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Spark 3 支持矩阵

使用 Hudi 运行 spark-shell：

创建表

插入数据是关键！

读取数据：

索引数据

常见写入策略

常用配置项

索引相关

更新数据

合并数据

删除数据

时间旅行查询

增量查询

Spark 3 支持矩阵

hudi	支持的 Spark 3 版本
0.15.x 版本	3.5.x（默认版本）、3.4.x、3.3.x、3.2.x、3.1.x、3.0.x
0.14.x 版本	3.4.x（默认版本）、3.3.x、3.2.x、3.1.x、3.0.x
0.13.x 版本	3.3.x（默认版本）、3.2.x、3.1.x
0.12.x 版本	3.3.x（默认版本）、3.2.x、3.1.x
0.11.x 版本	3.2.x（默认版本，仅限 Spark 捆绑包）、3.1.x
0.10.x 版本	3.1.x（默认版本）、3.0.x
0.7.0 - 0.9.0	3.0.x 版本
0.6.0 及更早版本	不支持

从解压的目录中

使用 Hudi 运行 spark-shell：

# For Spark versions: 3.2 - 3.5
export SPARK_VERSION=3.5 # or 3.4, 3.3, 3.2
spark-shell --packages org.apache.hudi:hudi-spark$SPARK_VERSION-bundle_2.12:0.15.0 \
--conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' \
--conf 'spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog' \
--conf 'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension' \
--conf 'spark.kryo.registrator=org.apache.spark.HoodieSparkKryoRegistrar'

解释：

这段配置旨在通过 spark-shell 引入 Apache Hudi 的功能模块，配置序列化器及 Spark SQL 扩展，使 Spark 能够高效地管理和查询 Hudi 数据表。

启动 Spark Shell，并通过 --packages 选项动态引入 Apache Hudi 的依赖包。

spark.ql.extensions配置：

为 Spark 的 SQL 引擎添加 Hudi 的原生支持。
扩展 Spark SQL 的能力，使其支持 Hudi 特有的操作，比如 MERGE INTO 和 Hudi 表管理操作。

在 Kryo 序列化上，建议用户设置此配置以减少 Kryo 序列化开销：

--conf 'spark.kryo.registrator=org.apache.spark.HoodieKryoRegistrar'

适用于 Spark 3.2 及更高版本，使用 scala 2.12 版本和额外的配置：

--conf 'spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog'

接下来进入spark shell了，默认支持的是scala，或者sparksql或者python

假如想用java，需要写一个java项目，然后：

spark-submit --class JavaSparkExample --master local my-spark-app.jar

创建表

示例，用scala新建一个表名，和一个路径

// spark-shell
import scala.collection.JavaConversions._
import org.apache.spark.sql.SaveMode._
import org.apache.hudi.DataSourceReadOptions._
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.common.table.HoodieTableConfig._
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._
import org.apache.hudi.keygen.constant.KeyGeneratorOptions._
import org.apache.hudi.common.model.HoodieRecord
import spark.implicits._val tableName = "trips_table"
val basePath = "file:///tmp/trips_table"

Spark SQL创建表示例：

-- create a Hudi table that is partitioned.
CREATE TABLE hudi_table (ts BIGINT,uuid STRING,rider STRING,driver STRING,fare DOUBLE,city STRING
) USING HUDI
PARTITIONED BY (city);

插入数据是关键！

示例1：假如已经有data，我们插入数据并读取数据：

//定以basePath
val basePath = "file:///tmp/trips_table"//插入数据
data.write.format("hudi").options(Map("hoodie.table.name" -> tableName,"hoodie.datasource.write.base.path" -> basePath,"hoodie.datasource.write.recordkey.field" -> "id","hoodie.datasource.write.partitionpath.field" -> "date","hoodie.datasource.write.precombine.field" -> "timestamp")).mode("overwrite").save()//读取数据
val hudiDf = spark.read.format("hudi").load(basePath)
hudiDf.show()

