使用maven对hudi进行构建(spark3.1,scala-2.12),编译完成后与spark集成,集成后使用spark-shell操作hudi,将spark-shell启动使用spark-shell运行
时间: 2023-11-08 14:02:06 浏览: 74
以下是使用maven对hudi进行构建并与spark集成的步骤:
1. 下载hudi源码
可以从hudi的官方github仓库中下载源码,链接为:https://github.com/apache/hudi
2. 构建hudi
进入hudi源码目录,使用以下命令进行构建:
```
mvn clean package -DskipTests -Dspark.version=3.1.1 -Dscala-2.12
```
其中,-DskipTests表示跳过测试,-Dspark.version指定spark版本,-Dscala-2.12指定scala版本。
构建完成后,会在hudi的target目录下生成hudi-xxx.jar包。
3. 将hudi与spark集成
将hudi-xxx.jar包加入到spark的classpath中,可以通过以下命令进行添加:
```
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath):/path/to/hudi-xxx.jar
```
其中,/path/to/hudi-xxx.jar需要替换为hudi-xxx.jar包的实际路径。
4. 使用spark-shell操作hudi
启动spark-shell,运行以下命令,可以创建一个hudi表:
```
import org.apache.spark.sql.SaveMode
import org.apache.hudi.QuickstartUtils._
val tableName = "hudi_test"
val basePath = "/tmp/hudi_test"
val dataGen = new DataGenerator
val inserts = dataGen.generateInserts(10)
val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2))
df.write.format("org.apache.hudi").
options(getQuickstartWriteConfigs).
option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").
option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").
option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").
option(TABLE_NAME, tableName).
mode(SaveMode.Append).
save(basePath)
```
运行以上命令后,会在/tmp/hudi_test目录下创建一个hudi表hudi_test。
接下来,可以使用spark-shell的API对hudi表进行操作,例如:
```
import org.apache.spark.sql.functions._
val df = spark.read.format("org.apache.hudi").
load("/tmp/hudi_test/*/*/*/*")
df.show()
```
以上命令会读取hudi_test表的数据,并展示结果。
至此,使用maven对hudi进行构建并与spark集成的步骤结束,可以使用spark-shell对hudi进行操作了。