Apache Hudi异步Clustering部署操作的掌握

Apache Hudi是一种流行的大数据存储和处理框架，它以异步Clustering为基础来支持实时的数据存储和查询。在这篇文章中，我们将详细介绍Apache Hudi异步Clustering部署的过程。

步骤1: 下载和安装Apache Hudi

首先要下载和安装Apache Hudi。你可以在官方网站https://hudi.apache.org/下载最新的二进制包。安装过程可以在官方文档寻找指导。

步骤2: 启动Hadoop和Hive

在部署Apache Hudi异步Clustering时，必须确保Hadoop和Hive已经启动并且处于运行状态，因为Hudi需要在上面运行。

步骤3: 创建数据集

在使用Hudi之前，需要先创建数据集。这可以通过使用以下命令来实现：

hadoop jar hudicli.jar org.apache.hudi.utilities.deltastreamer.HoodieDeltaStreamer --props <path/to/properties/file>

这将在指定的路径中创建一个新的数据集，并使用指定的属性文件对其进行初始化。你可以在官方文档中寻找更多有关属性文件的信息。

步骤4: 编写异步Clustering配置

接下来，你需要编写一个异步Clustering配置文件。这个配置文件指定了Hudi异步Clustering的细节，包括每个批次的大小、何时触发异步Clustering等。

以下是该配置文件的示例：

{
  "hoodie.datasource.write.table.type": "COPY_ON_WRITE",
  "hoodie.cleaner.policy.failed.clean.retain.ms": "172800000",
  "hoodie.clustering.inline.max.commits": "1000",
  "hoodie.clustering.async.enable": "true",
  "hoodie.clustering.async.num_threads": "10",
  "hoodie.clustering.async.max_commits": "10",
  "hoodie.clustering.async.threads.keepalive.minutes": "60",
  "hoodie.clustering.async.target_partitions": "4"
}

这些选项应该根据特定的应用程序需求进行调整。

步骤5: 运行异步Clustering

一旦你编写好了异步Clustering配置文件，就可以运行异步Clustering。以下是示例命令：

hadoop jar hoodi-cli.jar --op=cluster --async=true --spark-master=local /path/to/data

此命令将启动一个异步Clustering作业，该作业会在指定的路径上将数据聚合并应用到Hudi数据集中。

示例1: 将新数据添加到现有的Hudi数据集中

让我们来看一个示例，说明如何将新数据添加到现有的Hudi数据集中。

假设你已经有一个名为customer的Hudi数据集，并且你想添加新的数据到其中。以下是示例命令：

./bin/hudi-cli.sh --table-type COPY_ON_WRITE --op UPSERT --target-table customer --props customer.properties --input-path new_customer_data/

此命令会将位于new_customer_data目录中的新数据添加到Hudi数据集中。

示例2: 通过SQL查询Hudi数据集

你还可以使用SQL查询Hudi数据集。以下是示例命令：

hive -e "SELECT * FROM customer"

此命令将返回Hive中名为customer的表中的所有数据。由于该表基于Hudi数据集，所以查询将同时涵盖Hudi的完整功能。

总结

以上就是Apache Hudi异步Clustering部署操作的完整攻略。按照上述步骤进行操作，你就能正确地配置和运行Hudi异步Clustering，并使用它来存储和查询大数据。