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前言

由于项目上主要用Hive查询Hudi，所以之前总结过一篇:Hive增量查询Hudi表。最近可能会有Spark SQL增量查询Hudi表的需求，并且我发现目前用纯Spark SQL的形式还不能直接增量查询Hudi表，于是进行学习总结一下。

编程方式（DF+SQL）

先看一下官方文档上Spark SQL增量查询的方式，地址：https://hudi.apache.org/cn/docs/quick-start-guide#incremental-query 和 https://hudi.apache.org/cn/docs/querying_data#incremental-query

它是先通过spark.read中添加增量参数的形式读Hudi表为DF，然后将DF注册成临时表，最后通过Spark SQL查询临时表的形式，实现增量查询的。

参数

• hoodie.datasource.query.type=incremental 查询类型，值为incremental时代表增量查询，默认值snapshot，增量查询时，该参数必填
• hoodie.datasource.read.begin.instanttime 增量查询开始时间，必填 例如：20221126170009762
• hoodie.datasource.read.end.instanttime 增量查询结束时间，非必填 例如：20221126170023240
• hoodie.datasource.read.incr.path.glob 增量查询指定分区路径，非必填 例如 /dt=2022-11*/*
  查询范围 (BEGIN_INSTANTTIME,END_INSTANTTIME]，也就是大于开始时间（不包含），小于等于结束时间（包含），如果没有指定结束时间，那么查询大于BEGIN_INSTANTTIME到现在为止最新的数据，如果指定INCR_PATH_GLOB，那么只在指定分区路径下面查询对应的数据。

代码示例

完整代码地址：https://github.com/dongkelun/hudi-demo/blob/master/hudi0.12_spark3.1/src/main/scala/com/dkl/hudi/spark3_1/IncrementalQuery.scala

import org.apache.hudi.DataSourceReadOptions.{BEGIN_INSTANTTIME, END_INSTANTTIME, INCR_PATH_GLOB, QUERY_TYPE, QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.catalyst.TableIdentifier

val tableName = "test_hudi_incremental"

spark.sql(
  s"""
     |create table $tableName (
     |  id int,
     |  name string,
     |  price double,
     |  ts long,
     |  dt string
     |) using hudi
     | partitioned by (dt)
     | options (
     |  primaryKey = 'id',
     |  preCombineField = 'ts',
     |  type = 'cow'
     | )
     |""".stripMargin)

spark.sql(s"insert into $tableName values (1,'hudi',10,100,'2022-11-25')")
spark.sql(s"insert into $tableName values (2,'hudi',10,100,'2022-11-25')")
spark.sql(s"insert into $tableName values (3,'hudi',10,100,'2022-11-26')")
spark.sql(s"insert into $tableName values (4,'hudi',10,100,'2022-12-26')")
spark.sql(s"insert into $tableName values (5,'hudi',10,100,'2022-12-27')")

val table = spark.sessionState.catalog.getTableMetadata(TableIdentifier(tableName))
val basePath = table.storage.properties("path")

// incrementally query data
val incrementalDF = spark.read.format("hudi").
  option(QUERY_TYPE.key, QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL).
  option(BEGIN_INSTANTTIME.key, beginTime).
  option(END_INSTANTTIME.key, endTime).
  option(INCR_PATH_GLOB.key, "/dt=2022-11*/*").
        load(basePath)
//  table(tableName)

incrementalDF.createOrReplaceTempView(s"temp_$tableName")

spark.sql(s"select * from  temp_$tableName").show()
spark.stop()

