hudi使用maven构建

是的，Apache Hudi可以使用Maven进行构建。你可以通过以下步骤进行构建：

1. 克隆Hudi的代码库：`git clone https://github.com/apache/incubator-hudi.git`

2. 进入代码库目录： `cd incubator-hudi`

3. 在代码库根目录下运行Maven构建命令：`mvn clean package`

这个命令会运行所有的单元测试并生成可执行的jar文件。如果你只想生成jar文件而不运行测试，可以使用以下命令：`mvn clean package -DskipTests`。

Maven构建完成后，你可以在`hudi-dist`目录中找到生成的jar文件。

相关问题

maven构建hudi

要使用Maven构建Hudi项目，你需要进行以下步骤：

1. 首先，将Apache Maven的名称修改为maven。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Hudi：初识Hudi](https://blog.csdn.net/x950913/article/details/107178364)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [从0到1搭建数据湖Hudi环境](https://blog.csdn.net/Aaron_ch/article/details/124081018)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

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

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。