通过Spark SQL读写Hudi外表 - 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版

Apache Hudi（简称Hudi）是基于OSS对象存储的一种表格式，支持UPDATE、DELETE和INSERT操作。AnalyticDB for MySQL湖仓版和Hudi做了深度整合，您可以通过Spark SQL读写Hudi外表。本文主要介绍如何通过Spark SQL读写Hudi外表。

前提条件

湖仓版集群的存储预留资源需大于0 ACU。详情请参见创建湖仓版集群。
已在湖仓版（3.0）集群中创建Job型资源组。具体操作，请参见新建资源组。
已创建湖仓版（3.0）集群的数据库账号。
- 如果是通过阿里云账号访问，只需创建高权限账号。具体操作，请参见创建高权限账号。
- 如果是通过RAM用户访问，需要创建高权限账号和普通账号并且将RAM用户绑定到普通账号上。具体操作，请参见创建数据库账号和绑定或解绑RAM用户与数据库账号。

步骤一：进入数据开发

登录云原生数据仓库AnalyticDB MySQL控制台，在左上角选择集群所在地域。在左侧导航栏，单击集群列表，在湖仓版（3.0）页签，单击目标集群ID。
在左侧导航栏，单击作业开发 > SQL开发。
在SQLConsole窗口，选择Spark引擎和Job型资源组。

步骤二：创建外库与Hudi外表

说明

您可以选择批处理或交互式执行任意一种方式执行以下SQL语句。详情请参见Spark SQL执行方式。

执行以下语句，创建数据库。如果已有数据库，可跳过本步骤。

CREATE DATABASE adb_external_db_hudi
location 'oss://<bucket_name>/test/';    /*用于在该路径中创建表，请替换为自己的OSS路径。*/

执行以下语句，创建Hudi外表。
```
CREATE TABLE adb_external_db_hudi.test_hudi_tbl (
 `id` int,
 `name` string,
 `age` int
) using hudi 
tblproperties
 (primaryKey = 'id', 
  preCombineField = 'age') 
  partitioned by (age) 
location 'oss://<bucket_name>/test/table/';  /*写入的数据会存储在该路径中，请替换为自己的OSS路径。*/
```
重要
- OSS路径中的Bucket需与创建数据库所选的Bucket相同。
- 创建外表时选择的OSS路径需比创建数据库时选择的OSS路径至少多一层目录，且外表的路径需在数据库路径下。
- 建表时必须定义primaryKey主键。preCombineField预聚合字段为可选，如未定义preCombineField，则在UPDATE场景会报错。

步骤三：写入Hudi外表数据

说明

您可以选择批处理或交互式执行任意一种方式执行以下SQL语句。详情请参见Spark SQL执行方式。

INSERT

执行以下语句，写入数据。您可以选择以下任意一种方式向Hudi外表中写入数据。

方式一：INSERT INTO写入

INSERT INTO adb_external_db_hudi.test_hudi_tbl values(1, 'lisa', 10),(2, 'jams', 10);

方式二：INSERT OVERWRITE全表写入

INSERT OVERWRITE adb_external_db_hudi.test_hudi_tbl values (1, 'lisa', 10), (2, 'jams', 20);

方式三：INSERT OVERWRITE静态分区写入

INSERT OVERWRITE adb_external_db_hudi.test_hudi_tbl partition(age=10) values(1, 'anna');

方式四：INSERT OVERWRITE动态分区写入

INSERT OVERWRITE adb_external_db_hudi.test_hudi_tbl partition (age) values (1, 'bom', 10);

UPDATE

执行以下语句更新数据，本文以将id=2的name列更新为box为例。

UPDATE adb_external_db_hudi.test_hudi_tbl SET name = 'box' where id = 2;

DELETE

执行以下语句删除数据，本文以删除id列为1的数据为例。

DELETE FROM adb_external_db_hudi.test_hudi_tbl where id = 1;

并发控制

Hudi外表基于LockProvider的并发控制机制，避免执行DML操作时出现并发冲突。多个任务可以同时写入不同的数据范围，为了避免写入冲突，需要确保没有重叠的数据范围写入，从而保证了数据的正确性和一致性。您需要配置以下参数来启用并发控制。详细Hudi的并发控制机制请参见Apache Hudi。

说明

若使用开源Hudi JAR包，暂不支持MdsBasedLockProvider实现并发控制。

set hoodie.cleaner.policy.failed.writes=LAZY;
set hoodie.write.concurrency.mode=OPTIMISTIC_CONCURRENCY_CONTROL;
set hoodie.write.lock.provider=org.apache.hudi.sync.adb.MdsBasedLockProvider;

参数说明：

参数	参数值	是否必填	描述
hoodie.cleaner.policy.failed.writes	LAZY	是	指定写入失败时的脏数据清理策略。取值为LAZY，表示写入提交前不清理未完成的提交，失败的提交待心跳过期后由Clean操作统一清理，适用多个并发写入的场景。
hoodie.write.concurrency.mode	OPTIMISTIC_CONCURRENCY_CONTROL	是	写入操作的并发模式。取值为 OPTIMISTIC_CONCURRENCY_CONTROL，表示一个Hudi外表如果同时有多个写入任务，每个写入任务提交前都会检查是否存在提交冲突，冲突情况下本次写入失败。
hoodie.write.lock.provider	org.apache.hudi.sync.adb.MdsBasedLockProvider	是	锁提供程序类名，用户可以提供自己的LockProvider实现，提供的类必须是`org.apache.hudi.common.lock.LockProvider`的子类。

步骤四：查询数据

说明

您可以选择批处理或交互式执行任意一种方式执行以下SQL语句。详情请参见Spark SQL执行方式。
执行Spark SQL语句，只返回执行成功或者失败，不返回数据。您可以在Spark Jar开发页面应用列表页签中的日志查看表数据。详情请参见查看Spark应用信息。

执行以下语句，查询Hudi外表数据。

SELECT * FROM adb_external_db_hudi.test_hudi_tbl;