Apache Hudi结合Flink的亿级数据入湖实践解析

下面我来详细讲解一下Apache Hudi结合Flink的亿级数据入湖实践解析的完整攻略。

概述

本文主要介绍如何使用Apache Hudi和Flink实现亿级数据的入湖操作。Hudi是一个可靠的增量数据处理框架，适用于在Apache Spark等大数据处理框架上进行大数据增量计算。而Flink则是一个分布式流处理框架，具有高吞吐量和低延迟的特点。将两者结合，可以实现快速可靠的亿级数据入湖。

具体实现过程分为以下几个部分：

1. Hudi准备：选择存储介质、定义Schema、创建表、初始化Hudi相关配置。

2. Flink准备：定义Flink任务、编写读写Hudi的source、sink。

3. 启动Flink Job且真正进行读写Hudi的操作。

Hudi准备

1. 存储介质
   本示例使用Hdfs作为存储介质，具体可参考Hudi on HDFS。

2. Schema定义
   根据实际业务情况定义Schema，本示例中Schema如下：

{
    "type": "record",
    "name": "record",
    "namespace": "example",
    "fields": [
        {"name": "firstName", "type": "string"},
        {"name": "lastName", "type": "string"},
        {"name": "gender", "type": "string"},
        {"name": "age", "type": "int"}]
}

1. 创建表
   创建一个Hudi数据表，本示例中表名为demo_table。具体操作如下：

2. 创建hudi-cli-tools项目（该项目可以通过Hudi download获取）；

3. 运行如下命令创建数据表：

   java -jar hudi-cli.jar \
通过TableTypeName设置数据表类型，使用copy_on_write确定子类型并设置存储引擎，使用parquet设置数据表格式，使用hoodie.datasource.write.precombine.field为时间戳字段。
--table-type COPY_ON_WRITE \
--table-name demo_table \
--spark-master <SPARK_MASTER> \
--path <HUDI_TABLE_PATH> \
--schemaprovider-class org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator \
--payload-class example.record \
--enable-hive-sync \
--hoodie-conf hoodie.datasource.write.recordkey.field=firstName \
--hoodie-conf hoodie.datasource.write.partitionpath.field=lastName \
--hoodie-conf hoodie.datasource.write.precombine.field=age \
--hoodie-conf hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields=lastName \
--hoodie-conf hoodie.datasource.hive_sync.database=default \
--hoodie-conf hoodie.datasource.hive_sync.table=demo_table \
--hoodie-conf hoodie.datasource.hive_sync.enable=true \
--hoodie-conf hoodie.compaction.inline.max.delta.commits=3 \
--op CREATE
   4. 初始化Hudi配置
   在Flink Job中需要使用到Hudi的相关配置信息，如下所示：

val hudiConf = HoodieWriterFactory.getHudiConf(<HUDI_TABLE_PATH>, "demo_table")

Flink准备

1. 定义Flink任务
   Flink任务需要定义输入源、输出Sink等信息，同时需要设置相关的状态信息。本示例中任务如下：

```
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

env.setParallelism(2)

val stream: DataStream[String] = env.addSource(new KafkaSource())

val hudiConf = HoodieWriterFactory.getHudiConf(, "demo_table")

stream
.map(new MapFunction<String, HoodieRecord[Object]]() {
override def map(value: String): HoodieRecord[Object] = {
// 解析数据
val data = new JSONObject(value)
// 生成HoodieKey
val key = new HoodieKey(data.getString("firstName") + data.getString("lastName") + data.getString("gender"), data.getString("firstName") + data.getString("lastName"))
// 构造HoodieRecord对象
new HoodieRecord(key, new example.record(data.getString("firstName"), data.getString("lastName"),
data.getString("gender"), data.getIntValue("age")), HoodieRecord.getCurrentTime());
}
})
.addSink(new HoodieSinkFunc(, hudiConf))

env.execute("")
```

1. 编写读写Hudi的source、sink
   在Flink任务中需要自定义读写Hudi的source、sink。具体实现方式可参考Hudi提供的Flink demo。

示例操作

接下来，我将介绍两个示例操作：

示例1：

输入数据为：

{
    "firstName": "Sam",
    "lastName": "Wu",
    "gender": "male",
    "age": 18
}

流程以及处理结果：

1. 数据通过Kafka进入Spark进行处理。

2. Flink从Kafka消费数据，并将数据构造成HoodieRecord对象。

3. 将HoodieRecord对象写入到Hudi表格中。

4. 在Hudi表格中查询到数据并返回。

示例2：

输入数据为：

{
    "firstName": "Lily",
    "lastName": "Lee",
    "gender": "female",
    "age": 25
}

流程以及处理结果：

1. 数据通过Kafka进入Spark进行处理。

2. Flink从Kafka消费数据，并将数据构造成HoodieRecord对象。

3. 将HoodieRecord对象写入到Hudi表格中。

4. 在Hudi表格中查询到数据并返回。

总结

本文介绍了如何使用Apache Hudi和Flink实现亿级数据入湖操作，并给出了两个示例操作。通过结合Hudi和Flink这两个强大的开源框架，我们可以实现快速可靠的大数据入湖。