大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、概述

Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals），简称Hudi，是一个流式数据湖平台，关于Hudi的更多介绍可以参考我以下几篇文章：

大数据Hadoop之——新一代流式数据湖平台 Apache Hudi
大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（Spark，Flink与Hudi整合）

这里主要讲解Hive、Trino、Starrocks与Hudi的整合操作，其实主要分为四大块：

数据处理：计算引擎，例如：flink、spark等。
数据存储：HDFS、云存储、AWS S3、对象存储等。
数据管理：Apache Hudi。
数据查询：查询引擎，例如：Spark、Trino（Presto）、Hive、Starrocks（Doris）等。

大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）

二、Hudi 数据管理

Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用HDFS这种分布式的文件系统存储。为了后续分析性能和数据的可靠性，一般使用HDFS进行存储。以HDFS存储来看，一个Hudi表的存储文件分为两类。
大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）

.hoodie 文件: 由于CRUD的零散性, 每一次的操作都会生成一个文件，这些小文件越来越多后，会严重影响HDFS的性能，Hudi设计了一套文件合并机制。.hoodie文件夹中存放了对应的文件合并操作相关的日志文件。
americas和asia相关的路径是实际的数据文件，按分区存储，分区的路径key是可以指定的。

1）.hoodie文件

Hudi把随着时间流逝，对表的一系列CRUD操作叫做Timeline, Timeline中某一次的操作，叫做Instant。

大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）

Instant Action,记录本次操作是一次数据提交(COMMITS),还是文件合并(COMPACTION),或者是文件清理(CLEANS)；
Instant Time,本次操作发生的时间；
State,操作的状态，发起(REQUESTED)，进行中(INFLIGHT)，还是已完成(COMPLETED)；

2）数据文件

Hudi真实的数据文件使用Parquet文件格式存储
大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）

其中包含一个metadata元数据文件和数据文件parquet列式存储。
Hudi为了实现数据的CRUD,需要能够唯一标识一条记录，Hudi将把数据集中的唯一字段(record key ) +数据所在分区(partitionPath)联合起来当做数据的唯一键。

三、数据存储

hudi数据集的组织目录结构与hive非常相似，一份数据集对应一个根目录。数据集被打散为多个分区，分区字段以文件夹形式存在，该文件夹包含该分区的所有文件。

大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）
在根目录下，每个分区都有唯一的分区路径，每个分区数据存储在多个文件中

每个文件都有唯一的fileId和生成文件的commit所标识。如果发生更新操作时，多个文件共享相同的fileId,但会有不同的commit
大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）
Metadata 元数据

以时间轴(timeline)的形式将数据集上的各项操作元数据维护起来，以支持数据集的瞬态视图，这部分元数据存储于根目录下的元数据目录。一共有三种类型的元数据：

Commits：一个单独的commit包含对数据集上一批数据的一次原子写入操作的相关信息。我们用单调递增的时间戳来标识commits，标的是一次写入操作的开始。
Cleans：用于清除数据集中不再被查询所用到的旧版本文件的后台活动。
Compactions：用于协调hudi内部的数据结构差异的后台活动。例如，将更新操作由基于行存的日志文件归集到列式数据上。

大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）

四、Hive 与 Hudi 集成使用

关于Hive的介绍与部署，可以参考我这篇文章：大数据Hadoop之——数据仓库Hive

1）安装mysql数据库

这里选择使用mysql on k8s，有不清楚的小伙伴，可以参考我这篇文章：【云原生】MySQL on k8s 环境部署
创建hive用户

MYSQL_ROOT_PASSWORD=$(kubectl get secret --namespace mysql mysql -o jsonpath="{.data.mysql-root-password}" | base64 -d)

#登录pod
kubectl exec -it mysql-primary-0 -n mysql -- bash
# 连接myslq
mysql -u root -p$MYSQL_ROOT_PASSWORD

CREATE USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY '123456';
GRANT ALL ON *.* to 'hive'@'%' WITH GRANT OPTION;
flush privileges;

