3.修改代码兼容 （\hudi-release-0.12.0\hudi-common\src\main\java\org\apache\hudi\common\table\log\block\HoodieParquetDataBlock.java）怎么做

在Hudi项目中，修改代码以实现兼容性通常需要遵循以下步骤：

1. 打开文件：\hudi-release-0.12.0\hudi-common\src\main\java\org\apache\hudi\common\table\log\block\HoodieParquetDataBlock.java。

2. 阅读代码：仔细阅读HoodieParquetDataBlock.java文件的内容，了解其功能和实现方式。

3. 确定修改点：根据你的需求，确定需要修改的代码位置。可能需要添加、删除或修改一些代码行。

4. 修改代码：根据你的需求，对代码进行相应的修改。确保修改后的代码逻辑正确，并且与原有代码兼容。

5. 编译和测试：在修改完成后，编译整个项目，并运行相关的测试用例，确保修改后的代码没有引入新的错误，并且与其他组件兼容。

6. 提交修改：将修改后的代码提交到版本控制系统中，以便其他开发人员可以查看和审查你的修改。

相关问题

Hudi 0.12.0 搭建

Hudi是一个基于Hadoop的开源数据湖技术，可以支持大规模数据的实时流式处理和增量更新。以下是Hudi 0.12.0的搭建步骤。

1. 安装Hadoop和Spark

首先需要安装Hadoop和Spark，这里不再赘述。

2. 下载Hudi

从Hudi官方网站（https://hudi.apache.org/）下载Hudi的二进制文件。

3. 配置Hadoop和Spark

将Hadoop和Spark的配置文件放置在Hudi的conf目录下。

4. 配置Hudi

在Hudi的conf目录下创建hudi-site.xml文件，并添加以下内容：

<configuration>
  <property>
    <name>hoodie.write.concurrency.mode</name>
    <value>optimistic_concurrency_control</value>
    <description>
      Concurrency control mode to use for writes. Supported modes are: optimistic_concurrency_control, pessimistic_concurrency_control
    </description>
  </property>
  <property>
    <name>hoodie.datasource.write.recordkey.field</name>
    <value>id</value>
    <description>
      The field in the record that uniquely identifies a record. If not set, the record will be assigned a random UUID as the key.
    </description>
  </property>
  <property>
    <name>hoodie.datasource.write.partitionpath.field</name>
    <value>date</value>
    <description>
      The field in the record that is used to determine the partition path. If not set, the partition path will be the default partition path.
    </description>
  </property>
</configuration>

5. 启动Hudi

使用以下命令启动Hudi：

./bin/hudi-quickstart.sh

6. 测试Hudi

使用以下命令运行Hudi测试：

./bin/run-hoodie-quickstart.sh

如果一切正常，将会在终端中输出相关信息。

以上是Hudi 0.12.0的搭建步骤，希望对您有所帮助。

hudi0.12搭建

Hudi是一个开源的实时数据湖工具，它专注于提供高效的数据写入、更新和查询功能。在Hudi v0.12版本搭建过程中，一般需要以下几个步骤：

1. **环境准备**：
- 安装Java SDK：Hudi基于Java构建，首先确保你的系统上安装了Java 8及以上版本。
- 准备Git克隆Hudi仓库：`git clone https://github.com/apache/hudi.git`
- 创建一个新的目录作为工作区：`mkdir hudi-project && cd hudi-project`

2. **构建Hudi库**：
- 进入Hudi项目目录，切换到v0.12分支：`cd hudi && git checkout tags/v0.12.0`
- 构建Hudi库：运行`mvn clean install`，这将下载依赖并编译源码。

3. **配置Hadoop或Spark**：
- 配置Hudi需要Hadoop或Apache Spark的支持。如果你使用的是Hadoop，确保已经配置了HDFS；如果使用Spark，添加Spark的坐标到`pom.xml`文件中，并确保Spark集群可用。

4. **创建表定义**：
使用Hudi提供的命令行工具`hudi-spark-client`，创建表定义（hoodie.datasource.write.table.name），指定路径（hoodie.datasource.write.path）等信息。例如：

   hudi-spark-shell \
   --jars target/hudi-spark-binding-0.12.0.jar \
   --class org.apache.hudi.client.HoodieSparkClient \
   -- --hoodie.datasource.write.table_name=my_table \
   --hoodie.datasource.write.format=hudi \
   --hoodie.datasource.write.path=hdfs://<your_hdfs_path>

5. **加载数据**：
通过Spark DataFrame API将数据写入Hudi表，调用`write.mode('overwrite')`覆盖或追加数据。

6. **验证和查询**：
可以使用Spark SQL或其他查询工具检查数据是否已成功写入并可以进行查询。