Apache教學Hudi與Hive整合手冊

2022-03-30 19:02:33

1. Hudi表對應的Hive外部表介紹

Hudi源表對應一份HDFS資料，可以通過Spark，Flink 元件或者Hudi使用者端將Hudi表的資料對映為Hive外部表，基於該外部表， Hive可以方便的進行實時檢視，讀優化檢視以及增量檢視的查詢。

2. Hive對Hudi的整合

這裡以Hive3.1.1、 Hudi 0.9.0為例，其他版本類似

將hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0xxx.jar , hudi-hive-sync-bundle-0.9.0xx.jar 放到hiveserver 節點的lib目錄下

修改hive-site.xml找到hive.default.aux.jars.path 以及hive.aux.jars.path 這兩個設定項，將第一步中的jar包全路徑給設定上去：設定後如下

<name>hive.default.aux.jars.path</name>
<value>xxxx,jar,xxxx,jar,file:///mypath/hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0xxx.jar,file:///mypath/hudi-hive-sync-bundle-0.9.0xx.jar</value>

設定完後重啟hive-server

對於Hudi的bootstrap表（tez查詢），除了要新增hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0xxx.jar , hudi-hive-sync-bundle-0.9.0xx.jar這兩個jar包，還需把hbase-shaded-miscellaneous-xxx.jar, hbase-metric-api-xxx.jar,hbase-metrics-xxx.jar, hbase-protocol-shaded-xx.jar,hbase-shaded-protobuf-xxx.jar,htrce-core4-4.2.0xxxx.jar按上述步驟新增進去。

3. 建立Hudi表對應的hive外部表

一般來說Hudi表在用Spark或者Flink寫入資料時會自動同步到Hive外部表，此時可以直接通過beeline查詢同步的外部表，若寫入引擎沒有開啟自動同步，則需要手動利用hudi使用者端工具run_hive_sync_tool.sh 進行同步具體可以參考官網檢視相關引數。

4. 查詢Hudi表對應的Hive外部表

4.1 操作前提

使用Hive查詢Hudi表前，需要通過set命令設定hive.input.format，否則會出現資料重複，查詢異常等錯誤，如下面這個報錯就是典型的沒有設定hive.input.format 導致的

java.lang.IllegalArgumentException: HoodieRealtimeReader can oly work on RealTimeSplit and not with xxxxxxxxxx

除此之外對於增量查詢，還需要set命令額外設定3個引數

set hoodie.mytableName.consume.mode=INCREMENTAL;
set hoodie.mytableName.consume.max.commits=3;
set hoodie.mytableName.consume.start.timestamp=commitTime;

注意這3個引數是表級別引數

引數名	描述
hoodie.mytableName.consume.mode	Hudi表的查詢模式。增量查詢：INCREMENTAL非增量查詢：不設定或者設為SNAPSHOT
hoodie.mytableName.consume.start.timestamp	Hudi表增量查詢起始時間
hoodie. mytableName.consume.max.commits	Hudi表基於hoodie.mytableName.consume.start.timestamp 之後要查詢的增量commit次數。提交次數，如設定為3時，代表增量查詢從指定的起始時間之後commit 3次的資料，設為-1時，增量查詢從指定的起始時間之後提交的所有資料

4.2 COW型別Hudi表的查詢

例如Hudi原表表名為hudicow，同步給hive之後hive表名hudicow

4.2.1 COW表實時檢視查詢

設定hive.input.format 為org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat或者org.apache.hudi.hadoop.hive.HoodieCombineHiveInputFormat後，像普通的hive表一樣查詢即可

set hive.input.format= org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;
select count(*) from hudicow;

4.2.2 COW表增量查詢

除了要設定hive.input.format，還需要設定上述的3個增量查詢引數，且增量查詢語句中的必須新增where 關鍵字並將_hoodie_commit_time > 'startCommitTime'作為過濾條件（這地方主要是hudi的小檔案合併會把新舊commit的資料合併成新資料，hive是沒法直接從parquet檔案知道哪些是新資料哪些是老資料）

set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;
set hoodie.hudicow.consume.mode = INCREMENTAL;
set hoodie.hudicow.consume.max.commits = 3;
set hoodie.hudicow.consume.start.timestamp = xxxx;
select count(*) from hudicow where `_hoodie_commit_time` > 'xxxx'

