下面我为你介绍如何在 IDEA 中使用 Hudi 的示例代码。
安装和配置 Hudi
在使用 Hudi 之前,需要在你的项目中添加相关的依赖库。以 Maven 为例,在 pom.xml
文件中加入以下内容:
<!-- Hudi 核心库 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hudi</groupId>
<artifactId>hudi-core</artifactId>
<version>0.9.0-incubating</version>
</dependency>
<!-- Hudi spark 扩展包 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hudi</groupId>
<artifactId>hudi-spark-bundle_2.11</artifactId>
<version>0.9.0-incubating</version>
</dependency>
除此之外,你还需要在 Hadoop 配置文件 core-site.xml
中添加 Hudi 所需要的配置项,具体内容如下:
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/tmp/hadoop-${user.name}</value>
</property>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>file:///</value>
<description>The name of the default file system. Either the URI or
the host and port. Used by the `NameNode` and `FileSystem`
instances to determine the default filesystem name when
a URI with no authority is passed.</description>
</property>
<property>
<name>hudi.commit.metadata.key.prefix</name>
<value>hoodie.commit.meta</value>
</property>
<property>
<name>hudi.commit.metadata.key.separator</name>
<value>#</value>
</property>
如何使用 Hudi
使用 Hudi 时,需要先创建一个 HoodieWriteClient 实例,然后使用该实例进行数据的写入、更新和删除。下面我们分别介绍一下这三个操作的示例。
写入数据
以下代码演示如何使用 HoodieWriteClient 向 Hudi 中写入一条新数据:
// 初始化 HoodieWriteClient
HoodieWriteConfig config = HoodieWriteConfig.newBuilder().build();
HoodieWriteClient client = new HoodieWriteClient(jsc, config);
List<HoodieRecord> records = new ArrayList<>();
HoodieRecord record = new HoodieRecord(
KeyGeneratorUtil.getRecordKey("test-key"),
"{\"data\": \"test-data\"}");
records.add(record);
// 执行 write 操作
JavaRDD<HoodieRecord> rdd = jsc.parallelize(records);
JavaRDD<WriteStatus> result = client.insert(rdd, UUID.randomUUID().toString());
// 打印结果
result.foreach(it -> {
if (it.hasErrors()) {
System.out.println("Error on write result: " + it);
}
});
在以上代码中,我们首先创建了一个 HoodieWriteClient 实例,然后创建了一条记录,最后使用 insert 方法将记录写入 Hudi 中。
更新数据
以下代码演示如何使用 HoodieWriteClient 更新一条数据:
// 初始化 HoodieWriteClient
HoodieWriteConfig config = HoodieWriteConfig.newBuilder().build();
HoodieWriteClient client = new HoodieWriteClient(jsc, config);
List<HoodieRecord> records = new ArrayList<>();
HoodieRecord record = new HoodieRecord(
KeyGeneratorUtil.getRecordKey("test-key"),
"{\"data\": \"updated-data\"}");
records.add(record);
// 执行 upsert 操作
JavaRDD<HoodieRecord> rdd = jsc.parallelize(records);
JavaRDD<WriteStatus> result = client.upsert(rdd, UUID.randomUUID().toString());
// 打印结果
result.foreach(it -> {
if (it.hasErrors()) {
System.out.println("Error on upsert result: " + it);
}
});
在以上代码中,我们首先创建了一个 HoodieWriteClient 实例,然后创建了一条更新后的记录,最后使用 upsert 方法将记录写入 Hudi 中。
删除数据
以下代码演示如何使用 HoodieWriteClient 删除一条数据:
// 初始化 HoodieWriteClient
HoodieWriteConfig config = HoodieWriteConfig.newBuilder().build();
HoodieWriteClient client = new HoodieWriteClient(jsc, config);
List<HoodieKey> keys = new ArrayList<>();
keys.add(new HoodieKey("test-key"));
// 执行 delete 操作
JavaRDD<HoodieKey> rdd = jsc.parallelize(keys);
JavaRDD<WriteStatus> result = client.delete(rdd, UUID.randomUUID().toString());
// 打印结果
result.foreach(it -> {
if (it.hasErrors()) {
System.out.println("Error on delete result: " + it);
}
});
在以上代码中,我们首先创建了一个 HoodieWriteClient 实例,然后创建了一个包含要删除记录的 key 的 List,最后使用 delete 方法将记录从 Hudi 中删除。
总结
以上就是在 IDEA 中使用 Hudi 的示例代码的完整攻略。我们分别介绍了如何写入、更新和删除数据,并给出了示例代码。在使用时需要注意添加依赖库和配置 Hadoop,并按照示例代码进行操作。
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