Dataproc 可选 Hudi 组件

使用可选组件功能创建 Dataproc 集群时，可以安装 Hudi 等其他组件。本页介绍了如何在 Dataproc 集群上选择安装 Hudi 组件。

安装在 Dataproc 集群上后，Apache Hudi 组件会安装 Hudi 库，并在集群中配置 Spark 和 Hive 以便与 Hudi 搭配使用。

兼容的 Dataproc 映像版本

您可以在使用以下 Dataproc 映像版本创建的 Dataproc 集群上安装 Hudi 组件：

创建包含 Hudi 的 Dataproc 集群时，系统会配置以下 Spark 和 Hive 属性以便与 Hudi 搭配使用。

配置文件 属性 默认值
/etc/spark/conf/spark-defaults.conf spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.sql.catalog.spark_catalog org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog
spark.sql.extensions org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension
spark.driver.extraClassPath /usr/lib/hudi/lib/hudi-sparkspark-version-bundle_scala-version-hudi-version.jar
spark.executor.extraClassPath /usr/lib/hudi/lib/hudi-sparkspark-version-bundle_scala-version-hudi-version.jar
/etc/hive/conf/hive-site.xml hive.aux.jars.path file:///usr/lib/hudi/lib/hudi-hadoop-mr-bundle-version.jar

安装组件

在创建 Dataproc 集群时安装 Hudi 组件。

Dataproc 映像版本页面列出了每个 Dataproc 映像版本中包含的 Hudi 组件版本。

控制台

  1. 启用组件。
    • 在 Google Cloud 控制台中，打开 Dataproc 创建集群页面。选中设置集群面板。
    • 在组件部分中执行以下操作：
      • 在可选组件下，选择 Hudi 组件。

gcloud 命令

如需创建包含 Hudi 组件的 Dataproc 集群，请使用带有 --optional-components 标志的命令。

gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME \
    --region=REGION \
    --optional-components=HUDI \
    --image-version=DATAPROC_VERSION \
    --properties=PROPERTIES

替换以下内容：

  • CLUSTER_NAME：必填。新集群的名称。
  • REGION：必填。集群区域。
  • DATAPROC_IMAGE：可选。您可以使用此可选标志指定非默认的 Dataproc 映像版本（请参阅默认的 Dataproc 映像版本）。
  • PROPERTIES：可选。您可以使用此可选标志设置 Hudi 组件属性，这些属性使用 hudi: 文件前缀指定（例如 properties=hudi:hoodie.datasource.write.table.type=COPY_ON_WRITE）。
    • Hudi 组件版本属性：您可以选择指定 dataproc:hudi.version 属性。注意：Hudi 组件版本由 Dataproc 设置为与 Dataproc 集群映像版本兼容。如果您设置此属性，如果指定的版本与集群映像不兼容，集群创建可能会失败。
    • Spark 和 Hive 属性：Dataproc 会在创建集群时设置 与 Hudi 相关的 Spark 和 Hive 属性。您无需在创建集群或提交作业时设置这些参数。

REST API

可以通过 Dataproc API 使用 SoftwareConfig.Component 将 Hudi 组件作为 clusters.create 请求的一部分进行安装。

提交作业以读取和写入 Hudi 表

使用 Hudi 组件创建集群后，您可以提交用于读取和写入 Hudi 表的 Spark 和 Hive 作业。

gcloud CLI 示例：

gcloud dataproc jobs submit pyspark \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --region=region \
    JOB_FILE \
    -- JOB_ARGS

PySpark 作业示例

以下 PySpark 文件会创建、读取和写入 Hudi 表。

#!/usr/bin/env python
"""Pyspark Hudi test."""

import sys
from pyspark.sql import SparkSession


def create_hudi_table(spark, table_name, table_uri):
  """Creates Hudi table."""
  create_table_sql = f"""
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} (
      uuid string,
      begin_lat double,
      begin_lon double,
      end_lat double,
      end_lon double,
      driver string,
      rider string,
      fare double,
      partitionpath string,
      ts long
    ) USING hudi
    LOCATION '{table_uri}'
    TBLPROPERTIES (
      type = 'cow',
      primaryKey = 'uuid',
      preCombineField = 'ts'
    )
    PARTITIONED BY (partitionpath)
  """
  spark.sql(create_table_sql)


def generate_test_dataframe(spark, n_rows):
  """Generates test dataframe with Hudi's built-in data generator."""
  sc = spark.sparkContext
  utils = sc._jvm.org.apache.hudi.QuickstartUtils
  data_generator = utils.DataGenerator()
  inserts = utils.convertToStringList(data_generator.generateInserts(n_rows))
  return spark.read.json(sc.parallelize(inserts, 2))