2）安装 Hive

1、下载

wget http://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.3/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz
tar -xf apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz

2、配置

hive-site.xml内容如下：

<?xml version="1.0"?>  
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>  
<configuration>

<!-- 配置hdfs存储目录 -->
<property>  
  <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
  <value>/user/hudi_hive/warehouse</value>  
</property>  

<property>
  <name>hive.metastore.local</name>
  <value>false</value>
</property>

<property>  
  <name>hive.metastore.schema.verification</name>  
   <value>false</value>  
</property>
  
<property>  
  <name>hive.metastore.uris</name>  
  <value>thrift://hadoop-hadoop-hdfs-nn-0:9083</value>
</property>

<!-- 所连接的 MySQL 数据库的地址，hudi_hive是数据库，程序会自动创建，自定义就行 -->
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
  <value>jdbc:mysql://192.168.182.110:30306/hive_metastore?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false&amp;serverTimezone=Asia/Shanghai</value>
</property>

<!-- MySQL 驱动 -->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
  <value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value>
</property>

<!-- mysql连接用户 -->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
  <value>hive</value>
</property>  

<!-- mysql连接密码 -->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
  <value>123456</value>
</property>

<property>
    <name>datanucleus.schema.autoCreateAll</name>
    <value>true</value>
 </property>

<!--元数据是否校验-->
<property>
  <name>hive.metastore.schema.verification</name>
  <value>false</value>
</property>

<property>
  <name>system:user.name</name>
  <value>admin</value>
  <description>user name</description>
</property>

<!-- host -->
<property>
  <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
  <value>hadoop-hadoop-hdfs-nn-0</value>
  <description>Bind host on which to run the HiveServer2 Thrift service.</description>
</property>

<!-- hs2端口 默认是1000，为了区别，我这里不使用默认端口-->
<property>
  <name>hive.server2.thrift.port</name>
  <value>10000</value>
</property>

</configuration>

hive-env.sh #底部追加两行

export HADOOP_HOME=/opt/apache/hadoop
export HIVE_CONF_DIR=/opt/apache/apache-hive-3.1.3-bin/conf
export HIV_AUX_JARS_PATH=/opt/apache/apache-hive-3.1.3-bin/lib

3、解决Hive与Hadoop之间guava版本的差异

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server
$ ls -l apache-hive-3.1.2-bin/lib/guava-*.jar
$ ls -l hadoop-3.3.1/share/hadoop/common/lib/guava-*.jar
# 删除hive中guava低版本
$ rm -f apache-hive-3.1.2-bin/lib/guava-*.jar
# copy hadoop中的guava到hive
$ cp hadoop-3.3.1/share/hadoop/common/lib/guava-*.jar apache-hive-3.1.2-bin/lib/
$ ls -l apache-hive-3.1.2-bin/lib/guava-*.jar

4、下载对应版本的mysql驱动包

下载地址：https://downloads.mariadb.com/Connectors/java

cd $HIVE_HOME/lib
# 根据java8版本下载这个版本，这个版本已验证可行
wget https://downloads.mariadb.com/Connectors/java/connector-java-1.2.2/mariadb-java-client-1.2.2.jar

# /etc/profile追加以下内容，source加载生效
export HIVE_HOME="/opt/apache/hive-3.1.2"
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

5、初始化元数据

schematool -initSchema -dbType mysql --verbose

6、修改hadoop配置文件core-site.xml,表示设置可访问的用户及用户组

配置hadoop core-site.xml，再core-site.xml文件中追加如下内容

<property>
  <name>hadoop.proxyuser.admin.hosts</name>
  <value>*</value>
</property>
<property>
  <name>hadoop.proxyuser.admin.groups</name>
  <value>*</value>
</property>

7、将hudi-hive的jar包放到hive lib目录下

cp hudi-0.12.0/packaging/hudi-hadoop-mr-bundle/target/hudi-hadoop-mr-bundle-0.12.0.jar $HIVE_HOME/lib/
cp hudi-0.12.0/packaging/hudi-hive-sync-bundle/target/hudi-hive-sync-bundle-0.12.0.jar $HIVE_HOME/lib/

