Apache Hudi使用是怎么樣的

Apache Hudi使用是怎么樣的，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。]

數據實時處理和實時的數據

實時分為處理的實時和數據的實時 即席分析是要求對數據實時的處理，馬上要得到對應的結果 Flink、Spark Streaming是用來對實時數據的實時處理，數據要求實時，處理也要迅速 數據不實時，處理也不及時的場景則是我們的數倉T+1數據

而本文探討的Apache Hudi，對應的場景是數據的實時，而非處理的實時。它旨在將Mysql中的時候以近實時的方式映射到大數據平臺，比如Hive中。

業務場景和技術選型

傳統的離線數倉，通常數據是T+1的，不能滿足對當日數據分析的需求 而流式計算一般是基于窗口，并且窗口邏輯相對比較固定。 而筆者所在的公司有一類特殊的需求，業務分析比較熟悉現有事務數據庫的數據結構，并且希望有很多即席分析，這些分析包含當日比較實時的數據。慣常他們是基于Mysql從庫，直接通過Sql做相應的分析計算。但很多時候會遇到如下障礙

• 數據量較大、分析邏輯較為復雜時，Mysql從庫耗時較長

• 一些跨庫的分析無法實現

因此，一些彌合在OLTP和OLAP之間的技術框架出現，典型有TiDB。它能同時支持OLTP和OLAP。而諸如Apache Hudi和Apache Kudu則相當于現有OLTP和OLAP技術的橋梁。他們能夠以現有OLTP中的數據結構存儲數據，支持CRUD，同時提供跟現有OLAP框架的整合(如Hive，Impala)，以實現OLAP分析

Apache Kudu，需要單獨部署集群。而Apache Hudi則不需要，它可以利用現有的大數據集群比如HDFS做數據文件存儲，然后通過Hive做數據分析，相對來說更適合資源受限的環境 ###Apache hudi簡介

使用Aapche Hudi整體思路

Hudi 提供了Hudi 表的概念，這些表支持CRUD操作。我們可以基于這個特點，將Mysql Binlog的數據重放至Hudi表，然后基于Hive對Hudi表進行查詢分析。數據流向架構如下

Hudi表數據結構

Hudi表的數據文件，可以使用操作系統的文件系統存儲，也可以使用HDFS這種分布式的文件系統存儲。為了后續分析性能和數據的可靠性，一般使用HDFS進行存儲。以HDFS存儲來看，一個Hudi表的存儲文件分為兩類。

• 包含_partition_key相關的路徑是實際的數據文件，按分區存儲，當然分區的路徑key是可以指定的，我這里使用的是_partition_key

• .hoodie 由于CRUD的零散性，每一次的操作都會生成一個文件，這些小文件越來越多后，會嚴重影響HDFS的性能，Hudi設計了一套文件合并機制。 .hoodie文件夾中存放了對應的文件合并操作相關的日志文件。

數據文件

Hudi真實的數據文件使用Parquet文件格式存儲

.hoodie文件

Hudi把隨著時間流逝，對表的一系列CRUD操作叫做Timeline。Timeline中某一次的操作，叫做Instant。Instant包含以下信息

• Instant Action 記錄本次操作是一次數據提交（COMMITS），還是文件合并（COMPACTION），或者是文件清理（CLEANS）

• Instant Time 本次操作發生的時間

• state 操作的狀態，發起(REQUESTED)，進行中(INFLIGHT)，還是已完成(COMPLETED)

.hoodie文件夾中存放對應操作的狀態記錄

Hudi記錄Id

hudi為了實現數據的CRUD，需要能夠唯一標識一條記錄。hudi將把數據集中的唯一字段(record key ) + 數據所在分區 (partitionPath) 聯合起來當做數據的唯一鍵

COW和MOR

基于上述基礎概念之上，Hudi提供了兩類表格式COW和MOR。他們會在數據的寫入和查詢性能上有一些不同

Copy On Write Table

簡稱COW。顧名思義，他是在數據寫入的時候，復制一份原來的拷貝，在其基礎上添加新數據。正在讀數據的請求，讀取的是是近的完整副本，這類似Mysql 的MVCC的思想。

上圖中，每一個顏色都包含了截至到其所在時間的所有數據。老的數據副本在超過一定的個數限制后，將被刪除。這種類型的表，沒有compact instant，因為寫入時相當于已經compact了。

• 優點 讀取時，只讀取對應分區的一個數據文件即可，較為高效

• 缺點 數據寫入的時候，需要復制一個先前的副本再在其基礎上生成新的數據文件，這個過程比較耗時。且由于耗時，讀請求讀取到的數據相對就會滯后

Merge On Read Table

簡稱MOR。新插入的數據存儲在delta log 中。定期再將delta log合并進行parquet數據文件。讀取數據時，會將delta log跟老的數據文件做merge，得到完整的數據返回。當然，MOR表也可以像COW表一樣，忽略delta log，只讀取最近的完整數據文件。下圖演示了MOR的兩種數據讀寫方式

