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详解Apache Hudi如何配置各种类型分区

江南独孤客 2023-03-28 原文

1. 引入

​Apache​​ Hudi支持多种分区方式数据集,如多级分区、单分区、时间日期分区、无分区数据集等,用户可根据实际需求选择合适的分区方式,下面来详细了解Hudi如何配置何种类型分区。

2. 分区处理

为说明Hudi对不同分区类型的处理,假定写入Hudi的​​Schema​​如下

{
"type" : "record",
"name" : "HudiSchemaDemo",
"namespace" : "hoodie.HudiSchemaDemo",
"fields" : [ {
"name" : "age",
"type" : [ "long", "null" ]
}, {
"name" : "location",
"type" : [ "string", "null" ]
}, {
"name" : "name",
"type" : [ "string", "null" ]
}, {
"name" : "sex",
"type" : [ "string", "null" ]
}, {
"name" : "ts",
"type" : [ "long", "null" ]
}, {
"name" : "date",
"type" : [ "string", "null" ]
} ]
}
其中一条具体数据如下

{
"name": "zhangsan",
"ts": 1574297893837,
"age": 16,
"location": "beijing",
"sex":"male",
"date":"2020/08/16"
}

2.1 单分区

单分区表示使用一个字段表示作为分区字段的场景,可具体分为非日期格式字段(如location)和日期格式字段(如date)

2.1.1 非日期格式字段分区

如使用上述location字段做为分区字段,在写入Hudi并同步至Hive时配置如下

df.write().format("org.apache.hudi").
options(getQuickstartWriteConfigs()).
option(DataSourceWriteOptions.TABLE_TYPE_OPT_KEY(), "COPY_ON_WRITE").
option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY(), "ts").
option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY(), "name").
option(DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY(), partitionFields).
option(DataSourceWriteOptions.KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY(), keyGenerator).
option(TABLE_NAME, tableName).
option("hoodie.datasource.hive_sync.enable", true).
option("hoodie.datasource.hive_sync.table", tableName).
option("hoodie.datasource.hive_sync.username", "root").
option("hoodie.datasource.hive_sync.password", "123456").
option("hoodie.datasource.hive_sync.jdbcurl", "jdbc:hive2://localhost:10000").
option("hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields", hivePartitionFields).
option("hoodie.datasource.write.table.type", "COPY_ON_WRITE").
option("hoodie.embed.timeline.server", false).
option("hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class", hivePartitionExtractorClass).
mode(saveMode).
save(basePath);
值得注意如下几个配置项

DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY()配置为location;

hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields配置为location,与写入Hudi的分区字段相同;

DataSourceWriteOptions.KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY()配置为org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator,或者不配置该选项,默认为org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator;

hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class配置为org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor;

Hudi同步到Hive创建的表如下

CREATE EXTERNAL TABLE `notdateformatsinglepartitiondemo`(
`_hoodie_commit_time` string,
`_hoodie_commit_seqno` string,
`_hoodie_record_key` string,
`_hoodie_partition_path` string,
`_hoodie_file_name` string,
`age` bigint,
`date` string,
`name` string,
`sex` string,
`ts` bigint)
PARTITIONED BY (
`location` string)
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hudi.hadoop.HoodieParquetInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
LOCATION
'file:/tmp/hudi-partitions/notDateFormatSinglePartitionDemo'
TBLPROPERTIES (
'last_commit_time_sync'='20200816154250',
'transient_lastDdlTime'='1597563780')
查询表​​notdateformatsinglepartitiondemo​

tips: 查询时请先将hudi-hive-sync-bundle-xxx.jar包放入$HIVE_HOME/lib下


2.1.2 日期格式分区

如使用上述date字段做为分区字段,核心配置项如下

DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY()配置为date;

hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields配置为date,与写入Hudi的分区字段相同;

DataSourceWriteOptions.KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY()配置为org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator,或者不配置该选项,默认为org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator;

hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class配置为org.apache.hudi.hive.SlashEncodedDayPartitionValueExtractor;

Hudi同步到Hive创建的表如下

CREATE EXTERNAL TABLE `dateformatsinglepartitiondemo`(
`_hoodie_commit_time` string,
`_hoodie_commit_seqno` string,
`_hoodie_record_key` string,
`_hoodie_partition_path` string,
`_hoodie_file_name` string,
`age` bigint,
`location` string,
`name` string,
`sex` string,
`ts` bigint)
PARTITIONED BY (
`date` string)
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hudi.hadoop.HoodieParquetInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
LOCATION
'file:/tmp/hudi-partitions/dateFormatSinglePartitionDemo'
TBLPROPERTIES (
'last_commit_time_sync'='20200816155107',
'transient_lastDdlTime'='1597564276')
查询表​dateformatsinglepartitiondemo​