8、启动服务

# 启动元数据服务，默认端口9083
nohup hive --service metastore &

# 启动hiveserver2服务，默认端口10000
nohup hive --service hiveserver2 > /dev/null 2>&1 &

# 查看日志
tail -f /tmp/admin/hive.log

# 连接
beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000  -n admin

9、测试验证

# 这里使用新命令beeline，跟hive命令差不多
$ hive
show databases;
create table users(id int,name string);
show tables;
insert into users values(1,'zhangsan');

beelive连接

beeline -u jdbc:hive2://hadoop-hadoop-hdfs-nn-0:10000  -n admin

大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）

3）通过Hive sync tool 同步数据到Hive

应用hudi不可避免地要创建对应的hive表以方便查询hudi数据。一般我们使用flink、spark写入数据时，可以配置自动建表、同步元数据。有时也会选择使用hive sync tool工具离线进行操作。

Hive sync tool的介绍

Hudi提供Hive sync tool用于同步hudi最新的元数据（包含自动建表、增加字段、同步分区信息）到hive metastore。Hive sync tool提供三种同步模式，Jdbc，Hms，hivesql。推荐使用jdbc、hms。

官网文档：https://hudi.apache.org/docs/syncing_metastore/

1、JDBC模式同步

cd /opt/apache/hudi-0.12.0/hudi-sync/hudi-hive-sync/
./run_sync_tool.sh \
--base-path hdfs://hadoop-hadoop-hdfs-nn:9000/tmp/hudi_trips_cow \
--database hudi_hive \
--table hudi_trips_cow \
--partitioned-by dt \
--jdbc-url 'jdbc:hive2://hadoop-hadoop-hdfs-nn-0:10000' \
--partition-value-extractor org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor \
--user admin \
--pass admin \
--partitioned-by dt

2、HMS 模式同步

hive meta store同步，提供hive metastore的地址，如thrift://hms:9083，通过hive metastore的接口完成同步。使用时需要设置 --sync-mode=hms --use-jdbc=false。

./run_sync_tool.sh  \
--base-path hdfs://hadoop-hadoop-hdfs-nn:9000/tmp/hudi_trips_cow \
--database hudi_hive \
--table hudi_trips_cow \
--jdbc-url thrift://hadoop-hadoop-hdfs-nn:9083  \
--user admin --pass admin \
--partitioned-by dt \
--sync-mode hms

大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）

Hive Sync时会判断表不存在时建外表并添加分区，表存在时对比表的schema是否存在差异，存在则替换，对比分区是否有新增，有则添加分区。

因此使用hive sync时有以下约束：

写入数据Schema只允许增加字段，不允许修改、删除字段。
分区目录只能新增，不会删除。
Overwrite覆写Hudi表不支持同步覆盖Hive表。
Hudi同步Hive表时，不支持使用timestamp类型作为分区列。

五、基于 Flink CDC 同步 MySQL 分库分表构建实时数据湖

1）Flink CDC 是什么？

2020年 Flink cdc 首次在 Flink forward 大会上官宣，由 Alibaba的 Jark Wu & Qingsheng Ren 两位大佬介绍的，官方网址。

Flink CDC 文档：https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/content/about.html
GitHub地址：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

Flink CDC（Change Data Capture：变更数据捕获） connector 可以捕获在一个或多个表中发生的所有变更。该模式通常有一个前记录和一个后记录。Flink CDC connector 可以直接在Flink中以非约束模式（流）使用，而不需要使用类似 kafka 之类的中间件中转数据。

大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）

2）基于 Flink CDC 同步 MySQL 分库分表构建实时数据湖

官方文档：基于 Flink CDC 同步 MySQL 分库分表构建实时数据湖

大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）

你也可以使用不同的 source 比如 Oracle/Postgres 和 sink 比如 Hudi 来构建自己的 ETL 流程。

对上图进行简化：
大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）

1、添加flink mysql jar包

flink-sql-connector-mysql-cdc jar包下载地址：https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-mysql-cdc/
大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）

cd $FLINK_HOME/lib
wget https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-mysql-cdc/2.2.1/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2.1.jar

