探索在Apache SeaTunnel上使用Hudi连接器，高效管理大数据的技术

本文主要是介绍探索在Apache SeaTunnel上使用Hudi连接器，高效管理大数据的技术，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Apache Hudi是一个数据湖处理框架，通过提供简单的方式来进行数据的插入、更新和删除操作，Hudi能够帮助数据工程师和科学家更高效地处理大数据，并支持实时查询。

file

支持的处理引擎

Spark
Flink
SeaTunnel Zeta

主要特性

批处理
流处理
精确一次性
列投影
并行处理
支持用户自定义切分

描述

Hudi Source 连接器专为从Apache Hudi管理的数据湖中读取数据而设计。目前，它支持Hudi COW（Copy on Write）表和批处理模式下的快照查询。

为了使用此连接器，您必须确保您的Spark/Flink集群已集成Hive。已测试的Hive版本为2.3.9。

Apache Hudi解决了数据湖在数据频繁变更时面临的数据管理问题，如数据同步延迟、复杂的数据管道维护和高成本的数据存储。通过使用Hudi，组织能够简化数据的插入、更新和删除操作，同时支持近实时的数据查询和分析，极大提高了数据处理的灵活性和效率。

支持的数据源信息

Tip

目前仅支持Hudi COW表和批处理模式下的快照查询

数据类型映射

Hudi数据类型	SeaTunnel数据类型
所有类型	STRING

源选项

名称	类型	是否必须	默认值	描述
table.path	String	是	-	Hudi表的HDFS根路径，例如 'hdfs://nameservice/data/hudi/hudi_table/'。
table.type	String	是	-	Hudi表的类型。目前我们仅支持 'cow'，'mor' 尚未支持。
conf.files	String	是	-	环境配置文件路径列表（本地路径），用于初始化HDFS客户端以读取Hudi表文件。示例为 '/home/test/hdfs-site.xml;/home/test/core-site.xml;/home/test/yarn-site.xml'。
use.kerberos	bool	否	false	是否启用Kerberos，默认为false。
kerberos.principal	String	当use.kerberos为true时必须	-	使用Kerberos时，我们应设置Kerberos主体，例如 'test_user@xxx'。
kerberos.principal.file	string	当use.kerberos为true时必须	-	使用Kerberos时，我们应设置Kerberos主体文件，例如 '/home/test/test_user.keytab'。
common-options	config	否	-	源插件通用参数，详细信息请参阅源通用选项。

任务示例

简单示例：

此示例从一个Hudi COW表读取数据，并为环境配置Kerberos，输出到控制台。

# 定义运行环境
env {# 在此处设置flink配置execution.parallelism = 2job.mode = "BATCH"
}
source{Hudi {table.path = "hdfs://nameservice/data/hudi/hudi_table/"table.type = "cow"conf.files = "/home/test/hdfs-site.xml;/home/test/core-site.xml;/home/test/yarn-site.xml"use.kerberos = truekerberos.principal = "test_user@xxx"kerberos.principal.file = "/home/test/test_user.keytab"}
}transform {# 如果您希望了解更多关于配置SeaTunnel及其插件的信息，# 请访问 https://seatunnel.apache.org/docs/transform-v2/sql/
}sink {Console {}
}

通过使用Apache Hudi和其源连接器，企业可以实现更高效、更灵活的大数据管理和分析，帮助开发者解决在数据湖环境下常见的数据同步与查询挑战。