利用spark将mysql同步数据到hudi提供详细java代码案例

时间: 2023-12-14 12:05:22 浏览: 40
以下是一个基本的Java代码示例,用于将MySQL中的数据同步到Hudi: ```java import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions; import org.apache.hudi.HoodieSparkUtils; import org.apache.hudi.OverwriteWithLatestAvroPayload; import org.apache.hudi.QuickstartUtils; import org.apache.hudi.api.HoodieWriteClient; import org.apache.hudi.common.model.HoodieTableType; import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import java.util.Collections; import java.util.Properties; public class MySQLToHudiSync { public static void main(String[] args) { String tableName = "hudi_table"; String basePath = "file:///tmp/hudi_table"; String jdbcUrl = "jdbc:mysql://<mysql_host>:<mysql_port>/<mysql_db>"; String username = "<mysql_username>"; String password = "<mysql_password>"; String partitionKey = "id"; String hudiTableType = HoodieTableType.COPY_ON_WRITE.name(); SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("MySQLToHudiSync").config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer").getOrCreate(); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(spark.sparkContext()); Properties connectionProperties = new Properties(); connectionProperties.put("user", username); connectionProperties.put("password", password); Dataset<Row> jdbcDF = spark.read().jdbc(jdbcUrl, tableName, connectionProperties); JavaRDD<Row> rowsRDD = jdbcDF.javaRDD(); HoodieWriteConfig hoodieWriteConfig = HoodieWriteConfig.newBuilder().withPath(basePath) .withSchema(QuickstartUtils.getSchema()).withParallelism(2, 2) .withBulkInsertParallelism(3).withFinalizeWriteParallelism(2) .withStorageConfig(HoodieSparkUtils.getDefaultHoodieConf(jsc.hadoopConfiguration())) .withAutoCommit(false).withTableType(hudiTableType) .forTable(tableName).withIndexConfig(HoodieIndexConfig.newBuilder().withIndexType(HoodieIndex.IndexType.BLOOM).build()) .withProps(Collections.singletonMap(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY().key(), partitionKey)).build(); HoodieWriteClient hoodieWriteClient = new HoodieWriteClient<>(jsc, hoodieWriteConfig); hoodieWriteClient.upsert(rowsRDD.map(row -> { String key = row.getAs(partitionKey).toString(); return new UpsertPOJO(key, row); }), hoodieWriteConfig.getBasePath(), hoodieWriteConfig.getTableType(), OverwriteWithLatestAvroPayload.class.getName()); hoodieWriteClient.commit(); } public static class UpsertPOJO implements Serializable { private String key; private Row row; public UpsertPOJO(String key, Row row) { this.key = key; this.row = row; } public String getKey() { return key; } public void setKey(String key) { this.key = key; } public Row getRow() { return row; } public void setRow(Row row) { this.row = row; } } } ``` 代码中的`tableName`是要同步的MySQL表的名称,`basePath`是Hudi表的根路径。`jdbcUrl`,`username`和`password`是连接MySQL所需的凭据。`partitionKey`是Hudi表中用作分区键的字段名称。`hudiTableType`是Hudi表的类型,可以是`COPY_ON_WRITE`或`MERGE_ON_READ`。 代码中使用`HoodieWriteConfig`对象配置Hudi写入选项,例如`withPath`,`withSchema`,`withParallelism`,`withBulkInsertParallelism`等。`forTable`方法指定Hudi表的名称。`withIndexConfig`方法配置Hudi索引选项,例如索引类型和配置。`withProps`方法设置自定义属性。`withAutoCommit`方法用于控制提交方式,可以是自动提交或手动提交。 最后,使用`HoodieWriteClient`对象将MySQL数据插入Hudi表,使用`upsert`方法进行插入。`UpsertPOJO`类是自定义的POJO类,用于将MySQL中的行转换为要插入到Hudi表中的数据。`commit`方法用于提交更改。 请注意,此代码示例仅用于演示目的,并且可能需要进行修改以适应您的特定需求。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Flink +hudi+presto 流程图.docx

Flink +hudi+presto 流程图.docx 自己实现后画的一个流程图,便于理解
recommend-type

2024华为OD机试D卷 - 最多购买宝石数目 - 免费看解析和代码.html

私信博主免费获取真题解析以及代码
recommend-type

华为OD机试D卷 - 小朋友来自多少小区 - 免费看解析和代码.html

私信博主免费获取真题解析以及代码
recommend-type

C51单片机的示例-课程实验-LCD1602基础开发库-内含源码和说明书.zip

C51单片机的示例-课程实验-LCD1602基础开发库-内含源码和说明书.zip
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用 Python 画一个可以动的爱心

好的,我可以帮助您使用Python来绘制一个动态的爱心。您可以使用turtle库来实现。以下是实现代码: ```python import turtle import math # 设置画布和画笔 canvas = turtle.Screen() canvas.bgcolor("black") pencil = turtle.Turtle() pencil.speed(0) pencil.color("red", "pink") pencil.pensize(3) # 定义爱心函数 def draw_love(heart_size, x_offset=0, y_offset=0):
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依