示例2：（官方文档的例子）

// spark-shell
val columns = Seq("ts","uuid","rider","driver","fare","city")
val data =Seq((1695159649087L,"334e26e9-8355-45cc-97c6-c31daf0df330","rider-A","driver-K",19.10,"san_francisco"),(1695091554788L,"e96c4396-3fad-413a-a942-4cb36106d721","rider-C","driver-M",27.70 ,"san_francisco"),(1695046462179L,"9909a8b1-2d15-4d3d-8ec9-efc48c536a00","rider-D","driver-L",33.90 ,"san_francisco"),(1695516137016L,"e3cf430c-889d-4015-bc98-59bdce1e530c","rider-F","driver-P",34.15,"sao_paulo"    ),(1695115999911L,"c8abbe79-8d89-47ea-b4ce-4d224bae5bfa","rider-J","driver-T",17.85,"chennai"));var inserts = spark.createDataFrame(data).toDF(columns:_*)
inserts.write.format("hudi").option("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", "city").option("hoodie.table.name", tableName).mode(Overwrite).save(basePath)

示例3 ：Spark SQL

INSERT INTO hudi_table
VALUES
(1695159649087,'334e26e9-8355-45cc-97c6-c31daf0df330','rider-A','driver-K',19.10,'san_francisco'),
(1695091554788,'e96c4396-3fad-413a-a942-4cb36106d721','rider-C','driver-M',27.70 ,'san_francisco'),
(1695046462179,'9909a8b1-2d15-4d3d-8ec9-efc48c536a00','rider-D','driver-L',33.90 ,'san_francisco'),
(1695332066204,'1dced545-862b-4ceb-8b43-d2a568f6616b','rider-E','driver-O',93.50,'san_francisco'),
(1695516137016,'e3cf430c-889d-4015-bc98-59bdce1e530c','rider-F','driver-P',34.15,'sao_paulo'    ),
(1695376420876,'7a84095f-737f-40bc-b62f-6b69664712d2','rider-G','driver-Q',43.40 ,'sao_paulo'    ),
(1695173887231,'3eeb61f7-c2b0-4636-99bd-5d7a5a1d2c04','rider-I','driver-S',41.06 ,'chennai'      ),
(1695115999911,'c8abbe79-8d89-47ea-b4ce-4d224bae5bfa','rider-J','driver-T',17.85,'chennai');

读取数据：

// spark-shell
val tripsDF = spark.read.format("hudi").load(basePath)
tripsDF.createOrReplaceTempView("trips_table")spark.sql("SELECT uuid, fare, ts, rider, driver, city FROM  trips_table WHERE fare > 20.0").show()
spark.sql("SELECT _hoodie_commit_time, _hoodie_record_key, _hoodie_partition_path, rider, driver, fare FROM  trips_table").show()

Spark SQL：

 SELECT ts, fare, rider, driver, city FROM  hudi_table WHERE fare > 20.0;

索引数据

-- Create a table with primary key
CREATE TABLE hudi_indexed_table (ts BIGINT,uuid STRING,rider STRING,driver STRING,fare DOUBLE,city STRING
) USING HUDI
options(primaryKey ='uuid',hoodie.datasource.write.payload.class = "org.apache.hudi.common.model.OverwriteWithLatestAvroPayload"
)
PARTITIONED BY (city);INSERT INTO hudi_indexed_table
VALUES
(1695159649,'334e26e9-8355-45cc-97c6-c31daf0df330','rider-A','driver-K',19.10,'san_francisco'),
(1695091554,'e96c4396-3fad-413a-a942-4cb36106d721','rider-C','driver-M',27.70 ,'san_francisco'),
(1695046462,'9909a8b1-2d15-4d3d-8ec9-efc48c536a00','rider-D','driver-L',33.90 ,'san_francisco'),
(1695332066,'1dced545-862b-4ceb-8b43-d2a568f6616b','rider-E','driver-O',93.50,'san_francisco'),
(1695516137,'e3cf430c-889d-4015-bc98-59bdce1e530c','rider-F','driver-P',34.15,'sao_paulo'    ),
(1695376420,'7a84095f-737f-40bc-b62f-6b69664712d2','rider-G','driver-Q',43.40 ,'sao_paulo'    ),
(1695173887,'3eeb61f7-c2b0-4636-99bd-5d7a5a1d2c04','rider-I','driver-S',41.06 ,'chennai'      ),
(1695115999,'c8abbe79-8d89-47ea-b4ce-4d224bae5bfa','rider-J','driver-T',17.85,'chennai');-- Create bloom filter expression index on city column
CREATE INDEX idx_bloom_city ON hudi_indexed_table USING bloom_filters(city) OPTIONS(expr='identity');
-- It would show bloom filter expression index
SHOW INDEXES FROM hudi_indexed_table;
-- Query on city column would prune the data using the idx_bloom_city index
SELECT uuid, rider FROM hudi_indexed_table WHERE city = 'san_francisco';

