Apache Hudi集成Spark SQL抢先体验

问题导读

1.Hudi集成Spark SQL需要哪些准备？
2.如何设置并发度？
3.如何实现操作Hudi表数据？


1. 摘要
社区小伙伴一直期待的Hudi整合Spark SQL的[HUDI-1659](https://github.com/apache/hudi/pull/2645)正在积极Review中并已经快接近尾声，Hudi集成Spark SQL预计会在下个版本正式发布，在集成Spark SQL后，会极大方便用户对Hudi表的DDL/DML操作，下面来看看如何使用Spark SQL操作Hudi表。

2. 环境准备
首先需要将[HUDI-1659](https://github.com/apache/hudi/pull/2645)拉取到本地打包，生成SPARK_BUNDLE_JAR(hudi-spark-bundle_2.11-0.9.0-SNAPSHOT.jar)包

2.1 启动spark-sql
在配置完spark环境后可通过如下命令启动spark-sql

spark-sql --jars $PATH_TO_SPARK_BUNDLE_JAR  --conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' --conf 'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension'
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2.2 设置并发度
由于Hudi默认upsert/insert/delete的并发度是1500，对于演示的小规模数据集可设置更小的并发度。

set hoodie.upsert.shuffle.parallelism = 1;
set hoodie.insert.shuffle.parallelism = 1;
set hoodie.delete.shuffle.parallelism = 1;
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同时设置不同步Hudi表元数据

set hoodie.datasource.meta.sync.enable=false;
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3. Create Table
使用如下SQL创建表

create table test_hudi_table (
  id int,
  name string,
  price double,
  ts long,
  dt string
) using hudi
 partitioned by (dt)
 options (
  primaryKey = 'id',
  type = 'mor'
 )
 location 'file:///tmp/test_hudi_table'
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说明：表类型为MOR，主键为id，分区字段为dt，合并字段默认为ts。

创建Hudi表后查看创建的Hudi表

show create table test_hudi_table
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4. Insert Into

4.1 Insert

使用如下SQL插入一条记录

 insert into test_hudi_table select 1 as id, 'hudi' as name, 10 as price, 1000 as ts, '2021-05-05' as dt
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insert完成后查看Hudi表本地目录结构，生成的元数据、分区和数据与Spark Datasource写入均相同。





4.2 Select
使用如下SQL查询Hudi表数据

select * from test_hudi_table
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查询结果如下




5. Update

5.1 Update

使用如下SQL将id为1的price字段值变更为20

update test_hudi_table set price = 20.0 where id = 1
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5.2 Select
再次查询Hudi表数据

select * from test_hudi_table
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查询结果如下，可以看到price已经变成了20.0




查看Hudi表的本地目录结构如下，可以看到在update之后又生成了一个deltacommit，同时生成了一个增量log文件。




6. Delete

6.1 Delete
使用如下SQL将id=1的记录删除

delete from test_hudi_table where id = 1
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查看Hudi表的本地目录结构如下，可以看到delete之后又生成了一个deltacommit，同时生成了一个增量log文件。




6.2 Select
再次查询Hudi表

select * from test_hudi_table;
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查询结果如下，可以看到已经查询不到任何数据了，表明Hudi表中已经不存在任何记录了。




7. Merge Into

7.1 Merge Into Insert

使用如下SQL向test_hudi_table插入数据

 merge into test_hudi_table as t0
 using (
  select 1 as id, 'a1' as name, 10 as price, 1000 as ts, '2021-03-21' as dt
 ) as s0
 on t0.id = s0.id
 when not matched and s0.id % 2 = 1 then insert *
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7.2 Select
查询Hudi表数据

select * from test_hudi_table
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查询结果如下，可以看到Hudi表中存在一条记录




7.3 Merge Into Update
使用如下SQL更新数据

 merge into test_hudi_table as t0
 using (
  select 1 as id, 'a1' as name, 12 as price, 1001 as ts, '2021-03-21' as dt
 ) as s0
 on t0.id = s0.id
 when matched and s0.id % 2 = 1 then update set *
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7.4 Select
查询Hudi表

select * from test_hudi_table
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查询结果如下，可以看到Hudi表中的分区已经更新了




7.6 Merge Into Delete
使用如下SQL删除数据

merge into test_hudi_table t0
 using (
  select 1 as s_id, 'a2' as s_name, 15 as s_price, 1001 as s_ts, '2021-03-21' as dt
 ) s0
 on t0.id = s0.s_id
 when matched and s_ts = 1001 then delete
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查询结果如下，可以看到Hudi表中已经没有数据了




8. 删除表
使用如下命令删除Hudi表

drop table test_hudi_table;
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使用show tables查看表是否存在

show tables;
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可以看到已经没有表了






9. 总结
通过上面示例简单展示了通过Spark SQL Insert/Update/Delete Hudi表数据，通过SQL方式可以非常方便地操作Hudi表，降低了使用Hudi的门槛。另外Hudi集成Spark SQL工作将继续完善语法，尽量对标Snowflake和BigQuery的语法，如插入多张表（INSERT ALL WHEN condition1 INTO t1 WHEN condition2 into t2），变更Schema以及CALL Cleaner、CALL Clustering等Hudi表服务。

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