO: b. 插入数据至Hudi表
   import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
   import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._
   insertDF.write
      .mode(SaveMode.Append)
      .format("hudi") // 指定数据源为Hudi
      .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
      .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
      // Hudi 表的属性设置
      .option(PRECOMBINE_FIELD.key(), "ts")
      .option(RECORDKEY_FIELD.key(), "uuid")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD.key(), "partitionpath")
      .option(TBL_NAME.key(), table)
      .save(path)
}

执行代码，查看HDFS文件系统路径下是否保存相关数据。

4.4 查询数据Query

采用Snapshot快照方式从Hudi表查询数据，编写DSL代码，按照业务分析数据，代码如下：
/**

• 官方案例：采用Snapshot Query快照方式查询表的数据
  */

def queryData(spark: SparkSession, path: String): Unit = {
    
    
   import spark.implicits._
   
   val tripsDF: DataFrame = spark.read.format("hudi").load(path)
   //tripsDF.printSchema()
   //tripsDF.show(10, truncate = false)
   
   // 查询费用大于20，小于50的乘车数据
   tripsDF
      .filter($"fare" >= 20 && $"fare" <= 50)
      .select($"driver", $"rider", $"fare", $"begin_lat", $"begin_lon", $"partitionpath", $"_hoodie_commit_time")
      .orderBy($"fare".desc, $"_hoodie_commit_time".desc)
      .show(20, truncate = false)
}

执行上述代码，显示结果如下；

查询Hudi表数据，可以依据时间进行过滤查询，设置属性：“as.of.instant”，值的格式：“20210728141108"或"2021-07-28 14: 11: 08”，代码演示如下：

/**
 * 官方案例：采用时间过滤查询数据
 */
def queryDataByTime(spark: SparkSession, path: String): Unit = {
    
    
   import org.apache.spark.sql.functions._
   
   // 方式一：指定字符串，格式 yyyyMMddHHmmss
   val df1 = spark.read
      .format("hudi")
      .option("as.of.instant", "20211119095057")
      .load(path)
      .sort(col("_hoodie_commit_time").desc)
   df1.show(numRows = 5, truncate = false)
   
   // 方式二：指定字符串，格式yyyy-MM-dd HH:mm:ss
   val df2 = spark.read
      .format("hudi")
      .option("as.of.instant", "20211119095057")
      .load(path)
      .sort(col("_hoodie_commit_time").desc)
   df2.show(numRows = 5, truncate = false)
}

4.5 更新数据Update

Hudi数据湖框架最大优势就是支持对数据的Upser操作（插入或更新），接下来更新Update数据。由于官方提供工具类DataGenerator模拟生成更新update数据时，必须要与模拟生成插入insert数据使用同一个DataGenerator对象，所以重新编写insertData插入数据方法。

/**
 * 官方案例：模拟产生数据，插入Hudi表，表的类型COW
 */
def insertData(spark: SparkSession, table: String, path: String, dataGen: DataGenerator): Unit = {
    
    
   import spark.implicits._
   
   // TODO: a. 模拟乘车数据
   import org.apache.hudi.QuickstartUtils._
   val inserts = convertToStringList(dataGen.generateInserts(100))
   
   import scala.collection.JavaConverters._
   val insertDF: DataFrame = spark.read
      .json(spark.sparkContext.parallelize(inserts.asScala, 2).toDS())
   //insertDF.printSchema()
   //insertDF.show(10, truncate = false)
   
   // TODO: b. 插入数据至Hudi表
   import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
   import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._
   insertDF.write
      .mode(SaveMode.Overwrite)
      .format("hudi") // 指定数据源为Hudi
      .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
      .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
      // Hudi 表的属性设置
      .option(PRECOMBINE_FIELD.key(), "ts")
      .option(RECORDKEY_FIELD.key(), "uuid")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD.key(), "partitionpath")
      .option(TBL_NAME.key(), table)
      .save(path)
}

更新数据方法：updateData，先生成更新数据，再保存至Hudi表，代码如下：

/**
 * 官方案例：更新Hudi数据，运行程序时，必须要求与插入数据使用同一个DataGenerator对象，更新数据Key是存在的
 */
def updateData(spark: SparkSession, table: String, path: String, dataGen: DataGenerator): Unit = {
    
    
   import spark.implicits._
   
   // TODO: a、模拟产生更新数据
   import org.apache.hudi.QuickstartUtils._

   import scala.collection.JavaConverters._
   val updates = convertToStringList(dataGen.generateUpdates(100))
   val updateDF = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(updates.asScala, 2).toDS())
   // TODO: b、更新数据至Hudi表
   import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
   import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._
   updateDF.write
      .mode(SaveMode.Append)
      .format("hudi")
      .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
      .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
      .option(PRECOMBINE_FIELD.key(), "ts")
      .option(RECORDKEY_FIELD.key(), "uuid")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD.key(), "partitionpath")
      .option(TBL_NAME.key(), table)
      .save(path)
}

