IDEA 中使用 Hudi的示例代码

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。