结果：

+-------------------+--------------------+------------------+----------------------+--------------------+---+----+-----+---+----------+
|_hoodie_commit_time|_hoodie_commit_seqno|_hoodie_record_key|_hoodie_partition_path|   _hoodie_file_name| id|name|price| ts|        dt|
+-------------------+--------------------+------------------+----------------------+--------------------+---+----+-----+---+----------+
|  20221126165954300|20221126165954300...|              id:1|         dt=2022-11-25|de99b299-b9de-423...|  1|hudi| 10.0|100|2022-11-25|
|  20221126170009762|20221126170009762...|              id:2|         dt=2022-11-25|de99b299-b9de-423...|  2|hudi| 10.0|100|2022-11-25|
|  20221126170030470|20221126170030470...|              id:5|         dt=2022-12-27|75f8a760-9dc3-452...|  5|hudi| 10.0|100|2022-12-27|
|  20221126170023240|20221126170023240...|              id:4|         dt=2022-12-26|4751225d-4848-4dd...|  4|hudi| 10.0|100|2022-12-26|
|  20221126170017119|20221126170017119...|              id:3|         dt=2022-11-26|2272e513-5516-43f...|  3|hudi| 10.0|100|2022-11-26|
+-------------------+--------------------+------------------+----------------------+--------------------+---+----+-----+---+----------+

+-----------------+
|      commit_time|
+-----------------+
|20221126170030470|
|20221126170023240|
|20221126170017119|
|20221126170009762|
|20221126165954300|
+-----------------+

20221126170009762
20221126170023240
+-------------------+--------------------+------------------+----------------------+--------------------+---+----+-----+---+----------+
|_hoodie_commit_time|_hoodie_commit_seqno|_hoodie_record_key|_hoodie_partition_path|   _hoodie_file_name| id|name|price| ts|        dt|
+-------------------+--------------------+------------------+----------------------+--------------------+---+----+-----+---+----------+
|  20221126170017119|20221126170017119...|              id:3|         dt=2022-11-26|2272e513-5516-43f...|  3|hudi| 10.0|100|2022-11-26|
+-------------------+--------------------+------------------+----------------------+--------------------+---+----+-----+---+----------+

注释掉INCR_PATH_GLOB，结果：

+-------------------+--------------------+------------------+----------------------+--------------------+---+----+-----+---+----------+
|_hoodie_commit_time|_hoodie_commit_seqno|_hoodie_record_key|_hoodie_partition_path|   _hoodie_file_name| id|name|price| ts|        dt|
+-------------------+--------------------+------------------+----------------------+--------------------+---+----+-----+---+----------+
|  20221127155346067|20221127155346067...|              id:4|         dt=2022-12-26|33e7a2ed-ea28-428...|  4|hudi| 10.0|100|2022-12-26|
|  20221127155339981|20221127155339981...|              id:3|         dt=2022-11-26|a5652ae0-942a-425...|  3|hudi| 10.0|100|2022-11-26|
+-------------------+--------------------+------------------+----------------------+--------------------+---+----+-----+---+----------+

继续注释掉END_INSTANTTIME，结果：

20221127161253433
20221127161311831
+-------------------+--------------------+------------------+----------------------+--------------------+---+----+-----+---+----------+
|_hoodie_commit_time|_hoodie_commit_seqno|_hoodie_record_key|_hoodie_partition_path|   _hoodie_file_name| id|name|price| ts|        dt|
+-------------------+--------------------+------------------+----------------------+--------------------+---+----+-----+---+----------+
|  20221127161320347|20221127161320347...|              id:5|         dt=2022-12-27|7b389e57-ca44-4aa...|  5|hudi| 10.0|100|2022-12-27|
|  20221127161311831|20221127161311831...|              id:4|         dt=2022-12-26|2707ce02-548a-422...|  4|hudi| 10.0|100|2022-12-26|
|  20221127161304742|20221127161304742...|              id:3|         dt=2022-11-26|264bc4a9-930d-4ec...|  3|hudi| 10.0|100|2022-11-26|
+-------------------+--------------------+------------------+----------------------+--------------------+---+----+-----+---+----------+

