Apache教程Hudi与Hive集成手册的示例分析

小编给大家分享一下Apache教程Hudi与Hive集成手册的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

1. Hudi表对应的Hive外部表介绍

Hudi源表对应一份HDFS数据，可以通过Spark，Flink 组件或者Hudi客户端将Hudi表的数据映射为Hive外部表，基于该外部表， Hive可以方便的进行实时视图，读优化视图以及增量视图的查询。

2. Hive对Hudi的集成

这里以Hive3.1.1、 Hudi 0.9.0为例， 其他版本类似

将hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0xxx.jar , hudi-hive-sync-bundle-0.9.0xx.jar 放到hiveserver 节点的lib目录下

修改hive-site.xml找到hive.default.aux.jars.path 以及hive.aux.jars.path 这两个配置项，将第一步中的jar包全路径给配置上去： 配置后如下

hive.default.aux.jars.pathxxxx,jar,xxxx,jar,file:///mypath/hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0xxx.jar,file:///mypath/hudi-hive-sync-bundle-0.9.0xx.jar

配置完后重启hive-server

对于Hudi的bootstrap表（tez查询），除了要添加hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0xxx.jar , hudi-hive-sync-bundle-0.9.0xx.jar这两个jar包，还需把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按上述步骤添加进去。

3. 创建Hudi表对应的hive外部表

一般来说Hudi表在用Spark或者Flink写入数据时会自动同步到Hive外部表， 此时可以直接通过beeline查询同步的外部表， 若写入引擎没有开启自动同步，则需要手动利用hudi客户端工具run_hive_sync_tool.sh 进行同步具体可以参考官网查看相关参数。

4. 查询Hudi表对应的Hive外部表

4.1 操作前提

使用Hive查询Hudi表前，需要通过set命令设置hive.input.format，否则会出现数据重复，查询异常等错误，如下面这个报错就是典型的没有设置hive.input.format 导致的

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

除此之外对于增量查询，还需要set命令额外设置3个参数

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

注意这3个参数是表级别参数

4.2 COW类型Hudi表的查询

例如Hudi原表表名为hudicow，同步给hive之后hive表名hudicow

4.2.1 COW表实时视图查询

设置hive.input.format 为org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat或者org.apache.hudi.hadoop.hive.HoodieCombineHiveInputFormat后，像普通的hive表一样查询即可

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

4.2.2 COW表增量查询

除了要设置hive.input.format，还需要设置上述的3个增量查询参数，且增量查询语句中的必须添加where 关键字并将_hoodie_commit_time > 'startCommitTime'作为过滤条件（这地方主要是hudi的小文件合并会把新旧commit的数据合并成新数据，hive是没法直接从parquet文件知道哪些是新数据哪些是老数据）

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 的引号是反引号（tab键上面那个）不是单引号， 'xxxx'是单引号

4.3 MOR类型Hudi表的查询

例如mor类型Hudi源表的表名为hudimor，映射为两张Hive外部表hudimor_ro（ro表）和hudimor_rt（rt表）

4.3.1 MOR表读优化视图

实际上就是读 ro表，和cow表类似设置完hiveInputFormat 之后 和普通的hive表一样查询即可。

4.3.2 MOR表实时视图

设置了hive.input.format之后，即可查询到Hudi源表的最新数据

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

4.3.3 MOR表增量查询

这个增量查询针对的rt表，不是ro表。通COW表的增量查询类似

set hive.input.format = org.apache.hudi.hadoop.hive.HoodieCombineHiveInputFormat; // 这地方指定为HoodieCombineHiveInputFormatset 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'; // 这个表名要是rt表

说明如下

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

最好只用于rt表的增量查询，当然其他种类的查询也可以设置为这个，这个参数会影响到普通的hive表查询，因此在rt表增量查询完成后，应该设置

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

或者改为默认值

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

用于其他表的查询。

set hoodie.mytableName.consume.mode=INCREMENTAL;

仅用于该表的增量查询模式，若要对该表切换为其他查询模式，应设置

set hoodie.hudisourcetablename.consume.mode=SNAPSHOT;

当前Hudi（0.9.0）对接Hive的一些问题，请使用master分支或即将发布的0.10.0版本

hive读hudi表会将所有的数据给打印出来有严重的性能问题和数据安全问题。

MOR表的实时视图读取 请按需设置mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize的大小 禁止hive取切分读取的文件，否则会出现数据重复。这个问题当前是无解的，spark读hudi实时视图的时候代码直接写死不会切分文件，hive需要手动设置。

如果碰到classNotFound， noSuchMethod等错误请检查hive lib库下面的jar包是否出现冲突。

5. Hive侧源码修改

为支持Hive查询Hudi的纯log文件需要对Hive侧源码进行修改。

具体修改org.apache.hadoop.hive.common.FileUtils 如下函数

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;      }  };

重新编译hive， 把新编译的hive-common-xxx.jar, hive-exec-xxx.jar 替换到hive server的lib目录下注意权限和名字和原来的jar包保持一致。

最后重启hive-server即可。

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