更新时间:2022-05-13 GMT+08:00
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mor表视图读取

mor表同步给Hive后,会在Hive表中同步出:“表名+后缀_rt”和“表名+后缀_ro”两张表。其中后缀为rt表代表实时视图,后缀为ro的表代表读优化视图。例如:同步给Hive的hudi表名为test, 同步Hive后hive表中多出两张表分别为test_rt,和test_ro。

  • 实时视图读取(Hive,SparkSQL为例):直接读取Hive里面存储的后缀为_rt的hudi表即可。
    select count(*) from test_rt;
  • 实时视图读取(Spark dataSource API为例):和cow表一样,请参考cow表相关操作。
  • 增量视图读取(hive为例):
    set hive.input.format=org.apache.hudi.hadoop.hive.HoodieCombineHiveInputFormat; // sparksql 不需要指定
    set hoodie.test.consume.mode=INCREMENTAL;
    set hoodie.test.consume.max.commits=3;
    set hoodie.test.consume.start.timestamp=20201227153030;
    select count(*) from default.test_rt where `_hoodie_commit_time`>'20201227153030';
  • 增量视图读取(SparkSQL为例):
    set hoodie.test.consume.mode=INCREMENTAL;
    set hoodie.test.consume.start.timestamp=20201227153030;  // 指定初始增量拉取commit
    set hoodie.test.consume.end.timestamp=20210308212318;  // 指定增量拉取结束commit,如果不指定的话采用最新的commit
    select count(*) from default.test_rt where `_hoodie_commit_time`>'20201227153030';
  • 增量视图(Spark dataSource API为例):和cow表一样,请参考cow表相关操作。
  • 读优化视图读取(Hive,SparkSQL为例):直接读取Hive里面存储的后缀为_ro的hudi表即可。
    select count(*) from test_ro;
  • 读优化视图读取(Spark dataSource API为例):和读普通的dataSource表类似。

    必须指定查询类型QUERY_TYPE_OPT_KEY 为QUERY_TYPE_READ_OPTIMIZED_OPT_VAL

    spark.read.format("hudi")
    .option(QUERY_TYPE_OPT_KEY, QUERY_TYPE_READ_OPTIMIZED_OPT_VAL) // 指定查询类型为读优化视图
    .load("/tmp/default/mor_bugx/*/*/*/*") // 指定读取的hudi表路径,当前表有3级分区
    .createTempView("mycall")
    spark.sql("select * from mycall").show(100)
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