# 学习如何在 Spark 中增删 Hudi 表分区
在大数据处理中，Hudi 提供了一种有效的方式来管理大型数据集。许多新手对如何在 Spark 中增删 Hudi 表的分区感到困惑。下面，我将详细介绍如何完成这一任务，整个过程的步骤如下：
| 步骤 | 任务描述 |
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# Hudi与Spark的分区表导入指南
Apache Hudi是一个开源的数据湖解决方案，专为大规模数据更新、删除和增量数据处理而设计。结合Spark，Hudi使得数据处理变得高效且灵活。在本篇文章中，我们将探讨如何将分区表导入到Hudi中，并通过实例和图表帮助您理解这一过程。
## 什么是Hudi与Spark？
- **Hudi**（Hadoop Upserts Deletes and
# 使用 Hudi 表在 Spark SQL 中动态分区更新的指南
## 1. 相关背景
Apache Hudi 是一个用于在大数据湖中进行增量数据获取和同步的重要框架。它允许用户以表格形式管理数据，并且支持快速的插入、更新和删除操作。在这个指南中，我们将重点讨论如何在 Hudi 表中使用 Spark SQL 实现动态分区更新。
## 2. 实现流程
实现 Hudi 表的动态分区更新主要包
原创
2024-10-13 05:02:56
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文章目录Spark环境准备Spark-shell 方式启动命令，需要显示指定一些参数插入数据查询数据时间旅行（Time Travel Query）更新数据增量查询（Incremental query）删除数据（Delete Data）覆盖分区数据（Insert Overwrite）PySpark方式python3.7安装pyspark的安装及配置pyspark的启动命令插入数据查询数据时间旅行（
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2023-11-19 21:12:02
133阅读
在Linux系统中，可以使用fdisk、parted等命令进行磁盘分区，使用mkfs命令进行文件系统格式化。使用fdisk命令进行磁盘分区fdisk命令是一个常用的磁盘分区工具，可以对磁盘进行分区、删除分区或查看分区信息等操作。其命令格式如下：fdisk 设备名例如，对/dev/sda磁盘进行分区：fdisk /dev/sda进入fdisk命令行后，可以使用以下命令进行分区：
n：新建分区
d：删
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2024-09-29 16:16:18
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# Spark Hudi 删除分区的指南
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个用于处理大数据的开源框架，特别适用于数据湖中的增量处理和实时数据管理。它提供了一种高效的方式来进行数据写入、更新和删除操作。在数据管理过程中，删除某些不再需要的分区是常见的需求。本文将详细介绍如何使用Spark Hudi来删除分区，同时提供代码示
如何理解SparkSQL中的partitionColumn, lowerBound, upperBound, numPartitions在SparkSQL中，读取数据的时候可以分块读取。例如下面这样，指定了partitionColumn，lowerBound，upperBound，numPartitions等读取数据的参数。简单来说，就是并行读取。partitionColumn：分区字段，需要是数
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2024-05-04 16:32:30
72阅读
Spark- 之不同Source产生RDD的分区数与数据分配通常Spark的数据源可以分为很多中，这里主要是从源码剖析内存集合与文件分区数的确定与数据分配。1 集合RDD的分区与数据分配具体看以下代码及注释。package com.shufang.parallel_yuanli
import com.shufang.utils.ScUtil
import org.apache.spark.{Sp
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2023-10-16 08:52:30
174阅读
# 如何在Spark SQL中删除Hudi分区
在数据处理和分析的过程中，Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个很强大的工具，它提供了高效地处理和管理大数据的能力。当我们需要从Hudi表中删除某些分区的数据时，尤其是使用Spark SQL，我们需要遵循一系列的步骤。本文将逐步指导你如何在Spark SQL中删除Hudi分区，帮助你更好地掌
原创
2024-09-14 05:49:24
355阅读
RDD的分区器Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数。注意：(1)只有Key-Value类型的RDD才有分区器的，非Key-Value类型的RDD分区器的值是None
(2)每个RDD的分区ID范围：0~nu
进入spark-sql shell ./spark-sql --master local[2] --jars /Users/FengZhen/Desktop/Hadoop/spark/spark-3.0.3-bin-hadoop2.7/jars/spark-avro_2.12-3.0.3.jar,/
原创
2022-06-10 19:16:53
638阅读
