使用 Apache Hudi 删除数据的实践与示例

在大数据处理领域，Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）成为了一个重要的工具。它允许用户处理大规模的数据集，并对数据进行高效的增量更新、删除和查询。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Java 中使用 Spark Hudi 来删除数据，并提供具体的代码示例。

什么是 Apache Hudi?

Apache Hudi 是一个开源数据湖框架，旨在帮助用户在 NoSQL 和数据仓库之间架起桥梁。它支持高效的插入、更新和删除操作，使得实时数据处理变得更加简单。同时，Hudi 还提供了对数据版本管理和增量查询的支持，这对数据分析和机器学习模型的实时训练至关重要。

在 Hudi 中删除数据

要在 Hudi 中删除数据，我们可以使用“Delete”操作。具体而言，我们需要将待删除的记录标识出来。这通常通过一个唯一的键（如主键）来实现。接下来，我们需要配置 Spark Hudi，设置删除操作，并执行数据删除。

环境要求

确保你已经安装了以下环境：

  • Java 8 或更高版本
  • Apache Spark 2.7 或更高版本
  • Hudi 依赖项

示例代码

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 Spark Hudi 在 Java 中删除数据。

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions;
import org.apache.hudi.DefaultHoodieRecordPayload;
import org.apache.hudi.HoodieSparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

import java.util.Collections;

public class HudiDeleteExample {

    public static void main(String[] args) {
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("Hudi Delete Example")
                .config("spark.sql.extensions", "org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtensions")
                .master("local[*]")
                .getOrCreate();

        // 加载已有的 Hudi 表
        String tablePath = "hdfs://path/to/hudi/table";
        Dataset<Row> hudiTable = spark.read()
                .format("hudi")
                .load(tablePath + "/*");

        // 删除记录，假设我们通过一个 UNIQUE_KEY 来标识要删除的记录
        String uniqueKey = "key_to_delete";
        Dataset<Row> deleteData = spark.createDataFrame(Collections.singletonList(new Record(uniqueKey)), Record.class);

        // 执行删除操作
        deleteData.write()
                .format("hudi")
                .option(DataSourceWriteOptions.OPERATION_OPT_KEY(), DataSourceWriteOptions.OPERATION_DELETE_OPT_VAL())
                .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY(), "timestamp")
                .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY(), "key")
                .mode("overwrite")
                .save(tablePath);
    }

    // 封装的记录类
    public static class Record {
        String key;

        public Record(String key) {
            this.key = key;
        }
    }
}

以上代码展示了如何创建 SparkSession，读取 Hudi 表，构造待删除的数据集，并最终执行删除操作。

数据处理的相关旅程

以下是数据处理的简单旅程，展示了我们在 Hudi 删除数据过程中可能经历的步骤：

journey
    title Hudi 数据删除旅程
    section 读取 Hudi 表
      读取存储在 Hudi 中的数据: 5: 客户端
    section 数据准备
      创建待删除的数据集: 4: 客户端
    section 执行删除
      通过 Hudi 删除数据: 5: 后端

除了删除：数据概览

在应用 Hudi 进行数据删除和管理后，可以使用二次分析来了解数据分布情况。以下饼状图展示了一个典型数据集中各种状态记录的比例：

pie
    title 数据状态分布
    "有效记录": 40
    "已删除记录": 30
    "更新记录": 20
    "无效记录": 10

结尾

本文介绍了如何在 Java 中使用 Spark Hudi 进行数据删除的基本方法和代码示例。通过 Hudi，用户可以灵活地管理数据集，确保数据的实时性和正确性。随着对大数据处理需求的不断增加，Apache Hudi 的应用价值愈加凸显。希望这篇文章能够帮助你更好地理解和使用 Apache Hudi。