scala创建hudi空表并且设置字段

在Scala中创建Hudi表并设置字段，可以使用以下代码：

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._
import org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor
import org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}

val spark = SparkSession.builder()
    .appName("Hudi Example")
    .master("local[2]")
    .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
    .config("spark.sql.hive.convertMetastoreParquet", "false")
    .config("spark.sql.hive.caseSensitiveInferenceMode", "INFER_ONLY")
    .enableHiveSupport()
    .getOrCreate()

val tableName = "my_hudi_table"
val basePath = "/path/to/hudi/table"

val hudiOptions = Map[String, String](
    TABLE_TYPE_OPT_KEY -> MOR_TABLE_TYPE_OPT_VAL,
    RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY -> "id",
    PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY -> "timestamp",
    PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY -> "partition",
    KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY -> classOf[SimpleKeyGenerator].getName,
    PATH_FIELD_OPT_KEY -> "path",
    HIVE_STYLE_PARTITIONING_OPT_KEY -> "true",
    HIVE_PARTITION_FIELDS_OPT_KEY -> "partition",
    HIVE_PARTITION_EXTRACTOR_CLASS_OPT_KEY -> classOf[MultiPartKeysValueExtractor].getName
)

val df = spark.emptyDataFrame

df.write
  .format("org.apache.hudi")
  .options(hudiOptions)
  .option(PRECOMBINE_NUMBUCKETS_OPT_KEY, "12")
  .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
  .option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partition")
  .option(TABLE_NAME, tableName)
  .mode(SaveMode.Overwrite)
  .save(basePath)

这段代码创建了一个名为`my_hudi_table`的Hudi表，并将其保存在`/path/to/hudi/table`的路径下。表中包含`id`、`timestamp`和`partition`三个字段，其中`id`作为记录的唯一标识，`timestamp`用于记录写入时间，`partition`用于分区。

在这个例子中，我们使用了`SimpleKeyGenerator`作为键生成器，它将`id`作为记录的键。同时，我们使用了`MultiPartKeysValueExtractor`来从`partition`字段中提取分区信息。最后，我们将表保存为MOR（Merge on Read）类型的表，并设置了预合并桶的数量为12。