可以看到不包含起始时间，包含结束时间。

纯SQL方式

一般项目上都采用纯SQL方式进行增量查询，这样比较方便，纯SQL的方式参数和上面讲的参数是一样的，接下来看一下怎么用纯SQL方式实现

建表造数

create table hudi.test_hudi_incremental (
  id int,
  name string,
  price double,
  ts long,
  dt string
) using hudi
 partitioned by (dt)
 options (
  primaryKey = 'id',
  preCombineField = 'ts',
  type = 'cow'
);

insert into hudi.test_hudi_incremental values (1,'a1', 10, 1000, '2022-11-25');
insert into hudi.test_hudi_incremental values (2,'a2', 20, 2000, '2022-11-25');
insert into hudi.test_hudi_incremental values (3,'a3', 30, 3000, '2022-11-26');
insert into hudi.test_hudi_incremental values (4,'a4', 40, 4000, '2022-12-26');
insert into hudi.test_hudi_incremental values (5,'a5', 50, 5000, '2022-12-27');

看一下有哪些commit_time

select distinct(_hoodie_commit_time) from test_hudi_incremental order by _hoodie_commit_time

+----------------------+
| _hoodie_commit_time  |
+----------------------+
| 20221130163618650    |
| 20221130163703640    |
| 20221130163720795    |
| 20221130163726780    |
| 20221130163823274    |
+----------------------+

纯SQL方式（一）

使用Call Procedures：copy_to_temp_view、copy_to_table，目前这两个命令已经合到master,由scxwhite 苏乘祥贡献，这俩参数差不多，建议使用copy_to_temp_view，因为copy_to_table会先将数据落盘而copy_to_temp_view是创建的临时表，效率会高一点，且数据落盘无意义，后面还要将落盘的表删掉。

支持的参数

• table
• query_type
• view_name
• begin_instance_time
• end_instance_time
• as_of_instant
• replace
• global

测试SQL：

call copy_to_temp_view(table => 'test_hudi_incremental', query_type => 'incremental', 
view_name => 'temp_incremental', begin_instance_time=> '20221130163703640', end_instance_time => '20221130163726780');

select _hoodie_commit_time, id, name, price, ts, dt from temp_incremental;

结果：

+----------------------+-----+-------+--------+-------+-------------+
| _hoodie_commit_time  | id  | name  | price  |  ts   |     dt      |
+----------------------+-----+-------+--------+-------+-------------+
| 20221130163726780    | 4   | a4    | 40.0   | 4000  | 2022-12-26  |
| 20221130163720795    | 3   | a3    | 30.0   | 3000  | 2022-11-26  |
+----------------------+-----+-------+--------+-------+-------------+

可以看到这种方式是可以实现增量查询的，但是需要注意，如果需要修改增量查询的起始时间,那么就需要重复执行copy_to_temp_view,但是因为临时表temp_incremental已经存在，要么新起个表名，要么先删掉，再创建新的，我建议先删掉，通过下面的命令删除

drop view if exists temp_incremental;

纯SQL方式（二）

PR地址：https://github.com/apache/hudi/pull/7182，这个PR同样由scxwhite贡献，目前只支持Spark3.2以上的版本（目前社区未合并）
增量查询SQL

select id, name, price, ts, dt from tableName
[
'hoodie.datasource.query.type'=>'incremental',
'hoodie.datasource.read.begin.instanttime'=>'$instant1',
'hoodie.datasource.read.end.instanttime'=>'$instant2'
]

这种方式，是支持了一种新的语法，在查询SQL后通过在[]添加参数的形式，感兴趣的话可以拉一下代码，自己打包试一下。

纯SQL方式（三）

使用 Spark SQL Hint实现，具体实现方式，请查看KnightChess的这篇文章如何使用 Spark SQL Hint 对 Hudi 进行增量查询、时间旅行
最终的效果如下

select
  /*+
    hoodie_prop(
      'default.h1',
      map('hoodie.datasource.read.begin.instanttime', '20221127083503537', 'hoodie.datasource.read.end.instanttime', '20221127083506081')
    ),
    hoodie_prop(
      'default.h2',
      map('hoodie.datasource.read.begin.instanttime', '20221127083508715', 'hoodie.datasource.read.end.instanttime', '20221127083511803')
    )
  */
  id, name, price, ts
from (
  select id, name, price, ts
  from default.h1
  union all
  select id, name, price, ts
  from default.h2
)

