hudi 删除数据命令

根据提供的引用内容，Hudi删除数据的命令如下所示：

# 使用DataGenerator数据生成器，基于已有数据构建要删除的数据，最终保存到Hudi表中
# 需要设置属性参数：hoodie.datasource.write.operation 值为：delete
java -cp hoodie-hadoop-mr-bundle.jar \
  org.apache.hudi.utilities.deltastreamer.HoodieDeltaStreamer \
  --props /path/to/config/file.properties \
  --op delete

通过上述命令，可以将生成的要删除的数据保存到Hudi表中。另外，根据引用的打印结果，可以看出删除了2条数据，但是删除的程序跑的较慢，需要耐心等候。

相关问题

如何集成flink和hudi

Apache Flink 和 Apache Hudi 都是 Apache 软件基金会的开源项目，它们都是处理大规模数据的工具。Apache Flink 是一个分布式流处理引擎，而 Apache Hudi 是一个分布式数据湖，可以实现数据仓库中数据的更新、删除和插入。

要集成 Apache Flink 和 Apache Hudi，可以按照以下步骤进行操作：

1.下载 Apache Flink 和 Apache Hudi，将它们解压到本地文件夹。

2.启动 Apache Flink 集群。可以使用以下命令启动：

./bin/start-cluster.sh

3.启动 Apache Hudi。可以使用以下命令启动：

./bin/start-hoodie.sh

4.在代码中使用 Apache Flink 和 Apache Hudi。可以使用以下代码示例：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.hudi.client.HoodieWriteClient;
import org.apache.hudi.client.WriteStatus;
import org.apache.hudi.client.common.HoodieFlinkEngineContext;
import org.apache.hudi.client.common.HoodieSparkEngineContext;
import org.apache.hudi.common.model.HoodieTableType;
import org.apache.hudi.common.util.CommitUtils;
import org.apache.hudi.common.util.ReflectionUtils;
import org.apache.hudi.common.util.TypedProperties;
import org.apache.hudi.common.util.ValidationUtils;
import org.apache.hudi.flink.HoodieFlinkWriteConfiguration;
import org.apache.hudi.flink.HoodieFlinkWriter;
import org.apache.hudi.flink.HoodieFlinkWriterFactory;
import org.apache.hudi.flink.source.StreamReadOperator;
import org.apache.hudi.flink.utils.CollectSink;
import org.apache.hudi.flink.utils.TestConfigurations;
import org.apache.hudi.flink.utils.TestData;
import org.apache.hudi.flink.utils.TestDataGenerator;
import org.apache.hudi.streamer.FlinkStreamer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;

import java.util.List;
import java.util.Properties;

public class FlinkHudiIntegrationExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // set up the streaming execution environment
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // create a Kafka source
        SourceFunction<ConsumerRecord<String, String>> kafkaSource = KafkaSource.<String, String>builder()
                .setBootstrapServers("localhost:9092")
                .setTopics("test_topic")
                .build();

        // create a Hudi sink
        TypedProperties properties = new TypedProperties();
        properties.setProperty("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "id");
        properties.setProperty("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", "ts");
        properties.setProperty("hoodie.table.name", "test_table");
        properties.setProperty("hoodie.table.type", HoodieTableType.COPY_ON_WRITE.name());
        properties.setProperty("hoodie.datasource.write.keygenerator.class", ReflectionUtils.loadClass(
                "org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator").getName());
        properties.setProperty("hoodie.datasource.write.payload.class", ReflectionUtils.loadClass(
                "org.apache.hudi.example.data.SimpleJsonPayload").getName());
        properties.setProperty("hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning", "true");
        HoodieFlinkWriteConfiguration writeConfig = HoodieFlinkWriteConfiguration.newBuilder()
                .withProperties(properties)
                .build();
        HoodieFlinkWriter<ConsumerRecord<String, String>> hudiSink = HoodieFlinkWriterFactory.<ConsumerRecord<String, String>>newInstance()
                .writeConfig(writeConfig)
                .withEngineContext(new HoodieFlinkEngineContext(env))
                .build();

        // add the Kafka source and Hudi sink to the pipeline
        env.addSource(kafkaSource)
                .map(new StreamReadOperator())
                .addSink(hudiSink);

        // execute the pipeline
        env.execute("Flink Hudi Integration Example");
    }
}

这个代码示例展示了如何在 Apache Flink 中使用 Apache Hudi。它使用 Kafka 作为数据源，将数据写入到 Hudi 表中。

以上就是集成 Apache Flink 和 Apache Hudi 的步骤。需要注意的是，集成过程中可能会遇到一些问题，需要根据具体情况进行解决。