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

java使用使用hudi-spark-client创建hudi表并写数据到hudi表中

在Java中使用Hudi的Spark客户端创建Hudi表并写入数据，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经在项目中添加了Hudi和Spark依赖。你可以在pom.xml文件中添加以下依赖项：

<dependencies>
    <!-- Hudi -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hudi</groupId>
        <artifactId>hudi-spark-bundle_2.12</artifactId>
        <version>0.9.0</version>
    </dependency>

    <!-- Spark -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
        <version>3.1.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
        <version>3.1.1</version>
    </dependency>
</dependencies>

2. 在Java中创建SparkSession对象：

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

SparkSession spark = SparkSession.builder()
    .appName("HudiExample")
    .master("local[*]")  // 根据实际运行环境设置
    .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
    .getOrCreate();

3. 创建Hudi表，指定表名、表类型（如COPY_ON_WRITE或MERGE_ON_READ）、键名和分区列：

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions;
import org.apache.hudi.HoodieDataSourceHelpers;
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig;

String tableName = "my_hudi_table";
String basePath = "/path/to/hudi_table";
String primaryKey = "id";
String partitionColumn = "date";

HoodieWriteConfig writeConfig = HoodieWriteConfig.newBuilder().withPath(basePath)
    .withSchema(HoodieDataSourceHelpers.createHoodieWriteSchema(schema))  // 设置数据模式
    .withParallelism(2, 2)  // 设置并行度
    .forTable(tableName)
    .withIndexConfig(HoodieIndexConfig.newBuilder().withIndexType(HoodieIndex.IndexType.BLOOM).build())  // 设置索引类型为Bloom
    .withCompactionConfig(HoodieCompactionConfig.newBuilder().archiveCommitsWith(30, TimeUnit.SECONDS).build())  // 设置30s内自动归档
    .build();

HoodieSparkEngineContext context = new HoodieSparkEngineContext(spark.sparkContext());
HoodieTableMetaClient metaClient = HoodieTableMetaClient.builder().setConf(spark.sparkContext().hadoopConfiguration())
    .setBasePath(basePath)
    .setLoadActiveTimelineOnLoad(true)
    .build();

HoodieTable table = HoodieSparkTable.create(writeConfig, context, metaClient);

4. 将数据写入Hudi表：

import org.apache.hudi.common.model.HoodieRecord;

// 创建要写入的数据集
List<HoodieRecord> records = Arrays.asList(
    new HoodieRecord(new HoodieKey("1", "2021-01-01"), data1),
    new HoodieRecord(new HoodieKey("2", "2021-01-02"), data2),
    new HoodieRecord(new HoodieKey("3", "2021-01-03"), data3)
);

JavaRDD<HoodieRecord> recordRDD = JavaSparkContext.fromSparkContext(spark.sparkContext()).parallelize(records);
String commitTime = HoodieTestUtils.makeNewCommitTime();
HoodieWriteClient<HoodieRecord> writeClient = new HoodieWriteClient<>(context, writeConfig);

writeClient.startCommit(commitTime);
writeClient.insert(recordRDD, commitTime);
writeClient.commit(commitTime, recordRDD);

以上是使用Hudi Spark客户端在Java中创建Hudi表并写入数据的基本步骤。请根据你的实际情况进行调整和扩展。

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._ import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}

这段代码主要是导入了 Hudi 相关的类和方法，并创建了一个 SparkSession 对象。其中：

- `org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._` 导入了所有 Hudi 写入数据时需要用到的选项；
- `org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs` 是 Hudi 提供的一个快速启动工具类，用于获取 Hudi 写入时需要的配置信息；
- `org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}` 导入了 Spark SQL 相关的类，包括 DataFrame、SaveMode 和 SparkSession。

完整代码可能是这样的：

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}

object HudiDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("HudiDemo")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    val data: DataFrame = spark.read.format("csv")
      .option("header", "true")
      .load("/path/to/csv")

    val hudiOptions = getQuickstartWriteConfigs

    data.write
      .format("org.apache.hudi")
      .options(hudiOptions)
      .mode(SaveMode.Overwrite)
      .save(hudiOptions.get(INSERT_OPERATION_OPT_KEY).get)
  }
}

这段代码将读取一个 CSV 文件并写入 Hudi 表中。其中，`getQuickstartWriteConfigs` 方法会返回一些默认的 Hudi 写入配置信息，你可以根据实际需求修改这些配置。最后，使用 `DataFrame.write` 将数据写入 Hudi 表中。