hadoop配置hudi

Apache Hudi（Hadoop Upserts and Incremental Data Processing）是一个开源的数据管理和处理框架，旨在简化大数据的增量处理和存储。要在Hadoop集群上配置Hudi，你需要进行以下几个步骤：

1. 安装依赖项

确保你已经安装了以下依赖项：

• Hadoop
• Spark（可选，但推荐用于Hudi的ETL和查询）
• Hive（可选，但推荐用于Hudi表的元数据管理）

2. 下载Hudi

从Apache Hudi官网下载Hudi的二进制包，并解压到你选择的目录下。

wget https://downloads.apache.org/hudi/hudi-0.10.0/hudi-0.10.0-hadoop3.3.1-bin.zip
unzip hudi-0.10.0-hadoop3.3.1-bin.zip
mv hudi-0.10.0-hadoop3.3.1-bin /usr/local/hudi

3. 配置环境变量

编辑 ~/.bashrc或 ~/.profile文件，添加Hudi的环境变量：

export HUDI_HOME=/usr/local/hudi
export PATH=$PATH:$HUDI_HOME/bin

然后使环境变量生效：

source ~/.bashrc

4. 配置Hadoop

确保Hadoop的配置文件已经正确设置，特别是 core-site.xml和 hdfs-site.xml。Hudi需要能够访问HDFS。

core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://namenode:8020</value>
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
</configuration>

5. 配置Spark（可选）

如果你打算使用Spark来操作Hudi表，需要确保Spark能够访问Hudi的JAR文件。将Hudi的JAR文件添加到Spark的类路径中。

将Hudi JAR文件添加到Spark

1. 将Hudi的JAR文件复制到Spark的 jars目录下：

cp $HUDI_HOME/hudi-spark-bundle_2.12-0.10.0.jar $SPARK_HOME/jars/

2. 编辑 $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf，添加Hudi的JAR文件路径：

spark.jars.packages org.apache.hudi:hudi-spark3.2-bundle_2.12:0.10.0

6. 配置Hive（可选）

如果你打算使用Hive来查询Hudi表，需要确保Hive能够访问Hudi的JAR文件。

将Hudi JAR文件添加到Hive

1. 将Hudi的JAR文件复制到Hive的 lib目录下：

cp $HUDI_HOME/hudi-hive-bundle-0.10.0.jar $HIVE_HOME/lib/

2. 编辑 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml，添加Hudi的配置：

<configuration>
    <property>
        <name>hive.input.format</name>
        <value>org.apache.hudi.hadoop.HoodieCombineInputFormat</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.merge.tezfiles</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

7. 创建Hudi表

使用Spark创建一个Hudi表。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Hudi Example") \
    .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") \
    .config("spark.sql.hive.convertMetastoreParquet", "false") \
    .getOrCreate()

data = [
    (1, "Alice", 25),
    (2, "Bob", 30),
    (3, "Charlie", 35)
]

df = spark.createDataFrame(data, ["id", "name", "age"])

hudi_options = {
    "hoodie.table.name": "test_hudi_table",
    "hoodie.datasource.write.recordkey.field": "id",
    "hoodie.datasource.write.partitionpath.field": "name",
    "hoodie.datasource.write.table.type": "COPY_ON_WRITE",
    "hoodie.datasource.write.precombine.field": "age",
    "hoodie.datasource.write.operation": "upsert",
    "hoodie.datasource.write.path": "hdfs://namenode:8020/user/hive/warehouse/test_hudi_table"
}

df.write.format("hudi").options(**hudi_options).mode("overwrite").save()

8. 查询Hudi表

使用Spark或Hive查询Hudi表。

使用Spark查询

df = spark.read.format("hudi").load("hdfs://namenode:8020/user/hive/warehouse/test_hudi_table")
df.show()

使用Hive查询

CREATE TABLE test_hudi_table (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
)
STORED AS PARQUET
LOCATION 'hdfs://namenode:8020/user/hive/warehouse/test_hudi_table';

SELECT * FROM test_hudi_table;

总结

以上步骤应该可以帮助你在Hadoop集群上成功安装和配置Hudi。如果有任何特定的问题或错误信息，请提供详细信息，我可以进一步帮助你解决问题。