这一段spark sql我们来仔细的分析：

首先看这个配置：

OverwriteWithLatestAvroPayload:
- 配置写入策略，表示对于同一个主键，只保留最新的记录。

还有别的写入策略：

常见写入策略

a. OverwriteWithLatestAvroPayload

作用: 这是默认的写入策略，基于主键进行更新。如果主键冲突，保留最新的记录。
用例: 适合大多数场景，保证数据按最新的值覆盖。

b. DefaultHoodieRecordPayload

作用: 基于主键的合并策略。如果冲突发生，会比较指定的字段（如时间戳），保留最新的记录。
配置:
- 需要设置 hoodie.datasource.write.precombine.field，指定用于比较的字段（如时间戳）。
用例: 数据记录带有逻辑时间戳，按时间戳更新最新数据。

c. EmptyHoodieRecordPayload

作用: 忽略所有写入记录，仅清除现有记录。
用例: 在需要逻辑删除数据时使用。

d. BulkInsertAvroPayload

作用: 适用于 BULK_INSERT 模式，直接插入数据，不进行任何去重或合并。
用例: 初次导入数据或全量导入的场景。

e. DeleteOperationAvroPayload

作用: 标记记录为已删除。
用例: 逻辑删除记录，结合查询可排除这些记录。

f. 自定义策略

作用: Hudi 支持用户自定义 Payload 类，用户可以通过继承 HoodieRecordPayload 接口实现特定的业务逻辑。
用例: 需要复杂的自定义更新逻辑时。

常用配置项

hoodie.datasource.write.operation upsert 指定写入操作类型。值可以是 insert、upsert、bulk_insert、delete。

hoodie.datasource.write.precombine.field _hoodie_commit_time 在记录冲突时，用于比较保留最新记录的字段（如时间戳）。

hoodie.datasource.write.table.type COPY_ON_WRITE 表类型，支持 COPY_ON_WRITE 和 MERGE_ON_READ。

hoodie.datasource.write.partitionpath.field 无指定用于数据分区的字段。多个字段可用逗号分隔。

hoodie.datasource.write.recordkey.field 无主键字段，用于唯一标识每条记录。多个字段可用逗号分隔。

hoodie.datasource.write.keygenerator.class org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator 主键生成策略类，如 SimpleKeyGenerator、ComplexKeyGenerator 等。

hoodie.upsert.shuffle.parallelism 200 Upsert 操作的并行度。

hoodie.insert.shuffle.parallelism 200 Insert 操作的并行度。

hoodie.bulkinsert.shuffle.parallelism 200 Bulk Insert 操作的并行度。

hoodie.clean.automatic true 是否启用自动清理过期文件。

hoodie.cleaner.commits.retained 10 清理时保留的最近 N 次提交记录。

hoodie.keep.max.commits 30 最大保留的提交数量。

hoodie.keep.min.commits 20 最小保留的提交数量。

hoodie.datasource.hive_sync.enable false 是否启用 Hive 同步。

hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor Hive 分区提取器类。

索引相关

CREATE INDEX idx_bloom_city ON hudi_indexed_table USING bloom_filters(city) OPTIONS(expr='identity');

创建一个基于 city 列的布隆过滤器索引。
布隆过滤器索引的作用：
- 快速判断某个值是否可能存在，减少不必要的分区扫描。
- 在分区裁剪（partition pruning）中非常高效。
OPTIONS(expr='identity'):
- 表示索引使用列值的直接映射（identity 函数），不对列值进行转换。

hudi默认会把主键设为布隆过滤器索引，如果需要非主键列的查询优化，可以像上面一样自己设定索引。

布隆过滤器会根据主键字段（hoodie.datasource.write.recordkey.field 配置项）自动生成。（默认的布隆过滤器索引和文件组是一一对应的，文件组是一批数据的所有历史版本，一个文件片就是一个历史版本。hudi为什么快，就是因为能通过索引去找对应的文件组进行合并操作）
默认情况下，主键字段由用户在写入时指定，通常用于唯一标识一条记录。
如果未显式指定主键字段，Hudi 会尝试使用默认值 _row_key。

