Hudi和Hive区别
概述
在大数据领域，Hudi（Hadoop Upserts anD Incrementals）和Hive是两个常用的工具，用于数据处理和管理。Hudi是一个用于增量更新和删除的开源数据湖解决方案，而Hive是一个数据仓库工具，用于查询和分析大规模数据集。
流程
下面是实现"Hudi和Hive区别"的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 创建Hudi数据集 |
| 2 | 向Hudi数据集中插入数据 |
| 3 | 查询Hudi数据集 |
| 4 | 创建Hive表 |
| 5 | 将Hudi数据集中的数据导入Hive表 |
| 6 | 查询Hive表 |
具体操作
步骤1：创建Hudi数据集
# 创建Hudi数据集
$ ./hoodie-cli.sh create-dataset --schema "`cat config/schema.avsc`" --table-type COPY_ON_WRITE --table-name trips_hudi
这里使用Hudi CLI命令创建一个名为"trips_hudi"的数据集，采用COPY_ON_WRITE表类型。
步骤2：向Hudi数据集中插入数据
# 向Hudi数据集插入数据
$ ./hoodie-cli.sh upsert --table-type COPY_ON_WRITE --table-name trips_hudi --path /user/hive/warehouse/trips_hudi
使用Hudi CLI命令向数据集中插入数据，这里使用的是upsert操作。
步骤3：查询Hudi数据集
# 查询Hudi数据集
$ ./hoodie-cli.sh show --table-type COPY_ON_WRITE --table-name trips_hudi
使用Hudi CLI命令查询数据集中的数据。
步骤4：创建Hive表
# 创建Hive表
$ hive
hive> CREATE EXTERNAL TABLE trips_hive (...) STORED AS PARQUET LOCATION '/user/hive/warehouse/trips_hive';
在Hive中创建一个外部表来存储Hudi数据集导入后的数据。
步骤5：将Hudi数据集中的数据导入Hive表
# 将Hudi数据集导入Hive表
$ ./hoodie-cli.sh import --table-type COPY_ON_WRITE --table-name trips_hudi --target-table trips_hive --target-base-path /user/hive/warehouse/trips_hive
使用Hudi CLI命令将Hudi数据集中的数据导入到Hive表中。
步骤6：查询Hive表
# 查询Hive表
$ hive
hive> SELECT * FROM trips_hive;
使用Hive查询语句查询导入后的数据。
状态图
stateDiagram
[*] --> 创建Hudi数据集
创建Hudi数据集 --> 向Hudi数据集中插入数据
向Hudi数据集中插入数据 --> 查询Hudi数据集
查询Hudi数据集 --> 创建Hive表
创建Hive表 --> 将Hudi数据集中的数据导入Hive表
将Hudi数据集中的数据导入Hive表 --> 查询Hive表
查询Hive表 --> [*]
通过以上步骤，你可以了解到Hudi和Hive之间的区别，以及如何在实际操作中进行使用。希望这篇文章对你有所帮助！