是在hint中添加增量查询相关的参数，先指定表名再写参数，但是文章好像未给出完整的代码地址，大家有时间可以自己试一下。

纯SQL方式（四）

这种方式，是我按照Hive增量查询Hudi的方式修改的源码，通过set的方式实现增量查询。
PR地址：https://github.com/apache/hudi/pull/7339

关于为啥目前不能通过set参数进行增量查询，这里说明一下：根据文章Hudi Spark SQL源码学习总结-select（查询），可知Hudi的DefaultSource.createRelation中的optParams参数为readDataSourceTable中的options = table.storage.properties ++ pathOption，也就是表本身属性中的配置参数+path，之后在createRelation并没有接收其他参数，所以不能通过set参数的形式进行查询

和Hive增量查询一样，指定具体表名的增量查询参数

set hoodie.test_hudi_incremental.datasource.query.type=incremental
set hoodie.test_hudi_incremental.datasource.read.begin.instanttime=20221130163703640;
select _hoodie_commit_time, id, name, price, ts, dt from test_hudi_incremental;

+----------------------+-----+-------+--------+-------+-------------+
| _hoodie_commit_time  | id  | name  | price  |  ts   |     dt      |
+----------------------+-----+-------+--------+-------+-------------+
| 20221130163823274    | 5   | a5    | 50.0   | 5000  | 2022-12-27  |
| 20221130163726780    | 4   | a4    | 40.0   | 4000  | 2022-12-26  |
| 20221130163720795    | 3   | a3    | 30.0   | 3000  | 2022-11-26  |
+----------------------+-----+-------+--------+-------+-------------+

如果不同的库下面有相同的表名，则可以通过库名.表名的形式：

## 需要先开启使用数据库名称限定表名的配置,开启后上面不加库名的配置就失效了
set hoodie.query.use.database = true;
set hoodie.hudi.test_hudi_incremental.datasource.query.type=incremental;
set hoodie.hudi.test_hudi_incremental.datasource.read.begin.instanttime=20221130163703640;
set hoodie.hudi.test_hudi_incremental.datasource.read.end.instanttime=20221130163726780;
set hoodie.hudi.test_hudi_incremental.datasource.read.incr.path.glob=/dt=2022-11*/*;
refresh table test_hudi_incremental;
select _hoodie_commit_time, id, name, price, ts, dt from test_hudi_incremental;

+----------------------+-----+-------+--------+-------+-------------+
| _hoodie_commit_time  | id  | name  | price  |  ts   |     dt      |
+----------------------+-----+-------+--------+-------+-------------+
| 20221130163720795    | 3   | a3    | 30.0   | 3000  | 2022-11-26  |
+----------------------+-----+-------+--------+-------+-------------+

大家可以自己试一下，不同的库表关联的情形

这里需要注意一点，更新参数后，需要先refresh table，再查询，否则查询时修改的参数不生效，因为会使用缓存中的参数。
这种方式只是简单地修改了一下源码，使set的参数对查询生效。

为了避免有些读者嫌打包麻烦，这里给大家提供了hudi-spark3.1-bundle_2.12-0.13.0-SNAPSHOT.jar的下载地址：https://download.csdn.net/download/dkl12/87221476

总结

本文总结了Spark SQL增量查询Hudi表的一些参数设置，并给出了示例，介绍了使用纯Spark SQL实现增量查询Hudi表的几种方式，不确定未来社区会采用哪种方式，大家目前如果有这种需求的话，可以先选择一种自己喜欢的方式，等未来社区版本支持后，再升级版本。本文没有涉及增量查询的原理，暂未验证增量查询的效率，是否可以起到文件过滤的效果，以后如果有时间会单独整理一篇。

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