查询验证索引：

SHOW INDEXES FROM hudi_indexed_table;
SELECT uuid, rider FROM hudi_indexed_table WHERE city = 'san_francisco';

SHOW INDEXES：显示表中的索引，包括布隆过滤器索引。
查询 city='san_francisco' 时，Spark 会优先使用布隆过滤器索引来裁剪分区。

更新数据

// Lets read data from target Hudi table, modify fare column for rider-D and update it. 
val updatesDf = spark.read.format("hudi").load(basePath).filter($"rider" === "rider-D").withColumn("fare", col("fare") * 10)updatesDf.write.format("hudi").option("hoodie.datasource.write.operation", "upsert").option("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", "city").option("hoodie.table.name", tableName).mode(Append).save(basePath)

SparkSQL

UPDATE hudi_table SET fare = 25.0 WHERE rider = 'rider-D';

合并数据

// spark-shell
val adjustedFareDF = spark.read.format("hudi").load(basePath).limit(2).withColumn("fare", col("fare") * 10)
adjustedFareDF.write.format("hudi").
option("hoodie.datasource.write.payload.class","com.payloads.CustomMergeIntoConnector").
mode(Append).
save(basePath)
// Notice Fare column has been updated but all other columns remain intact.
spark.read.format("hudi").load(basePath).show()

将调整后的票价值添加到原始表中，并保留所有其他字段。请参阅此处以获取 .com.payloads.CustomMergeIntoConnectorcom.payloads.CustomMergeIntoConnector

逐段解释：

val adjustedFareDF = spark.read.format("hudi").load(basePath).limit(2).withColumn("fare", col("fare") * 10)

spark.read.format("hudi").load(basePath)：从 Hudi 表中读取数据，basePath 是 Hudi 表所在的路径。
.limit(2)：仅限读取前两行数据（用于测试和验证）。
.withColumn("fare", col("fare") * 10)：对 fare 列的所有值进行更新，将其值乘以 10，这会生成一个新的 DataFrame adjustedFareDF。

使用自定义的合并策略进行写入：

adjustedFareDF.write.format("hudi").option("hoodie.datasource.write.payload.class", "com.payloads.CustomMergeIntoConnector").mode(Append).save(basePath)

.write.format("hudi")：指定数据写入 Hudi 表。
.option("hoodie.datasource.write.payload.class", "com.payloads.CustomMergeIntoConnector")：这行代码指定使用一个自定义的合并策略 CustomMergeIntoConnector。自定义的合并策略定义了如何合并新旧记录，这个策略通常涉及到如何处理冲突、更新现有数据或添加新数据。该策略类 com.payloads.CustomMergeIntoConnector 需要在类路径中可用，并且必须实现 Hudi 提供的合并接口。接口地址：Hudi CustomMergeIntoConnector · GitHub
.mode(Append)：指定写入模式为 Append，表示将数据追加到现有的 Hudi 表中，而不是覆盖已有数据。
.save(basePath)：将调整后的数据写入到 Hudi 表的路径 basePath 中。

Spark SQL：（注：和上面scala的需求略微不一样）

-- source table using Hudi for testing merging into target Hudi table
CREATE TABLE fare_adjustment (ts BIGINT, uuid STRING, rider STRING, driver STRING, fare DOUBLE, city STRING) 
USING HUDI;
INSERT INTO fare_adjustment VALUES 
(1695091554788,'e96c4396-3fad-413a-a942-4cb36106d721','rider-C','driver-M',-2.70 ,'san_francisco'),
(1695530237068,'3f3d9565-7261-40e6-9b39-b8aa784f95e2','rider-K','driver-U',64.20 ,'san_francisco'),
(1695241330902,'ea4c36ff-2069-4148-9927-ef8c1a5abd24','rider-H','driver-R',66.60 ,'sao_paulo'    ),
(1695115999911,'c8abbe79-8d89-47ea-b4ce-4d224bae5bfa','rider-J','driver-T',1.85,'chennai'      );MERGE INTO hudi_table AS target
USING fare_adjustment AS source
ON target.uuid = source.uuid
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET target.fare = target.fare + source.fare
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT *
;

