如何配置Hive以读取Hudi表的MapReduce作业？

本文主要介绍了如何在MapReduce中配置Hive以读取Hudi表。需要安装并配置Hive和Hudi的依赖库。通过编写自定义的Hive SerDe类来解析Hudi表的数据格式。在Hive中创建外部表并指定自定义SerDe类，从而实现在MapReduce作业中读取Hudi表数据的功能。

MapReduce Hive 读取 Hudi 表的配置

（图片来源网络，侵删）

Hudi（Hadoop Upserts and Incremental Processing）是一个开源的数据湖解决方案，它提供了一种高效的方式来处理大规模数据的增量更新和插入操作，要在MapReduce环境中使用Hive读取Hudi表，需要进行以下配置：

1. 添加Hudi依赖

确保你的项目中包含了Hudi的依赖，在Maven项目的pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.hudi</groupId>
    <artifactId>hudihadoopmrbundle_2.12</artifactId>
    <version>0.9.0</version>
</dependency>

2. 配置Hive环境

为了让Hive能够识别Hudi表，需要将Hudi的jar包添加到Hive的类路径中，可以通过以下方式之一来实现：

方法一：在hivesite.xml中添加配置

<property>
    <name>hive.aux.jars.path</name>
    <value>file:///path/to/hudihadoopmrbundle_2.120.9.0.jar</value>
</property>

方法二：在Hive命令行中使用ADD JAR命令

（图片来源网络，侵删）

ADD JAR /path/to/hudihadoopmrbundle_2.120.9.0.jar;

3. 创建Hudi表

创建一个Hudi表，可以使用以下Hive DDL语句：

CREATE EXTERNAL TABLE hudi_table (
    id STRING,
    name STRING,
    age INT,
    ts TIMESTAMP
) STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hudi.hadoop.HoodieParquetInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
LOCATION '/path/to/hudi/data';

4. 查询Hudi表

现在可以使用标准的Hive SQL查询来查询Hudi表：

SELECT * FROM hudi_table;

5. 配置MapReduce作业

为了在MapReduce作业中使用Hudi表，需要在作业配置中添加Hudi相关的配置参数。

Configuration conf = new Configuration();
conf.set("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "id");
conf.set("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", "date");
conf.set("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ts");
conf.set("hoodie.datasource.hive_sync.enable", "true");
conf.set("hoodie.datasource.hive_sync.database", "default");
conf.set("hoodie.datasource.hive_sync.table", "hudi_table");
conf.set("hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields", "date");
conf.set("hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class", "org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor");

就是如何在MapReduce Hive中配置和使用Hudi表的基本步骤，具体的配置可能会根据你的需求和Hudi版本有所不同，请参考官方文档以获取更详细的信息。