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1. 引入
云上对象存储的廉价让不少公司将其作为主要的存储方案，而Hudi作为数据湖解决方案，支持对象存储也是必不可少。之前AWS EMR已经内置集成Hudi，也意味着可以在S3上无缝使用Hudi。当然国内用户可能更多使用阿里云OSS作为云上存储方案，那么如果用户想基于OSS构建数据湖，那么Hudi是否支持呢？随着Hudi社区主分支已经合并了支持OSS的PR，现在只需要基于master分支build版本即可，或者等待下一个版本释出便可直接使用，经过简单的配置便可将数据写入OSS。
2. 配置
2.1 pom依赖
需要额外添加的主要pom依赖如下
org.apache.hadoop
hadoop-aliyun
3.2.1
com.aliyun.oss
aliyun-sdk-oss
3.8.1
2.2 core-site.xml配置
若需访问OSS，需要修改core-site.xml，关键配置如下
fs.defaultFS
oss://bucketname/
fs.oss.endpoint
oss-endpoint-address
Aliyun OSS endpoint to connect to.
fs.oss.accessKeyId
oss_key
Aliyun access key ID
fs.oss.accessKeySecret
oss-secret
Aliyun access key secret
fs.oss.impl
org.apache.hadoop.fs.aliyun.oss.AliyunOSSFileSystem
3. 源码
示例源码如下
import org.apache.hudi.QuickstartUtils.*;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import static org.apache.hudi.QuickstartUtils.convertToStringList;
import static org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs;
import static org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig.TABLE_NAME;
import static org.apache.spark.sql.SaveMode.Overwrite;
public class OssHudiDemo {
public static void main(String[] args) throws IOException {
SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Hoodie Datasource test")
.master("local[2]")
.config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
.config("spark.io.compression.codec", "snappy")
.config("spark.sql.hive.convertMetastoreParquet", "false")
.getOrCreate();
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(spark.sparkContext());
String tableName = "hudi_trips_cow";
String basePath = "/tmp/hudi_trips_cow";
DataGenerator dataGen = new DataGenerator();
List<String> inserts = convertToStringList(dataGen.generateInserts(10));
Dataset<Row> df = spark.read().json(jsc.parallelize(inserts, 2));
df.write().format("org.apache.hudi").
options(getQuickstartWriteConfigs()).
option(TABLE_NAME, tableName).
mode(Overwrite).
save(basePath);
Dataset<Row> roViewDF = spark.read().format("org.apache.hudi").load(basePath + "/*/*/*");
roViewDF.registerTempTable("hudi_ro_table");
spark.sql("select * from hudi_ro_table").show(false);
spark.stop();
}
}
即先写入OSS，下图可以看到OSS的Bucket中已经成功写入了数据，然后再通过spark查询写入的结果。
部分查询结果如下
|20200421205942 |20200421205942_2_10 |6fd496f8-ebee-4f67-8f86-783ff3fed3ab|asia/india/chennai |1f71bed9-833b-4fca-8b4b-4cd014bdf88a-0_2-22-30_20200421205942.parquet|0.40613510977307 |0.5644092139040959 |driver-213|0.798706304941517 |0.02698359227182834|17.851135255091155|asia/india/chennai |rider-213|0.0|6fd496f8-ebee-4f67-8f86-783ff3fed3ab|
所有源代码已经上传至https://github.com/leesf/oss-hudi-demo
4. 最后
本篇文章很简单，只用作展示如何通过Hudi将数据写入OSS。当数据写入OSS后，便可打通阿里云上几乎所有产品，这使得基于阿里云技术栈进行数据湖分析将变得非常简单，比如使用DLA(Data Lake Analytics)，对标AWS的Athena，对Hudi数据集进行分析查询，一体化的流程会让分析变得异常简单。