4.6 增量查询Incremental query

当Hudi中表的类型为：COW时，支持2种方式查询：Snapshot Queries、Incremental Queries，默认情况下查询属于：Snapshot Queries快照查询，通过参数：hoodie.datasource.query.type 可以进行设置。

如果是incremental增量查询，需要指定时间戳，当Hudi表中数据满足：instant_time > beginTime时，数据将会被加载读取。此外，也可以设置某个时间范围：endTime > instant_time > begionTime，获取相应的数据，官方源码说明如下：

接下来，首先从Hudi表加载所有数据，获取其中字段值：_hoodie_commit_time，从中选取一个值，作为增量查询：beginTime开始时间；再次设置属性参数，从Hudi表增量查询数据，具体代码如下所示：

/**
 * 官方案例：采用Incremental Query增量方式查询表的数据
 */
def incrementalQueryData(spark: SparkSession, path: String): Unit = {
    
    
   import spark.implicits._
   
   // TODO: a. 加载Hudi表数据，获取commitTime时间，作为增量查询时间阈值
   import org.apache.hudi.DataSourceReadOptions._
   spark.read
      .format("hudi")
      .load(path)
      .createOrReplaceTempView("view_temp_hudi_trips")
   val commits: Array[String] = spark
      .sql(
         """
           |select
           |  distinct(_hoodie_commit_time) as commitTime
           |from
           |  view_temp_hudi_trips
           |order by
           |  commitTime DESC
           |""".stripMargin
      )
      .map(row => row.getString(0))
        .take(50)
   val beginTime = commits(commits.length - 1) // commit time we are interested in
   println(s"beginTime = ${
      
      beginTime}")
   
   // TODO: b. 设置Hudi数据CommitTime时间阈值，进行增量查询数据
   val tripsIncrementalDF = spark.read
      .format("hudi")
      // 设置查询数据模式为：incremental，增量读取
      .option(QUERY_TYPE.key(), QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL)
      // 设置增量读取数据时开始时间
      .option(BEGIN_INSTANTTIME.key(), beginTime)
      .load(path)
   
   // TODO: c. 将增量查询数据注册为临时视图，查询费用fare大于20的数据信息
   tripsIncrementalDF.createOrReplaceTempView("hudi_trips_incremental")
   spark
      .sql(
         """
           |select
           |  `_hoodie_commit_time`, fare, begin_lon, begin_lat, ts
           |from
           |  hudi_trips_incremental
           |where
           |  fare > 20.0
           |""".stripMargin
      )
      .show(10, truncate = false)
}

上述代码，采用将DataFrame注册为临时视图，编写SQL语句，增量查询数据，运行结果如下：

4.7 删除数据Delete

使用DataGenerator数据生成器，基于已有数据构建要删除的数据，最终保存到Hudi表中，当时需要设置属性参数：hoodie.datasource.write.operation 值为：delete。

编写方法：deleteData，先从Hudi表获取2条数据，然后构建出数据格式，最后保存到Hudi表，具体代码如下所示：

/**
 * 官方案例：删除Hudi表数据，依据主键UUID进行删除，如果是分区表，指定分区路径
 */
def deleteData(spark: SparkSession, table: String, path: String): Unit = {
    
    
   import spark.implicits._
   
   // TODO: a. 加载Hudi表数据，获取条目数
   val tripsDF: DataFrame = spark.read.format("hudi").load(path)
   println(s"Count = ${
      
      tripsDF.count()}")
   
   // TODO: b. 模拟要删除的数据
   val dataframe: DataFrame = tripsDF.select($"uuid", $"partitionpath").limit(2)
   import org.apache.hudi.QuickstartUtils._

   val dataGen: DataGenerator = new DataGenerator()
   val deletes = dataGen.generateDeletes(dataframe.collectAsList())
   
   import scala.collection.JavaConverters._
   val deleteDF = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(deletes.asScala, 2))
   
   // TODO: c. 保存数据至Hudi表，设置操作类型为：DELETE
   import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
   import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._
   deleteDF.write
      .mode(SaveMode.Append)
      .format("hudi")
      .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "2")
      .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "2")
      // 设置数据操作类型为delete，默认值为upsert
      .option(OPERATION.key(), "delete")
      .option(PRECOMBINE_FIELD.key(), "ts")
      .option(RECORDKEY_FIELD.key(), "uuid")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD.key(), "partitionpath")
      .option(TBL_NAME.key(), table)
      .save(path)
   
   // TODO: d. 再次加载Hudi表数据，统计条目数，查看是否减少2条
   val hudiDF: DataFrame = spark.read.format("hudi").load(path)
   println(s"Delete After Count = ${
      
      hudiDF.count()}")
}