探索在Apache SeaTunnel上使用Hudi连接器，高效管理大数据的技术

Apache Hudi是一个数据湖处理框架，通过提供简单的方式来进行数据的插入、更新和删除操作，Hudi能够帮助数据工程师和科学家更高效地处理大数据，并支持实时查询。

支持的处理引擎

Spark
Flink
SeaTunnel Zeta

主要特性

• 批处理
• 流处理
• 精确一次性
• 列投影
• 并行处理
• 支持用户自定义切分

描述

Hudi Source 连接器专为从Apache Hudi管理的数据湖中读取数据而设计。目前，它支持Hudi COW（Copy on Write）表和批处理模式下的快照查询。

为了使用此连接器，您必须确保您的Spark/Flink集群已集成Hive。已测试的Hive版本为2.3.9。

Apache Hudi解决了数据湖在数据频繁变更时面临的数据管理问题，如数据同步延迟、复杂的数据管道维护和高成本的数据存储。通过使用Hudi，组织能够简化数据的插入、更新和删除操作，同时支持近实时的数据查询和分析，极大提高了数据处理的灵活性和效率。

支持的数据源信息

Tip

• 目前仅支持Hudi COW表和批处理模式下的快照查询

数据类型映射

源选项

任务示例

简单示例：

此示例从一个Hudi COW表读取数据，并为环境配置Kerberos，输出到控制台。

# 定义运行环境
env {
  # 在此处设置flink配置
  execution.parallelism = 2
  job.mode = "BATCH"
}
source{
  Hudi {
    table.path = "hdfs://nameservice/data/hudi/hudi_table/"
    table.type = "cow"
    conf.files = "/home/test/hdfs-site.xml;/home/test/core-site.xml;/home/test/yarn-site.xml"
    use.kerberos = true
    kerberos.principal = "test_user@xxx"
    kerberos.principal.file = "/home/test/test_user.keytab"
  }
}

transform {
    # 如果您希望了解更多关于配置SeaTunnel及其插件的信息，
    # 请访问 https://seatunnel.apache.org/docs/transform-v2/sql/
}

sink {
    Console {}
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

通过使用Apache Hudi和其源连接器，企业可以实现更高效、更灵活的大数据管理和分析，帮助开发者解决在数据湖环境下常见的数据同步与查询挑战。

本文由 白鲸开源科技 提供发布支持！