def write_hudi_table(table_name, table_uri, df):
  """Writes Hudi table."""
  hudi_options = {
      'hoodie.table.name': table_name,
      'hoodie.datasource.write.recordkey.field': 'uuid',
      'hoodie.datasource.write.partitionpath.field': 'partitionpath',
      'hoodie.datasource.write.table.name': table_name,
      'hoodie.datasource.write.operation': 'upsert',
      'hoodie.datasource.write.precombine.field': 'ts',
      'hoodie.upsert.shuffle.parallelism': 2,
      'hoodie.insert.shuffle.parallelism': 2,
  }
  df.write.format('hudi').options(**hudi_options).mode('append').save(table_uri)


def query_commit_history(spark, table_name, table_uri):
  tmp_table = f'{table_name}_commit_history'
  spark.read.format('hudi').load(table_uri).createOrReplaceTempView(tmp_table)
  query = f"""
    SELECT DISTINCT(_hoodie_commit_time)
    FROM {tmp_table}
    ORDER BY _hoodie_commit_time
    DESC
  """
  return spark.sql(query)


def read_hudi_table(spark, table_name, table_uri, commit_ts=''):
  """Reads Hudi table at the given commit timestamp."""
  if commit_ts:
    options = {'as.of.instant': commit_ts}
  else:
    options = {}
  tmp_table = f'{table_name}_snapshot'
  spark.read.format('hudi').options(**options).load(
      table_uri
  ).createOrReplaceTempView(tmp_table)
  query = f"""
    SELECT _hoodie_commit_time, begin_lat, begin_lon,
        driver, end_lat, end_lon, fare, partitionpath,
        rider, ts, uuid
    FROM {tmp_table}
  """
  return spark.sql(query)


def main():
  """Test create write and read Hudi table."""
  if len(sys.argv) != 3:
    raise Exception('Expected arguments: <table_name> <table_uri>')

  table_name = sys.argv[1]
  table_uri = sys.argv[2]

  app_name = f'pyspark-hudi-test_{table_name}'
  print(f'Creating Spark session {app_name} ...')
  spark = SparkSession.builder.appName(app_name).getOrCreate()
  spark.sparkContext.setLogLevel('WARN')

  print(f'Creating Hudi table {table_name} at {table_uri} ...')
  create_hudi_table(spark, table_name, table_uri)

  print('Generating test data batch 1...')
  n_rows1 = 10
  input_df1 = generate_test_dataframe(spark, n_rows1)
  input_df1.show(truncate=False)

  print('Writing Hudi table, batch 1 ...')
  write_hudi_table(table_name, table_uri, input_df1)

  print('Generating test data batch 2...')
  n_rows2 = 10
  input_df2 = generate_test_dataframe(spark, n_rows2)
  input_df2.show(truncate=False)

  print('Writing Hudi table, batch 2 ...')
  write_hudi_table(table_name, table_uri, input_df2)

  print('Querying commit history ...')
  commits_df = query_commit_history(spark, table_name, table_uri)
  commits_df.show(truncate=False)
  previous_commit_ts = commits_df.collect()[1]._hoodie_commit_time

  print('Reading the Hudi table snapshot at the latest commit ...')
  output_df1 = read_hudi_table(spark, table_name, table_uri)
  output_df1.show(truncate=False)

  print(f'Reading the Hudi table snapshot at {previous_commit_ts} ...')
  output_df2 = read_hudi_table(spark, table_name, table_uri, previous_commit_ts)
  output_df2.show(truncate=False)

  print('Stopping Spark session ...')
  spark.stop()

  print('All done')


main()

以下 gcloud CLI 命令会将示例 PySpark 文件提交到 Dataproc。

gcloud dataproc jobs submit pyspark \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    gs://BUCKET_NAME/pyspark_hudi_example.py \
    -- TABLE_NAME gs://BUCKET_NAME/TABLE_NAME

使用 Hudi CLI

Hudi CLI 位于 Dataproc 集群主服务器节点上的 /usr/lib/hudi/cli/hudi-cli.sh 中。您可以使用 Hudi CLI 查看 Hudi 表架构、提交内容和统计信息，以及手动执行管理操作，例如安排压缩（请参阅使用 hudi-cli）。

如需启动 Hudi CLI 并连接到 Hudi 表，请执行以下操作：

  1. 通过 SSH 连接到主节点。
  2. 运行 /usr/lib/hudi/cli/hudi-cli.sh。命令提示符会更改为 hudi->。
  3. 运行 connect --path gs://my-bucket/my-hudi-table。
  4. 运行命令，例如用于描述表架构的 desc 或用于显示提交历史记录的 commits show。
  5. 如需停止 CLI 会话，请运行 exit。

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