在DLI使用Hudi提交Spark Jar作业

更新时间：2025-01-09 GMT+08:00

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提交Spark jar作业的场景需要手动配置由LakeFormation提供元数据服务的Hudi锁实现类，请参照 Hudi锁配置说明。

登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Spark作业”，进入到Spark作业的界面。

提交Hudi相关的Spark jar作业需要选择Spark版本为3.3.1，且使用的通用队列需要支持Hudi。
单击右上角的”创建作业”即可提交Spark jar的作业。

编写并打包Spark jar的程序包：（以Maven项目为例）

创建或使用现有的maven java项目，在 pom.xml 中引入scala 2.12，spark 3.3.1 和hudi 0.11.0 版本的依赖。由于DLI环境已提供所需依赖，因此scope可以配置为provided。

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.scala-lang</groupId>
    <artifactId>scala-library</artifactId>
    <version>2.12.15</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
    <version>3.3.1</version>
    <scope>provided</scope>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
    <version>3.3.1</version>
    <scope>provided</scope>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.hudi</groupId>
    <artifactId>hudi-spark3-bundle_2.12</artifactId>
    <version>0.11.0</version>
    <scope>provided</scope>
  </dependency>
  <!-- ... -->
</dependencies>

配置 scala-maven-plugin，用于编译和打包。

<build>
  <plugins>
    <plugin>
      <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
      <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
      <version>3.3.1</version>
      <executions>
        <execution>
          <goals>
            <goal>compile</goal>
            <goal>testCompile</goal>
          </goals>
        </execution>
      </executions>
    </plugin>
    <!-- ... -->
  </plugins>
  <!-- ... -->
</build>

随后在main目录下创建scala目录，并新建一个包，随后在包目录下新建一个scala文件，在里面写入：

import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GenericRowWithSchema
import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{DataTypes, StructField, StructType}

import java.util.{ArrayList, List => JList}

object HudiScalaDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 步骤1：获取/创建SparkSession实例
    val spark = SparkSession.builder
      .enableHiveSupport
      .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .config("spark.sql.extensions", "org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension")
      .appName("spark_jar_hudi_demo")
      .getOrCreate

    // 步骤2：构造写入用的DataFrame数据
    val schema = StructType(Array(
      StructField("id", DataTypes.IntegerType),
      StructField("name", DataTypes.StringType),
      StructField("update_time", DataTypes.StringType),
      StructField("create_time", DataTypes.StringType)
    ))
    val data: JList[Row] = new ArrayList[Row]()
    data.add(new GenericRowWithSchema(Array(1, "Alice", "2024-08-05 09:00:00", "2024-08-01"), schema))
    data.add(new GenericRowWithSchema(Array(2, "Bob", "2024-08-05 09:00:00", "2024-08-02"), schema))
    data.add(new GenericRowWithSchema(Array(3, "Charlie", "2024-08-05 09:00:00", "2024-08-03"), schema))
    val df = spark.createDataFrame(data, schema)

    // 步骤3：配置写入的表名和OBS路径
    val databaseName = "default"
    val tableName = "hudi_table"
    val basePath = "obs://bucket/path/hudi_table"

    // 步骤4：执行写入，同时会同步DLI元数据服务建表
    df.write.format("hudi")
      .option("hoodie.table.name", tableName)
      .option("hoodie.datasource.write.table.type", "COPY_ON_WRITE")
      .option("hoodie.datasource.write.recordkey.field", schema.fields(0).name)  // 主键，必须配置
      .option("hoodie.datasource.write.precombine.field", schema.fields(2).name)  // 预聚合键，必须配置，如果不需要可以配置和主键相同的列
      .option("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", schema.fields(3).name)  // 分区列，可以配置多个分区，使用英语逗号分隔
      .option("hoodie.datasource.write.keygenerator.class", "org.apache.hudi.keygen.ComplexKeyGenerator")
      // 使用DLI元数据服务时，需要同步配置使用对应的Hudi锁实现类
      .option("hoodie.write.lock.provider", "com.huawei.luxor.hudi.util.DliCatalogBasedLockProvider")
      // 开启同步配置
      .option("hoodie.datasource.hive_sync.enable", "true")
      .option("hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields", schema.fields(3).name)
      // 根据实际分区字段情况配置，非分区表请选择 org.apache.hudi.hive.NonPartitionedExtractor
      .option("hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class", "org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor")
      .option("hoodie.datasource.hive_sync.use_jdbc", "false")
      .option("hoodie.datasource.hive_sync.table", tableName)
      .option("hoodie.datasource.hive_sync.database", databaseName)
      // 根据实际需求选择SaveMode
      .mode(SaveMode.Overwrite)
      .save(basePath)

    // 步骤5：使用SQL的方式查询刚才写入的表
    spark.sql(s"select id,name,update_time,create_time from ${databaseName}.${tableName} where create_time='2024-08-01'")
      .show(100)
  }
}

随后执行maven打包命令，从target目录获取打包的jar文件并上传至OBS目录中。

mvn clean install

提交Spark jar作业：

进入DLI界面，在左侧菜单点击”作业管理”->”Spark作业”，随后在右侧界面的右上角点击”创建作业”。
- 首先配置队列，Spark版本选择 3.3.1 及之后的版本。
- 可以选择配置作业名称，便于识别和筛选。
- 配置”应用程序”，路径指向上一步上传至OBS的Spark jar包。
- 配置委托。选择提交DLI作业所需的委托。
- 配置”主类（--class）”，为上一步中所写的，包含需要执行的main函数的类的全名。
- 在”Spark参数（--conf）“处也可以配置Hudi参数，但是需要额外添加前缀“spark.hadoop.“，例如：
```
spark.hadoop.hoodie.write.lock.provider=com.huawei.luxor.hudi.util.DliCatalogBasedLockProvider
```
- 配置”访问元数据”为”是”，推荐使用元数据服务管理Hudi表，上一步中写入配置包含了同步元数据的配置项。
最后点击右上角的”执行”按钮即可提交作业。
执行作业，检查日志：（注意：日志归档耗时较长，在作业执行完成后，日志可能需要等待1-5分钟才能归档。）

点击执行后会跳转到”Spark作业”界面，此处可以看到作业的执行状态。点击对应作业右侧的更多，可以在下拉菜单中跳转日志选单：
- 归档日志：跳转OBS界面，可以看到该作业的全部日志归档地址，包含提交日志，Driver日志和Executor日志，在此处可以下载日志。
- 提交日志：跳转到提交日志的聚合展示界面，可以查看任务提交中的日志信息。
- Driver日志：跳转到Driver日志的聚合展示界面，从上至下依次展示 spark.log， stderr.log以及stdout.log。
随后进入Driver日志，如果日志还未聚合，请等待几分钟后再次检查。可以在日志底部的stdout.log中查看到示例程序最后打印的select语句的结果。

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