Hudi实战 1 Hudi名称概念Time LineHudi的核心是维护不同时间对表执行的所有操作的事件表，这有助于提供表的即时视图，同时还有效地支持按到达顺序进行数据检索。Hudi包含以下组件：(1)Instant action:在表上的操作类型(2)Instant time：操作开始的一个时间戳，该时间戳会按照开始时间顺序单调递增(3)state:即时状态Hudi保证在时间轴上
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2023-12-17 17:07:17
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Spark SQL支持通过JDBC直接读取数据库中的数据，这个特性是基于JdbcRDD实现。返回值作为DataFrame返回，这样可以直接使用Spark SQL并跟其他的数据源进行join操作。JDBC数据源可以很简单的通过Java或者Python，而不需要提供ClassTag。注意这与Spark SQL JDBC server不同，后者是基于Spark SQL执行查询。要保证能使用
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2023-11-09 08:44:50
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1.什么是Hudi？ 2.Hudi对HDFS可以实现哪些操作？ 3.Hudi与其它组件对比有哪些特点？Hudi是在HDFS的基础上，对HDFS的管理和操作。支持在Hadoop上执行upserts/insert/delete操作。这里大家可能觉得比较抽象，那么它到底解决了哪些问题？Hudi解决了我们那些痛点1.实时获取新增数据你是否遇到过这样的问题，使用Sqoop获取Mysql日志或则数据，然后将新
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2024-01-10 11:11:45
80阅读
# 使用 Spark 统计 Hudi 所有的分区数据
Apache Hudi 是一个开源的数据湖解决方案，它允许在 Apache Spark 上管理大规模的批处理数据和增量数据的实时流式处理。Hudi 提供了对大数据的高效读写，支持时间旅行、数据版本管理和流式处理等功能。本篇文章将深入探讨如何使用 Apache Spark 来统计 Hudi 中所有的分区数据，并提供相应的代码示例，帮助开发者更高
原创
2024-10-31 08:14:53
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这两天正在折腾ClickHouse，折腾完再写文章记录，今天就先弄一篇关于Flink的小知识吧。DataStream分区Spark的RDD有分区的概念，Flink的DataStream同样也有，只不过没有RDD那么显式而已。Flink通过流分区器StreamPartitioner来控制DataStream中的元素往下游的流向，以StreamPartitioner抽象类为中心的类图如下所示。
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2024-10-08 14:52:28
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在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常强大的工具，而 Apache Hudi 则是一个用来处理大规模数据湖的开源项目。当我们需要从 Hudi 表中读取分区字段时，会遇到一些挑战。接下来，我将记录我在解决“spark如何直接读hudi分区字段”问题的全过程。
### 问题背景
在我的项目中，团队使用 Spark 来从 Hudi 表中读取数据以进行分析和处理。我们有一个基于时间的分
SparkSQL，创建表 ，查询数据实验目的1.了解Spark Shell、Spark SQL模式2.学习使用Spark Shell、Spark SQL模式，创建表及查询数据实验原理Spark SQL的前身是Shark，Shark是伯克利实验室Spark生态环境的组件之一，它能运行在Spark引擎上，从而使得SQL查询的速度得到10-100倍的提升，但是，随着Spark的发展，由于Shark对于H
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2024-08-14 17:55:36
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Spark SQL JDBC写我们可以使用一个 JDBC 的链接来定义一个 Spark SQL 的表或者视图，这里用表来做示例：我们先在 mysql 中建立一个需要同步的表 test：CREATE TABLE my.test (
id BIGINT ( 20 ) PRIMARY KEY NOT NULL auto_increment,
create_time TIMESTAMP NOT NUL
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2024-02-02 15:18:26
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分区：Partitioning:
分区数据通常用于水平分配负载，这具有性能优势，并有助于以逻辑方式组织数据。分区表会更改持久化数据的结构，现在将创建反映此分区结构的子目录。这可以显着提高查询性能，但前提是分区方案反映了常见的过滤 。根据指定列进行分区存储，每个列值一个文件结构。df.write.partitionedBy(column*) .parquet("")分桶：Bucketing:B
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2023-08-05 15:55:40
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