图片交易网站如何建设,最新新闻热点事件2024摘抄,南京图文制作中心,网站空间的管理数据入湖Hudi Apache Hudi(简称#xff1a;Hudi)使得您能在hadoop兼容的存储之上存储大量数据#xff0c;同时它还提供两种原语#xff0c;使得除了经典的批处理之外#xff0c;还可以在数据湖上进行流处理。这两种原语分别是#xff1a;
Update/Delete记录#xff1a;H…数据入湖Hudi Apache Hudi(简称Hudi)使得您能在hadoop兼容的存储之上存储大量数据同时它还提供两种原语使得除了经典的批处理之外还可以在数据湖上进行流处理。这两种原语分别是
Update/Delete记录Hudi使用细粒度的文件/记录级别索引来支持Update/Delete记录同时还提供写操作的事务保证。查询会处理最后一个提交的快照并基于此输出结果。变更流Hudi对获取数据变更提供了一流的支持可以从给定的时间点获取给定表中已updated/inserted/deleted的所有记录的增量流并解锁新的查询姿势类别。 配置
将hudi相关jar包放在flink安装目录的lib下
hudi-flink1.16-bundle-0.13.0.jar
hudi-hadoop-mr-0.13.0.jar
hudi-hive-sync-0.13.0.jar 确保/etc/profile配置了hadoop和hive的环境变量
#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME/usr/hdp/3.1.5.0-152/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR/usr/hdp/3.1.5.0-152/hadoop/etc/hadoop
export HADOOP_COMMON_HOME/usr/hdp/3.1.5.0-152/hadoop
export HADOOP_HDFS_HOME/usr/hdp/3.1.5.0-152/hadoop
export HADOOP_YARN_HOME/usr/hdp/3.1.5.0-152/hadoop
export HADOOP_MAPRED_HOME/usr/hdp/3.1.5.0-152/hadoop
export PATH$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_CLASSPATHhadoop classpath#HIVE HOME
export HIVE_HOME/usr/hdp/3.1.5.0-152/hive
export PATH$PATH:$HIVE_HOME/bin:$HIVE_HOME/sbin 测试插入hudi表
set sql-client.execution.result-mode tableau;
set execution.checkpointing.interval30sec;
SET table.sql-dialectdefault;CREATE TABLE hudi_test(uuid VARCHAR(20) PRIMARY KEY NOT ENFORCED,name VARCHAR(10),age INT,ts TIMESTAMP(3),partition VARCHAR(20)
)
PARTITIONED BY (partition)
WITH (connector hudi, -- 连接器指定hudipath hdfs://bigdata101:8020/hudi/hudi_test, -- 数据存储地址table.type MERGE_ON_READ -- 表类型默认COPY_ON_WRITE,可选MERGE_ON_READ
);INSERT INTO hudi_test VALUES(id1,Danny,23,TIMESTAMP 1970-01-01 00:00:01,par1),(id2,Stephen,33,TIMESTAMP 1970-01-01 00:00:02,par1),(id3,Julian,53,TIMESTAMP 1970-01-01 00:00:03,par2),(id4,Fabian,31,TIMESTAMP 1970-01-01 00:00:04,par2),(id5,Sophia,18,TIMESTAMP 1970-01-01 00:00:05,par3),(id6,Emma,20,TIMESTAMP 1970-01-01 00:00:06,par3),(id7,Bob,44,TIMESTAMP 1970-01-01 00:00:07,par4),(id8,Han,56,TIMESTAMP 1970-01-01 00:00:08,par4); MySql数据写入Hudi表
建hudi表
create table hudi_user(id string not null,name string,birth string,gender string,primary key (id) not enforced
)
with (connector hudi,path hdfs://bigdata101:8020/hudi/hudi_user,table.type MERGE_ON_READ,write.option bulk_insert,write.precombine.field id
);
将MySql映射表的数据插入hudi表此时会生成一个flink任务
insert into ods.hudi_user select * from mysql_user; 流式查询
上面的查询方式是非流式查询流式查询会生成一个flink作业并且实时显示数据源变更的数据。
流式查询Streaming Query需要设置read.streaming.enabled true。再设置read.start-commit如果想消费所有数据设置值为earliest。
使用参数如下 参数名称 是否必填 默认值 备注 read.streaming.enabled FALSE FALSE 设置为true开启stream query read.start-commit FALSE the latest commit Instant time的格式为:’yyyyMMddHHmmss’ read.streaming_skip_compaction FALSE FALSE 是否不消费compaction commit消费compaction commit会出现重复数据 clean.retain_commits FALSE 10 当开启change log mode保留的最大commit数量。如果checkpoint interval为5分钟则保留50分钟的change log
建表
create table hudi_user_read_streaming(id int not null ,name string,birth string,gender string,primary key (id) not enforced
)
with (connector hudi,path hdfs://bigdata101:8020/hudi/hudi_user,table.type MERGE_ON_READ,write.option bulk_insert,write.precombine.field id,read.streaming.enabled true, -- 默认值false设置为true开启stream queryread.start-commit 20231008134557, -- start-commit之前提交的数据不显示read.streaming.check-interval 4 -- 检查间隔默认60s);insert into hudi_user_read_streaming select * from mysql_user;select * from hudi_user_read_streaming;
此时执行select 语句就会生成一个flink 作业 源端变更数据会实时展示出来 系列文章
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