Hudi系列9:Flink SQL操作hudi表 一. 准备工作 二. 插入数据 三. 查询数据 四. 更新数据 五. 流查询 六. 删除数据 参考:

一. 准备工作

-- 启动yarn-session
/home/flink-1.15.2/bin/yarn-session.sh -d
-- 在yarn session模式下启动flink sql
 /home/flink-1.15.2/bin/sql-client.sh embedded -s yarn-session

二. 插入数据

代码:

-- sets up the result mode to tableau to show the results directly in the CLI
set execution.result-mode=tableau;

CREATE TABLE t2(
  uuid VARCHAR(20) PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
  name VARCHAR(10),
  age INT,
  ts TIMESTAMP(3),
  `partition` VARCHAR(20)
)
PARTITIONED BY (`partition`)
WITH (
  'connector' = 'hudi',
  'path' = 'hdfs://hp5:8020/user/hudi_data/t2',
  'table.type' = 'MERGE_ON_READ' -- this creates a MERGE_ON_READ table, by default is COPY_ON_WRITE
);

-- insert data using values
INSERT INTO t2 VALUES
  ('id1','Danny',23,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:01','par1'),
  ('id2','Stephen',33,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:02','par1'),
  ('id3','Julian',53,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:03','par2'),
  ('id4','Fabian',31,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:04','par2'),
  ('id5','Sophia',18,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:05','par3'),
  ('id6','Emma',20,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:06','par3'),
  ('id7','Bob',44,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:07','par4'),
  ('id8','Han',56,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:08','par4');

测试记录:

三. 查询数据

select * from t2;

四. 更新数据

更新数据和insert数据类似

-- this would update the record with key 'id1'
insert into t1 values
  ('id1','Danny',27,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:01','par1');

注意，现在保存模式是追加。通常，总是使用追加模式，除非您试图第一次创建表。再次查询数据将显示更新的记录。每个写操作都会生成一个由时间戳表示的新提交。在之前的提交中查找相同的_hoodie_record_keys的_hoodie_commit_time、age字段的更改。

测试记录:

五. 流查询

Hudi Flink还提供了获取自给定提交时间戳以来更改的记录流的功能。这可以通过使用Hudi的流查询和提供需要流化更改的起始时间来实现。如果我们希望在给定的提交之后进行所有更改(通常是这样)，则不需要指定endTime。

CREATE TABLE t1(
  uuid VARCHAR(20) PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
  name VARCHAR(10),
  age INT,
  ts TIMESTAMP(3),
  `partition` VARCHAR(20)
)
PARTITIONED BY (`partition`)
WITH (
  'connector' = 'hudi',
  'path' = '${path}',
  'table.type' = 'MERGE_ON_READ',
  'read.streaming.enabled' = 'true',  -- this option enable the streaming read
  'read.start-commit' = '20210316134557', -- specifies the start commit instant time
  'read.streaming.check-interval' = '4' -- specifies the check interval for finding new source commits, default 60s.
);

-- Then query the table in stream mode
select * from t1;

这将给出读取之后发生的所有更改。start-commit提交。该特性的独特之处在于，它现在允许您在流或批处理数据源上编写流管道.

六. 删除数据

在流查询中使用数据时，Hudi Flink源还可以接受来自底层数据源的更改日志，然后按行级应用UPDATE和DELETE。然后，您可以在Hudi上为各种RDBMS同步一个NEAR-REAL-TIME快照。

参考:

1. https://hudi.apache.org/docs/0.12.0/flink-quick-start-guide