2、创建数据库表，并且配置binlog 文件

[mysqld]
#开启 Binlog，一般放在/var/lib/mysql；比如上面的设置重启数据库会生成mysql-bin.000001文件，文件名跟log_bin 值对应，当然也可以指定存储路径。
log_bin = mysql-bin
#删除超出这个变量保留期之前的全部日志被删除
expire_logs_days = 7
# 定一个集群内的 MySQL 服务器 ID，如果做数据库集群那么必须全局唯一。
server_id = 1024
# mysql复制主要有三种方式：基于SQL语句的复制(statement-based replication, SBR)，基于行的复制(row-based replication, RBR)，混合模式复制(mixed-based replication, MBR)。对应的，binlog的格式也有三种：STATEMENT，ROW，MIXED。
binlog_format = ROW

重启mysql

# 重启数据库
systemctl restart mariadb

3、创建mysql 库表

mysql -uhive -h192.168.182.110 -P30306 -p
密码：123456

CREATE DATABASE hudi_hive;

USE hudi_hive;

CREATE TABLE `Flink_cdc` (
  `id` BIGINT(64) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  `name` VARCHAR(64)  NULL,
  `age` INT(20) NULL,
  `birthday` TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP NOT NULL,
   `ts` TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP NOT NULL
) ;
INSERT INTO `hudi_hive`.`Flink_cdc`(NAME,age) VALUES("flink",18) ;

大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）

4、在 Flink SQL CLI 中使用 Flink DDL 创建表

# 添加环境变量
export HADOOP_HOME=/opt/apache/hadoop
export HADOOP_DIR_CONF=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`

# 启动单点flink
cd $FLINK_HOME
./bin/start-cluster.sh

# 测试可用性
# ./bin/flink run  examples/batch/WordCount.jar

# 登录flink-sql CLI
./bin/sql-client.sh embedded -j ../hudi-0.12.0/packaging/hudi-flink-bundle/target/hudi-flink1.14-bundle-0.12.0.jar shell

# 设置表输出格式
SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'tableau';

CREATE TABLE source_mysql (
   id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
   name STRING,
   age INT,
   birthday TIMESTAMP(3),
   ts TIMESTAMP(3)
 ) WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = '192.168.182.110',
 'port' = '30306',
 'username' = 'hive',
 'password' = '123456',
 'server-time-zone' = 'Asia/Shanghai',
 'debezium.snapshot.mode' = 'initial',
 'database-name' = 'hudi_hive',
 'table-name' = 'Flink_cdc'
 );

# 创建flinksql 中的 flinkcdc 视图
create view view_source_flinkcdc_mysql AS SELECT *, DATE_FORMAT(birthday, 'yyyyMMdd') as part FROM source_mysql;

