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Apache Hudi怎么安装配置Alluxio

更新时间：2023-10-02

介绍

Apache Hudi (Hadoop Upserts Deletes and Incrementals)是一款高效的数据管理框架，可用于大数据领域的数据湖管理，以及数据增量和删除操作的处理。而Alluxio则是一种快速数据访问和存储系统，允许将数据从不同的数据源汇总到一起，以便更高效地访问和处理数据。本文将介绍如何在Hudi中集成Alluxio，以便在处理大量数据时获得更好的性能。

准备工作

在集成Hudi和Alluxio之前，您需要先安装和配置它们。以下是在CentOS 7上安装和配置Alluxio的步骤：

#下载安装包并解压
wget https://downloads.alluxio.io/downloads/files/2.4.0/alluxio-2.4.0-bin.tar.gz
tar -xvf alluxio-2.4.0-bin.tar.gz

#配置环境变量
echo "export ALLUXIO_HOME=/opt/alluxio-2.4.0-bin" >> ~/.bashrc
echo "export PATH=$ALLUXIO_HOME/bin:$PATH" >> ~/.bashrc

#启动Alluxio
./bin/alluxio-start.sh local

集成Hudi和Alluxio

现在，您已经安装和配置了Alluxio，可以开始在Hudi中集成它。首先，您需要在Hudi的依赖项中添加Alluxio：



    org.apache.hudi
    hudi-all-common
    0.8.0-incubating




    org.apache.hudi
    hudi-alluxio-bundle
    0.8.0-incubating

然后，您需要在Hudi表的配置文件中添加Alluxio的配置信息。以下是一个示例配置文件：

{
    "name": "my_hudi_table",
    "type": "COPY_ON_WRITE",
    "props": {
        "hoodie.write.storage.type": "COPY_ON_WRITE",
        "hoodie.compact.inline": "true",
        "hoodie.datasource.hive_sync.enable": "false",
        "hoodie.datasource.write.recordkey.field": "id",
        "hoodie.datasource.write.partitionpath.field": "created_at",
        "hoodie.table.name": "my_hudi_table",
        "hoodie.datasource.write.keygenerator.class": "org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator",
        "hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class": "org.apache.hudi.hive.NonPartitionedExtractor",
        "hoodie.datasource.hive_sync.jdbcurl": "jdbc:mysql://localhost:3306/hive",
        "hoodie.datasource.hive_sync.username": "root",
        "hoodie.datasource.hive_sync.password": "password",
        "hoodie.datasource.hive_sync.database": "hive",
        "hoodie.datasource.hive_sync.table": "my_hudi_table",
        "hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields": "",
        "hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor": "org.apache.hudi.hive.NonPartitionedExtractor",
        "hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning": "false",
        "hoodie.datasource.hive_sync.enable": "false",
        "hoodie.datasource.alluxio.path": "/tmp/hudi/alluxio"
    }
}

在上面的配置文件中，您需要将"hoodie.datasource.alluxio.path"的值设置为Alluxio的目录。

使用Alluxio

现在，您已经将Alluxio集成到Hudi中，可以开始在Hudi中使用它。以下是使用Alluxio存储数据的示例代码：

JavaRDD hoodieRecords;
Configuration hadoopConf = new Configuration();
HoodieWriteConfig config = HoodieWriteConfig.newBuilder()
    .withPath("/tmp/hudi/test_table") // Hudi 表目录
    .withSchema(SCHEMA) // Hudi 表模式
    .withParallelism(2, 2) // 并行度
    .withCompactionConfig(HoodieCompactionConfig.newBuilder().build()) // 合并配置
    .withBulkInsertSortMode(BulkInsertSortMode.GLOBAL_SORT) // 排序方式
    .forTable("test_table") // Hudi 表名称
    .withIndexConfig(HoodieIndexConfig.newBuilder().build()) // 索引配置
    .withStorageConfig(HoodieStorageConfig.newBuilder().build()) // 存储配置
    .forTable("test_table")
    .withEmbeddedTimelineServerEnabled(true)
    .withFileSystemViewConfig(HoodieFileSystemViewConfig.newBuilder().withEnableReloadCache(true)
        .withRetainMinuteTimeline(10).build())
    .withMetricsConfig(metricsConfig)
    .withConsistencyGuardConfig(ConsistencyGuardConfig.newBuilder()
        .withConsistencyCheckEnabled(true)
        .withInitialConsistencyCheck(false)
        .build())
    .withAutoCommit(false)
    .withProps(props)
    .withSparkConf(sparkConf)
    .withHadoopConf(hadoopConf)
    .withBulkInsertParallelism(10).build();
HoodieJavaWriter hoodieJavaWriter = new HoodieJavaWriter(config);
hoodieJavaWriter.withIndexWriter(new HoodieIndex(indexConfig, hadoopConf)).write(hoodieRecords, taskUUID);

当使用Alluxio时，只需将"hoodie.datasource.write.storage.type"的值设置为"Alluxio"即可：

"hoodie.datasource.write.storage.type": "alluxio"

总结

本文介绍了如何在Hudi中集成Alluxio以提高数据处理性能。首先，您需要在CentOS上安装和配置Alluxio，然后在Hudi依赖项中添加Alluxio依赖项，最后在Hudi表配置文件中添加Alluxio的配置信息。当使用Alluxio时，将"hoodie.datasource.write.storage.type"的值设置为"Alluxio"即可。结合这些步骤，您可以更加高效地管理，访问和处理大量数据。

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