• 優點 由于寫入數據先寫delta log，且delta log較小，所以寫入成本較低

• 缺點 需要定期合并整理compact，否則碎片文件較多。讀取性能較差，因為需要將delta log 和 老數據文件合并

基于hudi的代碼實現

我在github上放置了基于Hudi的封裝實現，對應的源碼地址為 https://github.com/wanqiufeng/hudi-learn。

binlog數據寫入Hudi表

• binlog-consumer分支使用Spark streaming消費kafka中的Binlog數據，并寫入Hudi表。Kafka中的binlog是通過阿里的Canal工具同步拉取的。程序入口是CanalKafkaImport2Hudi，它提供了一系列參數，配置程序的執行行為

一個使用的demo如下

/data/opt/spark-2.4.4-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit --class com.niceshot.hudi.CanalKafkaImport2Hudi \
	--name hudi__goods \
    --master yarn \
    --deploy-mode cluster \
    --driver-memory 512m \
    --executor-memory 512m \
    --executor-cores 1 \
	--num-executors 1 \
    --queue hudi \
    --conf spark.executor.memoryOverhead=2048 \
    --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=\tmp\hudi-debug" \
	--conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300 \
	--conf spark.locality.wait=100 \
	--conf spark.streaming.backpressure.enabled=true \
	--conf spark.streaming.receiver.maxRate=500 \
	--conf spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition=200 \
	--conf spark.ui.retainedJobs=10 \
	--conf spark.ui.retainedStages=10 \
	--conf spark.ui.retainedTasks=10 \
	--conf spark.worker.ui.retainedExecutors=10 \
	--conf spark.worker.ui.retainedDrivers=10 \
	--conf spark.sql.ui.retainedExecutions=10 \
	--conf spark.yarn.submit.waitAppCompletion=false \
	--conf spark.yarn.maxAppAttempts=4 \
	--conf spark.yarn.am.attemptFailuresValidityInterval=1h \
	--conf spark.yarn.max.executor.failures=20 \
	--conf spark.yarn.executor.failuresValidityInterval=1h \
	--conf spark.task.maxFailures=8 \
    /data/opt/spark-applications/hudi_canal_consumer/hudi-canal-import-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar  --kafka-server local:9092 --kafka-topic dt_streaming_canal_xxx --base-save-path hdfs://192.168.2.1:8020/hudi_table/ --mapping-mysql-db-name crm --mapping-mysql-table-name order --primary-key id --partition-key createDate --duration-seconds 1200

歷史數據同步以及表元數據同步至hive

history_import_and_meta_sync 分支提供了將歷史數據同步至hudi表，以及將hudi表數據結構同步至hive meta的操作

同步歷史數據至hudi表

這里采用的思路是

• 將mysql全量數據通過注入sqoop等工具，導入到hive表。

• 然后采用分支代碼中的工具HiveImport2HudiConfig，將數據導入Hudi表

HiveImport2HudiConfig提供了如下一些參數，用于配置程序執行行為

一個程序執行demo

nohup java -jar hudi-learn-1.0-SNAPSHOT.jar --sync-hive-db-name hudi_temp --sync-hive-table-name crm__wx_user_info --base-save-path hdfs://192.168.2.2:8020/hudi_table/ --mapping-mysql-db-name crm --mapping-mysql-table-name "order" --primary-key "id" --partition-key created_date --hive-site-path /etc/lib/hive/conf/hive-site.xml --tmp-data-path /data/tmp > order.log &

同步hudi表結構至hive meta

需要將hudi的數據結構和分區，以hive外表的形式同步至Hive meta，才能是Hive感知到hudi數據，并通過sql進行查詢分析。Hudi本身在消費Binlog進行存儲時，可以順帶將相關表元數據信息同步至hive。但考慮到每條寫入Apache Hudi表的數據，都要讀寫Hive Meta ，對Hive的性能可能影響很大。所以我單獨開發了HiveMetaSyncConfig工具，用于同步hudi表元數據至Hive。考慮到目前程序只支持按天分區，所以同步工具可以一天執行一次即可。參數配置如下

一個程序執行demo

java -jar hudi-learn-1.0-SNAPSHOT.jar --hive-db-name streaming --hive-table-name crm__order --hive-user-name hive --hive-pwd hive --hive-jdbc-url jdbc:hive2://192.168.16.181:10000 --hudi-table-path hdfs://192.168.16.181:8020/hudi_table/crm__order --hive-site-path /lib/hive/conf/hive-site.xml

一些踩坑

hive相關配置

有些hive集群的hive.input.format配置，默認是org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat，這會導致掛載Hudi數據的Hive外表讀取到所有Hudi的Parquet數據，從而導致最終的讀取結果重復。需要將hive的format改為org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat，為了避免在整個集群層面上更改對其余離線Hive Sql造成不必要的影響，建議只對當前hive session設置set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;

spark streaming的一些調優

由于binlog寫入Hudi表的是基于Spark streaming實現的，這里給出了一些spark 和spark streaming層面的配置，它能使整個程序工作更穩定

未來改進

• 支持無分區，或非日期分區表。目前只支持日期分區表

• 多數據類型支持，目前為了程序的穩定性，會將Mysql中的字段全部以String類型存儲至Hudi

看完上述內容，你們掌握Apache Hudi使用是怎么樣的的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！