2.2 多分区

多分区表示使用多个字段表示作为分区字段的场景,如上述使用location字段和sex字段,核心配置项如下

DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY()配置为location,sex;

hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields配置为location,sex,与写入Hudi的分区字段相同;

DataSourceWriteOptions.KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY()配置为org.apache.hudi.keygen.ComplexKeyGenerator;

hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class配置为org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor;

Hudi同步到Hive创建的表如下

CREATE EXTERNAL TABLE `multipartitiondemo`(
`_hoodie_commit_time` string,
`_hoodie_commit_seqno` string,
`_hoodie_record_key` string,
`_hoodie_partition_path` string,
`_hoodie_file_name` string,
`age` bigint,
`date` string,
`name` string,
`ts` bigint)
PARTITIONED BY (
`location` string,
`sex` string)
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hudi.hadoop.HoodieParquetInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
LOCATION
'file:/tmp/hudi-partitions/multiPartitionDemo'
TBLPROPERTIES (
'last_commit_time_sync'='20200816160557',
'transient_lastDdlTime'='1597565166')
查询表​multipartitiondemo​

2.3 无分区

无分区场景是指无分区字段,写入Hudi的数据集无分区。核心配置如下

DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY()配置为空字符串;

hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields配置为空字符串,与写入Hudi的分区字段相同;

DataSourceWriteOptions.KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY()配置为org.apache.hudi.keygen.NonpartitionedKeyGenerator;

hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class配置为org.apache.hudi.hive.NonPartitionedExtractor;

Hudi同步到Hive创建的表如下

CREATE EXTERNAL TABLE `nonpartitiondemo`(
`_hoodie_commit_time` string,
`_hoodie_commit_seqno` string,
`_hoodie_record_key` string,
`_hoodie_partition_path` string,
`_hoodie_file_name` string,
`age` bigint,
`date` string,
`location` string,
`name` string,
`sex` string,
`ts` bigint)
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hudi.hadoop.HoodieParquetInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
LOCATION
'file:/tmp/hudi-partitions/nonPartitionDemo'
TBLPROPERTIES (
'last_commit_time_sync'='20200816161558',
'transient_lastDdlTime'='1597565767')
查询表​nonpartitiondemo​

2.4 Hive风格分区

除了上述几种常见的分区方式,还有一种Hive风格分区格式,如location=beijing/sex=male格式,以location,sex作为分区字段,核心配置如下

DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY()配置为location,sex;

hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields配置为location,sex,与写入Hudi的分区字段相同;

DataSourceWriteOptions.KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY()配置为org.apache.hudi.keygen.ComplexKeyGenerator;

hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class配置为org.apache.hudi.hive.SlashEncodedDayPartitionValueExtractor;

DataSourceWriteOptions.HIVE_STYLE_PARTITIONING_OPT_KEY()配置为true;

生成的Hudi数据集目录结构会为如下格式

/location=beijing/sex=male
Hudi同步到Hive创建的表如下

CREATE EXTERNAL TABLE `hivestylepartitiondemo`(
`_hoodie_commit_time` string,
`_hoodie_commit_seqno` string,
`_hoodie_record_key` string,
`_hoodie_partition_path` string,
`_hoodie_file_name` string,
`age` bigint,
`date` string,
`name` string,
`ts` bigint)
PARTITIONED BY (
`location` string,
`sex` string)
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hudi.hadoop.HoodieParquetInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
LOCATION
'file:/tmp/hudi-partitions/hiveStylePartitionDemo'
TBLPROPERTIES (
'last_commit_time_sync'='20200816172710',
'transient_lastDdlTime'='1597570039')
查询表​hivestylepartitiondemo​

3. 总结

本篇文章介绍了Hudi如何处理不同分区场景,上述配置的分区类配置可以满足绝大多数场景,当然Hudi非常灵活,还支持自定义分区解析器,具体可查看KeyGenerator和PartitionValueExtractor类,其中所有写入Hudi的分区字段生成器都是KeyGenerator的子类,所有同步至Hive的分区值解析器都是PartitionValueExtractor的子类。上述示例代码都已经上传至https://github.com/leesf/hudi-demos,该仓库会持续补充各种使用Hudi的Demo,方便开发者快速了解Hudi,构建企业级数据湖。

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