MERGE INTO hudi_table AS target：指定目标表 hudi_table，将数据合并到此表。
USING fare_adjustment AS source：指定源表 fare_adjustment，它提供了要合并的数据。
ON target.uuid = source.uuid：定义合并条件，根据 uuid 字段进行匹配。即，只有当目标表和源表中的记录有相同的 uuid 时，才会进行更新或插入。
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET target.fare = target.fare + source.fare：当目标表和源表的 uuid 匹配时，执行更新操作，将目标表中的 fare 与源表中的 fare 相加。
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT *：如果目标表中没有与源表匹配的记录，则将源表中的整行数据插入到目标表中。
匹配（MATCHED）：在合并过程中，Hudi 会根据 uuid 字段找到目标表中已经存在的记录。如果在目标表中找到与源表中的 uuid 匹配的记录，就会执行 UPDATE 操作，将目标表中的 fare 值与源表中的 fare 值相加（target.fare = target.fare + source.fare）。
未匹配（NOT MATCHED）：如果在目标表中没有找到与源表中的记录匹配的 uuid，则会执行 INSERT 操作，将源表中的数据插入到目标表中。

删除数据

// spark-shell
// Lets  delete rider: rider-D
val deletesDF = spark.read.format("hudi").load(basePath).filter($"rider" === "rider-F")deletesDF.write.format("hudi").option("hoodie.datasource.write.operation", "delete").option("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", "city").option("hoodie.table.name", tableName).mode(Append).save(basePath)

Spark SQL：

DELETE FROM hudi_table WHERE uuid = '3f3d9565-7261-40e6-9b39-b8aa784f95e2';

时间旅行查询

就是查询某个时间点之前的最新数据

spark.read.format("hudi").option("as.of.instant", "20210728141108100").load(basePath)spark.read.format("hudi").option("as.of.instant", "2021-07-28 14:11:08.200").load(basePath)// It is equal to "as.of.instant = 2021-07-28 00:00:00"
spark.read.format("hudi").option("as.of.instant", "2021-07-28").load(basePath)

Spark SQL：（Requires Spark 3.2+）


-- time travel based on commit time, for eg: `20220307091628793`
SELECT * FROM hudi_table TIMESTAMP AS OF '20220307091628793' WHERE id = 1;
-- time travel based on different timestamp formats
SELECT * FROM hudi_table TIMESTAMP AS OF '2022-03-07 09:16:28.100' WHERE id = 1;
SELECT * FROM hudi_table TIMESTAMP AS OF '2022-03-08' WHERE id = 1;

增量查询

增量查询使你能够获取自上次查询以来发生变更的记录，而不需要重新扫描整个表，从而提高查询效率。

// spark-shell 
// 读取 Hudi 表并创建临时视图
spark.read.format("hudi").load(basePath).createOrReplaceTempView("trips_table")// 这里的commits是一个Array[String]类型
val commits = spark.sql("SELECT DISTINCT(_hoodie_commit_time) AS commitTime FROM  trips_table ORDER BY commitTime").map(k => k.getString(0)).take(50)
val beginTime = commits(commits.length - 2) // commit time we are interested in// incrementally query data
val tripsIncrementalDF = spark.read.format("hudi").option("hoodie.datasource.query.type", "incremental").option("hoodie.datasource.read.begin.instanttime", 0).load(basePath)
tripsIncrementalDF.createOrReplaceTempView("trips_incremental")spark.sql("SELECT `_hoodie_commit_time`, fare, rider, driver, uuid, ts FROM  trips_incremental WHERE fare > 20.0").show()

接下来逐一解读：

1. 获取最近的提交时间

val commits = spark.sql("SELECT DISTINCT(_hoodie_commit_time) AS commitTime FROM trips_table ORDER BY commitTime").map(k => k.getString(0)).take(50)
val beginTime = commits(commits.length - 2) // commit time we are interested in

