Apache Hudi集成Spark SQL抢先体验

1. 摘要

社区小伙伴一直期待的Hudi整合Spark SQL的PR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，下面就来看看如何使用Spark SQL操作Hudi表。

2. 环境准备

首先需要将PR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'

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;

同时设置不同步Hudi表元数据

set hoodie.datasource.meta.sync.enable=false;

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'

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

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

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

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

5.2 Select

再次查询Hudi表数据

select * from test_hudi_table

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

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;

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 *

7.2 Select

查询Hudi表数据

select * from test_hudi_table

查询结果如下，可以看到Hudi表中存在一条记录

7.4 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 *

7.5 Select

查询Hudi表

select * from test_hudi_table

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

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;

使用show tables查看表是否存在

show tables;

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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