Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个用于大数据湖的开源数据存储和处理框架。它旨在提供高效的增量数据处理和实时数据查询功能。本文将介绍Hudi的安装部署以及基本使用方法。
安装部署
Hudi依赖于Apache Hadoop和Apache Spark，因此在安装Hudi之前，需要先安装和配置这两个组件。以下是安装Hudi的基本步骤：
安装Apache Hadoop：根据官方文档下载并安装适合您操作系统的Hadoop版本。安装完成后，配置Hadoop的环境变量。
安装Apache Spark：同样地，根据官方文档下载并安装适合您操作系统的Spark版本。安装完成后，配置Spark的环境变量。
下载Hudi：从Hudi的官方GitHub仓库下载最新的发布版本。解压下载的文件到您选择的目录。
配置Hudi：进入Hudi的解压目录，编辑hudi-spark-bundle/build.gradle文件，将hadoopVersion和sparkVersion设置为您安装的Hadoop和Spark的版本号。
构建Hudi：在Hudi的根目录下执行以下命令来构建Hudi：
./gradlew clean build -x test
构建完成后，将在hudi-spark-bundle/build/libs目录下生成一个名为hudi-spark-bundle-x.x.x.jar的文件，这是Hudi的Spark bundle。
部署Hudi：将生成的hudi-spark-bundle-x.x.x.jar文件上传到您的Spark集群中的一个节点上。
配置Spark：在Spark的配置文件spark-defaults.conf中，添加以下配置项：
spark.jars /path/to/hudi-spark-bundle-x.x.x.jar
将/path/to/hudi-spark-bundle-x.x.x.jar替换为您上传的Hudi的Spark bundle的路径。
完成安装：重新启动Spark集群，Hudi即安装完成。
基本使用方法
Hudi提供了一系列的API和工具，用于数据的写入、更新和查询。下面是一个基本的使用示例：
import org.apache.hudi.DataSourceReadOptions._
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._
import org.apache.spark.sql.SaveMode
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("HudiExample")
.master("local[*]")
.config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
.getOrCreate()
// 读取数据
val df = spark.read.format("hudi")
.option(QUERY_TYPE_OPT_KEY, QUERY_TYPE_SNAPSHOT_OPT_VAL)
.load("/path/to/hudi/table")
// 显示数据
df.show()
// 写入数据
val data = Seq(
(1, "John"),
(2, "Jane"),
(3, "Alice")
).toDF("id", "name")
data.write.format("hudi")
.option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
.option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "timestamp")
.option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "date")
.option(TABLE_NAME, "hudi_table")
.option(HIVE_SYNC_ENABLED_OPT_KEY, "true")
.option(HIVE_TABLE_OPT_KEY, "hudi_table")
.option(HIVE_PARTITION_FIELDS_OPT_KEY, "date")
.mode(SaveMode.Append)
.save("/path/to/hudi/table")
以上示例代码中，我们首先创建了一个SparkSession，然后使用spark.read方法读取Hudi表中的数据并显示。接着，我们创建了一个包含id和name字段的DataFrame，并使用data.write方法将数据写入Hudi表。
在写入数据时，我们使用了一些Hudi的配置项，如RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY用于指定记录的唯一标识字段，PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY用于指定用于合并记录的字段，PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY用于指定分区字段等。
最后，我们使用mode(SaveMode.Append)来指定写入模式为追加模式，并调用save方法将数据保存到Hudi表中。
这只是Hudi的基本使用方法，Hudi还提供了更多高级功能，如增量数据处理、实时数据查询等。可以参考Hudi的官方文档和示例代码来了解更多详细信息
