分区并发控制

注意事项

分区并发写控制基于单表并发写控制的基础上实现，因此使用约束条件与单表并控制写基本相同。

当前分区并发只支持Spark方式写入，Flink不支持该特性。

为避免过大并发量占用ZooKeeper过多资源，对Hudi在ZooKeeper上增加了Quota配额限制，可以通过服务端修改Spark组件中参数zk.quota.number来调整Hudi的Quota配额，默认为500000，最小为5，且不可通过此参数来控制并行任务数，仅用来控制对ZooKeeper的访问压力。

使用分区并发机制

通过设置参数：hoodie.support.partition.lock=true来启动分区并发写。

示例：

spark datasource方式开启分区并发写：

upsert_data.write.format("hudi").
option("hoodie.datasource.write.table.type", "COPY_ON_WRITE").
option("hoodie.datasource.write.precombine.field", "col2").
option("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "primary_key").
option("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", "col0").
option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", 4).
option("hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning", "true").
option("hoodie.support.partition.lock", "true").
option("hoodie.table.name", "tb_test_cow").
mode("Append").save(s"/tmp/huditest/tb_test_cow")

spark-sql开启分区并发写：

set hoodie.support.partition.lock=true;
insert into hudi_table1 select 1,1,1;