# 查mysql数据
SELECT id, name,age,birthday, ts, part FROM view_source_flinkcdc_mysql ;

大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）

5、创建输出表，关联Hudi表，并且自动同步到Hive表

使用下面的 Flink SQL 语句将数据从 MySQL 写入 hudi 中，并同步到hive

CREATE TABLE flink_cdc_sink_hudi_hive(
id bigint ,
name string,
age int,
birthday TIMESTAMP(3),
ts TIMESTAMP(3),
part VARCHAR(20),
primary key(id) not enforced
)
PARTITIONED BY (part)
with(
'connector'='hudi',
'path'= 'hdfs://hadoop-hadoop-hdfs-nn-0:9000/flink_cdc_sink_hudi_hive', 
'table.type'= 'MERGE_ON_READ',
'hoodie.datasource.write.recordkey.field'= 'id', 
'write.precombine.field'= 'ts',
'write.tasks'= '1',
'write.rate.limit'= '2000', 
'compaction.tasks'= '1', 
'compaction.async.enabled'= 'true',
'compaction.trigger.strategy'= 'num_commits',
'compaction.delta_commits'= '1',
'changelog.enabled'= 'true',
'read.streaming.enabled'= 'true',
'read.streaming.check-interval'= '3',
'hive_sync.enable'= 'true',
'hive_sync.mode'= 'hms',
'hive_sync.metastore.uris'= 'thrift://hadoop-hadoop-hdfs-nn-0:9083',
'hive_sync.jdbc_url'= 'jdbc:hive2://hadoop-hadoop-hdfs-nn-0:10000',
'hive_sync.table'= 'flink_cdc_sink_hudi_hive',
'hive_sync.db'= 'db_hive',
'hive_sync.username'= 'admin',
'hive_sync.password'= '123456',
'hive_sync.support_timestamp'= 'true'
);

6、查询视图数据，添加数据到输出表

# 将mysql数据同步到hudi和hive
INSERT INTO flink_cdc_sink_hudi_hive SELECT id, name,age,birthday, ts, part FROM view_source_flinkcdc_mysql ;

7、查看hive数据

beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000  -n admin
show tables from db_hive;

hive 会有两张表：flink_cdc_sink_hudi_hive_ro类型是读优化查询， flink_cdc_sink_hudi_hive_rt 类型快照查询。

关于FlinkCDC，hive，mysql与hudi的整合就先到这里了，有任何疑问的小伙伴欢迎给我留言，后续会持续更新【大数据+云原生】相关的文档，请小伙伴耐心等待~文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-419222.html

到了这里，关于大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）

一、概述

二、Hudi 数据管理

1）.hoodie文件

2）数据文件

三、数据存储

四、Hive 与 Hudi 集成使用

1）安装mysql数据库

2）安装 Hive

1、下载

2、配置

3、解决Hive与Hadoop之间guava版本的差异

4、下载对应版本的mysql驱动包

5、初始化元数据

6、修改hadoop配置文件core-site.xml,表示设置可访问的用户及用户组

7、将hudi-hive的jar包放到hive lib目录下

8、启动服务

9、测试验证

3）通过Hive sync tool 同步数据到Hive

1、JDBC模式同步

2、HMS 模式同步

五、基于 Flink CDC 同步 MySQL 分库分表构建实时数据湖

1）Flink CDC 是什么？

2）基于 Flink CDC 同步 MySQL 分库分表构建实时数据湖

1、添加flink mysql jar包

2、创建数据库表，并且配置binlog 文件

3、创建mysql 库表

4、在 Flink SQL CLI 中使用 Flink DDL 创建表

5、创建输出表，关联Hudi表，并且自动同步到Hive表

6、查询视图数据，添加数据到输出表

7、查看hive数据

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大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（FlinkCDC）

一、概述

二、Hudi 数据管理

1）.hoodie文件

2）数据文件

三、数据存储

四、Hive 与 Hudi 集成使用

1）安装mysql数据库

2）安装 Hive

1、下载

2、配置

3、解决Hive与Hadoop之间guava版本的差异

4、下载对应版本的mysql驱动包

5、初始化元数据

6、修改hadoop配置文件core-site.xml,表示设置可访问的用户及用户组

7、将hudi-hive的jar包放到hive lib目录下

8、启动服务

9、测试验证

3）通过Hive sync tool 同步数据到Hive

1、JDBC模式同步

2、HMS 模式同步

五、基于 Flink CDC 同步 MySQL 分库分表构建实时数据湖

1）Flink CDC 是什么？

2）基于 Flink CDC 同步 MySQL 分库分表构建实时数据湖

1、添加flink mysql jar包

2、创建数据库表，并且配置binlog 文件

3、 创建mysql 库表

4、在 Flink SQL CLI 中使用 Flink DDL 创建表

5、创建输出表，关联Hudi表，并且自动同步到Hive表

6、查询视图数据，添加数据到输出表

7、查看hive数据

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3、创建mysql 库表