Hudi Java Client 带你读取 Hive 写入 Hudi 数据的秘诀

2023-09-16 07:29:09

利用 Java Client 从 Hudi 读取 Hive 数据：揭秘数据处理的奥秘

在数据处理的世界中，数据流管理是一个至关重要的方面，尤其是在处理大量流式数据时。而 Apache Hudi 作为一款开源流式数据处理框架，为我们提供了轻松将流式数据写入 Hive 表的途径。但数据处理并不止步于此，我们还需要能够从 Hudi 中读取这些数据，以便进一步分析和处理。

揭开 Java Client 的神秘面纱

Java Client 作为 Hudi 的核心组件之一，正是我们从 Hudi 中读取数据的有力工具。它使我们能够轻松地将 Hive 表中的 Hudi 数据加载到 Spark、Flink 或其他应用程序中，以便进行后续处理和分析。

Java Client 的工作原理

Java Client 的工作原理并不复杂，遵循以下三个步骤：

创建一个 Hudi 数据表
将数据写入 Hudi 数据表
从 Hudi 数据表读取数据

示例代码解读：将 Hive 数据写入 Hudi，再从 Hudi 读取

为了更深入地了解 Java Client 的用法，让我们通过一个示例代码来演示如何将 Hive 表中的数据写入 Hudi，然后再从 Hudi 中读取数据：

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions;
import org.apache.hudi.HoodieDataSource;
import org.apache.hudi.client.HoodieJavaClient;
import org.apache.hudi.hadoop.HoodieParquetInputFormat;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class ReadHiveDataFromHudi {

  public static void main(String[] args) {
    // 创建 SparkSession
    SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("ReadHiveDataFromHudi").master("local").getOrCreate();

    // 创建 HoodieJavaClient
    HoodieJavaClient hoodieClient = HoodieJavaClient.builder().basePath("/path/to/hudi_table").build();

    // 创建 HoodieParquetInputFormat
    HoodieParquetInputFormat hoodieParquetInputFormat = new HoodieParquetInputFormat(hoodieClient.getConfig(), hoodieClient.getHoodieCatalog());

    // 创建 DataFrame 从 Hive 表读取数据
    Dataset<Row> hiveTable = spark.read().format("hive").table("hive_table");

    // 将 DataFrame 写入 Hudi 表
    hiveTable.write().format("hudi").options(DataSourceWriteOptions.tableTypeOpt("COPY_ON_WRITE")).save("/path/to/hudi_table");

    // 创建 DataFrame 从 Hudi 表读取数据
    Dataset<Row> hudiTable = spark.read().format("hudi").load("/path/to/hudi_table");

    // 输出 DataFrame
    hudiTable.show();
  }
}

在这个示例中，我们首先创建了一个 SparkSession，然后创建了一个 HoodieJavaClient。接下来，我们创建了一个 HoodieParquetInputFormat，它负责将 Hudi 数据读入 Spark。接着，我们使用 Spark 从 Hive 表中读取数据，并将其写入 Hudi 表。最后，我们从 Hudi 表中读取数据并将其输出。

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