这段代码查询了 _hoodie_commit_time 字段，获取了 Hudi 表的不同提交时间（提交时间是 Hudi 用来跟踪数据变更的时间戳）。
commits 获取了前 50 个提交时间，并将它们按时间排序。
beginTime 选取了 倒数第二个提交时间，即我们关注的增量查询的起始时间（beginTime 表示你想查询的变更开始时间）。

2. 进行增量查询

val tripsIncrementalDF = spark.read.format("hudi").option("hoodie.datasource.query.type", "incremental").option("hoodie.datasource.read.begin.instanttime", 0).load(basePath)

hoodie.datasource.query.type 设置为 "incremental"，表示我们要执行增量查询。
hoodie.datasource.read.begin.instanttime 设置为 0，这是起始查询时间，用来定义增量查询的时间范围。通常这会设为之前查询的提交时间 beginTime，用来确保只查询自上次提交以来的数据。
- 注意：在此代码中，0 是一个占位符，应将其替换为实际的 beginTime。

Spark SQL：

-- syntax
hudi_table_changes(table or path, queryType, beginTime [, endTime]);  
-- table or path: table identifier, example: db.tableName, tableName, 
--                or path for of your table, example: path/to/hudiTable  
--                in this case table does not need to exist in the metastore,
-- queryType: incremental query mode, example: latest_state, cdc  
--            (for cdc query, first enable cdc for your table by setting cdc.enabled=true),
-- beginTime: instantTime to begin query from, example: earliest, 202305150000, 
-- endTime: optional instantTime to end query at, example: 202305160000, -- incrementally query data by table name
-- start from earliest available commit, end at latest available commit.  
SELECT * FROM hudi_table_changes('db.table', 'latest_state', 'earliest');-- start from earliest, end at 202305160000.  
SELECT * FROM hudi_table_changes('table', 'latest_state', 'earliest', '202305160000');  -- start from 202305150000, end at 202305160000.
SELECT * FROM hudi_table_changes('table', 'latest_state', '202305150000', '202305160000');

解释：

hudi_table_changes(table or path, queryType, beginTime [, endTime]);

table or path：可以是 Hudi 表的标识符或存储路径。
- db.tableName 或 tableName 表示表名。
- path/to/hudiTable 表示表所在的路径。
queryType：增量查询模式，通常可以是以下类型：
- latest_state：查询从指定时间点到最新提交的所有数据变更。
- cdc：用于变化数据捕获（Change Data Capture）查询。要启用 CDC，表必须先设置 cdc.enabled=true。
beginTime：查询开始的时间点。可以是：
- earliest：从最早的可用提交开始。
- 具体的时间戳（例如：202305150000）表示查询从某个特定的时间点开始。
endTime（可选）：查询结束的时间点。可以是：
- 具体的时间戳（例如：202305160000）表示查询截止到某个特定的时间点。

在 Apache Hudi 中，默认情况下，创建的表的存储类型是 Copy-on-Write (COW)。

怎么换成MOR呢：

// spark-shell
inserts.write.format("hudi")....option("hoodie.datasource.write.table.type", "MERGE_ON_READ")....

Spark SQL：

CREATE TABLE hudi_table (uuid STRING,rider STRING,driver STRING,fare DOUBLE,city STRING
) USING HUDI TBLPROPERTIES (type = 'mor')
PARTITIONED BY (city);

Hudi 还允许用户指定记录键，该键将用于唯一标识 Hudi 表中的记录。这很有用，并且对于支持索引和集群等功能至关重要，这些功能以一致的方式分别加速 UpSert 和查询。其他一些此处详细介绍了 Key 的优势。为此，Hudi 支持广泛的内置密钥生成器，可以轻松生成记录键。在没有用户配置的密钥的情况下，Hudi 将自动生成高度可压缩的记录密钥。

// spark-shell
inserts.write.format("hudi").
...
option("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "uuid").
...

Spark SQL：

CREATE TABLE hudi_table (ts BIGINT,uuid STRING,rider STRING,driver STRING,fare DOUBLE,city STRING
) USING HUDI TBLPROPERTIES (primaryKey = 'uuid')
PARTITIONED BY (city);

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Spark 3 支持矩阵

使用 Hudi 运行 spark-shell：

创建表

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