hudi是sql操作吗

Hudi提供了一套基于SQL的API，可以通过SQL语句来操作数据，例如查询、插入、更新、删除等操作。但是，Hudi并不是一种传统的关系型数据库，它更像是一种数据湖管理框架，支持在数据湖上进行增量写入、时间旅行、读写分离等功能。

Hudi的SQL语法类似于标准的SQL语句，但是有一些特定的语法和关键字，例如使用"Hoodie"前缀来标识数据表，使用"Hoodie Table"来创建数据表，使用"Hoodie Delta Stream"来处理实时数据流等。同时，Hudi还提供了一些自定义的函数，例如"HoodieCleanMetadata"函数用于清除元数据等。

总之，尽管Hudi提供了基于SQL的API，但它并不是一种传统的关系型数据库，而是一种数据湖管理框架，可以高效地管理大规模、分散的数据集，并具有高效、低延迟、一致性和容错性的特点。

相关问题

spark sql 读取hudi 表数据

您可以使用Spark SQL读取Hudi表数据。首先，您需要将Hudi作为数据源注册到SparkSession中。以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("HudiExample")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 将Hudi库添加到SparkSession
spark.sql("ADD JAR /path/to/hudi-spark-bundle.jar")

// 注册Hudi数据源
spark.sql("CREATE TEMPORARY VIEW hudi_table USING org.apache.hudi " +
  "OPTIONS (path 'hdfs://path/to/hudi_table', " +
  "tableName 'hudi_table', " +
  "recordKey 'id', " +
  "preCombineKey 'timestamp')")

// 查询Hudi表数据
val query = "SELECT * FROM hudi_table"
val hudiData = spark.sql(query)

hudiData.show()

在上面的代码中，您需要将`/path/to/hudi-spark-bundle.jar`替换为您的Hudi Spark Bundle JAR文件的路径。同时，您需要将`hdfs://path/to/hudi_table`替换为您实际的Hudi表路径。

注册Hudi数据源后，您可以使用Spark SQL查询Hudi表数据。在示例中，我们执行了一个简单的SELECT查询，并使用`show()`方法显示结果。

请注意，此示例假定您已经设置好了Spark和Hudi的环境。如果您还没有安装和配置Spark和Hudi，请按照相关文档进行操作。

Hudi on flink

Hudi on Flink是一种将Hudi与Flink结合使用的解决方案，它提供了一种实时化宽表数据的方法。Hudi是一种用于增量数据处理和实时数据湖建设的开源框架，而Flink是一种用于流式数据处理的开源框架。

Hudi on Flink的主要特点包括：
1. 支持批处理和流处理模式：Hudi on Flink可以同时支持批处理和流处理模式，使得用户可以根据自己的需求选择合适的处理方式。
2. 支持Flink SQL API：Hudi on Flink提供了对Flink SQL API的支持，使得用户可以使用SQL语句来操作和查询Hudi表。
3. 高效的索引方案：Hudi on Flink通过使用状态来实现高效的索引方案，从而提高了查询和更新的性能。
4. 支持UPDATE/DELETE操作：Hudi on Flink具有优秀的设计，可以支持更新和删除操作，使得数据的变更更加灵活和高效。
5. 适用于CDC数据入湖：由于Hudi on Flink的优秀设计和性能，它成为了当前最有潜力的CDC数据入湖方案。

总结起来，Hudi on Flink是一种将Hudi和Flink结合使用的解决方案，它可以实现宽表数据的实时化处理，并提供了高效的索引方案和支持UPDATE/DELETE操作的能力。