在处理“大数据”的场景时，Hudi 作为一个高效的实时数据湖解决方案，广泛应用于数据写入和更新。然而，在使用 Java 进行 Hudi 写入操作时，我们偶尔会遇到一些难题。本文将详细记录我在解决“hudi写入 java”问题的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用。
### 背景定位
随着公司业务的快速增长，我们的用户需求不断增加，需要更有效地处理数据写入过程。H
# 如何使用Hudi Java写入数据
## 流程概述
在使用Hudi Java写入数据时，需要经过一系列步骤来完成。下面将通过表格展示每个步骤以及需要进行的操作，以帮助你快速了解整个流程。
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 初始化Hudi写入客户端 |
| 步骤二 | 创建数据集 |
| 步骤三 | 将数据写入数据集 |
| 步骤四 | 关闭Hu
原创
2024-06-02 05:16:41
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# Java Spark 写入 Hudi：一个全面的指南
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一种用于大数据湖的解决方案，它支持快速的增量数据处理和高效的更新、删除操作。而 Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，常用于大数据处理。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Java 和 Spark 将数据写入 Hudi，
场景 实时产生的数据写入到Kafka，由Spark实时读取Kafka的数据，写入hudi 实现 package com.zhen.hudi.streaming import com.zhen.hudi.didi.SparkUtils import org.apache.hudi.DataSource
原创
2022-06-10 19:16:39
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# 如何将 Hudi 数据写入 Hive
Apache Hudi 是一个用于处理大规模数据集的设计，尤其适合用于实时更新和查询。将 Hudi 数据写入 Hive 您需要按照一定的流程进行配置和操作。本文将详细讲解这一过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 整体流程
以下表格展示了将 Hudi 数据写入 Hive 的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-09-22 03:41:25
58阅读
遇到这样一个问题：hive> desc ljn001;
OK
name string
value int
hive> select * from ljn001;
OK
wang5 92
zhang3 87
li4 73
然后我想使用UDF实现的分析函数row_number去查询value最小的name。如果不清楚UDF实现row_number的原来或者不知道如何使用r
Input阶段作用有两个，一是读取数据，二是对数据进行切片划分。一、读取数据：Input是读取数据的总接口,默认使用FileInputFomart类。 二、（1）切片划分：将要处理的数据进行逻辑上的切片划分，每一个切片都对应一个mapTast任务。也就是说，将数据切成几片，就有几个mapTast任务。 默认的切片大小默认是block块的大小，它切分时是按照每一个文件来切的，而不是整个数
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2024-07-15 06:52:58
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我们目前在写程序的时候，数据值都是固定的，但是实际开发中，数据值肯定是变化的，所以，考虑把数据改进为键盘录入，以提高程序的灵活性。键盘录入数据的步骤：A:导包
import java.util.Scanner;
位置：class之前,上面
B:创建键盘录入对象
Scanner sc = new Scanne
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2023-10-19 06:48:58
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简介上一篇文章《基于 Ubuntu 玩转 Hudi Docker Demo （2）—— 测试数据写入 Kafka》介绍了如何将测试数据写入到 kafka 集群。 本文介绍如何使用 Spark 消费 Kafka 数据，并将数据写入 HDFS。 其中 Hudi 以 Jar 包的方式引入到 Spark。Hudi 表和查询的类型表类型支持的查询类型Copy On Write (写时复制，简称 cow)支持
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2023-10-02 07:57:08
348阅读
java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.stat(Ljava/lang/String;)Lorg/apache/hadoop/io/nativeio/NativeIO$POSIX$Stat; at org.apache.hadoop.io.nativeio.
原创
2021-09-22 09:59:32
1187阅读
# Flink写入Hudi Hive的完整指南
随着大数据技术的发展，Apache Flink因其强大的实时数据处理能力而备受欢迎。而Apache Hudi则用于高效地处理大量数据集合，并将其存储在HDFS或S3上，并能与Hive紧密集成。在这篇文章中，我们将学习如何将Flink数据写入Hudi Hive。
## 流程概述
下面是实现“Flink写入Hudi Hive”的流程图：
```m
原创
2024-10-07 05:43:42
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# Hudi数据写入Hive的实现与应用
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个用于大数据处理的开源框架，能够实现高效的数据更新、删除和增量写入。Hudi与Hive的结合，使得实时数据分析成为可能。在本文中，我们将探讨如何将Hudi数据写入Hive，并提供相关的代码示例和Gantt图来帮助理解。
## Hudi与Hive的
原创
2024-10-23 05:41:44
64阅读
# Spark数据写入Hudi的完整指南
Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个用于处理大数据集的存储框架，特别适合在Apache Spark环境中使用。通过Hudi，我们可以实现数据的增量更新、删除操作等，非常方便。接下来，我将带领你了解如何将Spark数据写入Hudi，包括具体步骤和代码示例。
## 整体流程
我们可以将写入Hud
概述整合Spark StructuredStreaming与Hudi，实时将流式数据写入Hudi表中，对每批次数据batch DataFrame，采用 Spark DataSource方式写入数据。 流程与前一篇博客的配置文件一致。 项目结构如下图所示： 主要是 stream 包下的两个 spark 代码。代码MockOrderProducer.scala 模拟订单产生实时产生交易订单数据，使用J
在使用 Spark 写入 Hudi 的过程中，我遇到了一些卡住的问题。这种情况常常会导致任务的失败或数据的不完整，因此记录下这个问题的解决过程，确保今后能够有效解决类似的问题，显得非常重要。
## 环境预检
首先，我们需要确定我们的环境配置是否符合要求。针对 Spark 和 Hudi 的兼容性，我们绘制了一个四象限图，展示了不同环境配置对性能的影响。
```mermaid
quadrantC
我们将讨论一些可用的工具，这些工具可用于增量摄取和存储数据。
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2021-12-22 16:04:56
642阅读
java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.stat(Ljava/lang/String;)Lorg/apache/hadoo
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2022-01-07 14:40:29
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背景目前hudi的与spark的集合还是基于spark datasource V1来的，这一点可以查看hudi的source实现就可以知道:class DefaultSource extends RelationProvider
with SchemaRelationProvider
with CreatableRelationProvider
with DataSourceRegis
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2023-10-24 08:57:08
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SparkStreaming写数据到Elasticsearch简单实现一、应用场景二、环境说明三、实验步骤四、思考 一、应用场景针对实时处理的数据需要及时能够搜索出来时，可以选择elasticsearch来支持这一业务。当然还可以选择其他的内存数据库，如redis。而elasticsearch除了强大的全文索引能力外，还支持分布式存储，可以将其作为分布式计算框架的底座，用于存储热数据或者温数据等
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2023-11-13 20:49:16
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# Hudi Java客户端写入数据
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源的数据湖存储框架，它支持高效的数据写入、更新和删除操作，让大数据处理变得更加灵活和高效。本文将介绍如何使用Hudi的Java客户端进行数据写入，提供代码示例，并配有关系图和状态图，帮助读者理解Hudi的工作原理。
## Hudi的核心概念
H
原创
2024-08-28 04:09:41
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