注意_hoodie_commit_time 的引號是反引號（tab鍵上面那個）不是單引號， 'xxxx'是單引號

4.3 MOR型別Hudi表的查詢

例如mor型別Hudi源表的表名為hudimor，對映為兩張Hive外部表hudimor_ro（ro表）和hudimor_rt（rt表）

4.3.1 MOR表讀優化檢視

實際上就是讀 ro表，和cow表類似設定完hiveInputFormat 之後和普通的hive表一樣查詢即可。

4.3.2 MOR表實時檢視

設定了hive.input.format之後，即可查詢到Hudi源表的最新資料

set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;
select * from hudicow_rt；

4.3.3 MOR表增量查詢

這個增量查詢針對的rt表，不是ro表。通COW表的增量查詢類似

set hive.input.format = org.apache.hudi.hadoop.hive.HoodieCombineHiveInputFormat; // 這地方指定為HoodieCombineHiveInputFormat
set hoodie.hudimor.consume.mode = INCREMENTAL;set hoodie.hudimor.consume.max.commits = -1;
set hoodie.hudimor.consume.start.timestamp = xxxx;
select * from hudimor_rt where `_hoodie_commit_time` > 'xxxx'; // 這個表名要是rt表

說明如下

set hive.input.format=org.apache.hudi.hadoop.hive.HoodieCombineHiveInputFormat;

最好只用於rt表的增量查詢，當然其他種類的查詢也可以設定為這個，這個引數會影響到普通的hive表查詢，因此在rt表增量查詢完成後，應該設定

set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;

或者改為預設值

set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

用於其他表的查詢。

set hoodie.mytableName.consume.mode=INCREMENTAL;

僅用於該表的增量查詢模式，若要對該表切換為其他查詢模式，應設定

set hoodie.hudisourcetablename.consume.mode=SNAPSHOT;

當前Hudi（0.9.0）對接Hive的一些問題，請使用master分支或即將釋出的0.10.0版本

hive讀hudi表會將所有的資料給列印出來有嚴重的效能問題和資料安全問題。

MOR表的實時檢視讀取請按需設定mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize的大小禁止hive取切分讀取的檔案，否則會出現資料重複。這個問題當前是無解的，spark讀hudi實時檢視的時候程式碼直接寫死不會切分檔案，hive需要手動設定。

如果碰到classNotFound， noSuchMethod等錯誤請檢查hive lib庫下面的jar包是否出現衝突。

5. Hive側原始碼修改

為支援Hive查詢Hudi的純log檔案需要對Hive側原始碼進行修改。

具體修改org.apache.hadoop.hive.common.FileUtils 如下函數

public static final PathFilter HIDDEN_FILES_PATH_FILTER = new PathFilter() {    
  @Override    
  public boolean accept(Path p) {      
    String name = p.getName();      
    boolean isHudiMeta = name.startsWith(".hoodie");      
    boolean isHudiLog = false;      
    Pattern LOG_FILE_PATTERN = Pattern.compile("\.(.*)_(.*)\.(.*)\.([0-9]*)(_(([0-9]*)-([0-9]*)-([0-9]*)))?");      
    Matcher matcher = LOG_FILE_PATTERN.matcher(name);      
    if (matcher.find()) {        
      isHudiLog = true;      
    }      
    boolean isHudiFile = isHudiLog || isHudiMeta;      
    return (!name.startsWith("_") && !name.startsWith(".")) || isHudiFile;    
  }  
};

重新編譯hive，把新編譯的hive-common-xxx.jar, hive-exec-xxx.jar 替換到hive server的lib目錄下注意許可權和名字和原來的jar包保持一致。

最後重啟hive-server即可。

以上就是Apache教學Hudi與Hive整合手冊的詳細內容，更多關於Apache Hudi與Hive整合手冊的資料請關注it145.com其它相關文章！