数据湖：Apache Hudi：Hudi社区与贡献指南

数据湖：ApacheHudi：Hudi社区与贡献指南1数据湖与ApacheHudi简介1.1数据湖的概念与重要性数据湖是一种存储大量原始数据的架构，这些数据可以是结构化的、半结构化的或非结构化的。数据湖的主要优势在于其能够以原始格式存储数据，无需预先定义数据模式，这为数据的后期分析提供了极大的灵活性。数据湖的架构设计鼓励数据的广泛收集和存储，以便于未来的数据挖掘和分析。数据湖的重要性在于它能够：支持多种数据类型：从文本、图像到视频，数据湖能够存储各种类型的数据。提供数据灵活性：数据湖允许数据在存储后进行模式定义，这使得数据的使用更加灵活。促进数据驱动决策：通过存储大量数据，数据湖能够支持深入的数据分析，帮助企业做出基于数据的决策。简化数据集成：数据湖可以作为单一的数据存储点，简化了数据集成的复杂性。1.2ApacheHudi的起源与发展ApacheHudi（HadoopUpserts,Deletes,andIncrementals）是一个开源框架，最初由LinkedIn开发，旨在解决大数据处理中常见的问题，如数据更新、删除和增量处理。Hudi通过在数据湖上提供一种高效的数据管理方式，使得数据湖能够支持更复杂的数据操作，而不仅仅是数据的读取。Hudi的核心特性包括：数据更新和删除：Hudi支持对数据湖中的数据进行更新和删除操作，这是传统数据湖架构所缺乏的。增量处理：Hudi能够识别数据的变更，只处理变更的数据，而不是整个数据集，这大大提高了数据处理的效率。时间旅行：Hudi提供了时间旅行功能，允许用户查询数据湖中数据的任意历史版本。Hudi的发展历程：2016年：Hudi项目在LinkedIn内部启动。2017年：Hudi在LinkedIn内部得到广泛应用，开始考虑开源。2018年：Hudi正式开源，成为Apache孵化器项目。2019年：Hudi毕业成为Apache顶级项目。1.3Hudi在数据湖中的角色在数据湖架构中，ApacheHudi扮演着数据管理者的角色，它通过以下方式增强了数据湖的功能：数据更新和删除：Hudi通过引入快照和增量表的概念，使得数据湖能够支持数据的更新和删除操作，这在传统的数据湖架构中是难以实现的。数据压缩和优化：Hudi支持数据的压缩和优化，减少了存储成本，提高了数据处理的效率。数据一致性：Hudi通过事务处理机制，保证了数据的一致性，使得数据湖能够支持更复杂的数据操作。1.3.1示例：使用ApacheHudi进行数据更新假设我们有一个数据湖，其中存储了用户交易记录的数据。我们使用ApacheHudi来更新其中的某些记录。#导入必要的库

frompyspark.sqlimportSparkSession

fromhudiimport*

#创建SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("HudiExample").getOrCreate()

#配置Hudi写入模式

hudi_options={

"":"transactions",

"hoodie.datasource.write.table.type":"COPY_ON_WRITE",

"hoodie.datasource.write.recordkey.field":"transaction_id",

"hoodie.datasource.write.precombine.field":"ts",

"hoodie.upsert.shuffle.parallelism":"50",

"hoodie.insert.shuffle.parallelism":"50",

"hoodie.cleaner.policy":"KEEP_LATEST_COMMITS",

"mits.retained":"3",

"hoodie.datasource.hive_sync.enable":"true",

"hoodie.datasource.hive_sync.database":"default",

"hoodie.datasource.hive_sync.table":"transactions",

"hoodie.datasource.hive_sync.use_jdbc":"false",

"hoodie.datasource.hive_sync.mode":"hms"

}

#读取原始数据

df=spark.read.format("csv").option("header","true").load("path/to/transactions.csv")

#将数据写入Hudi表

df.write.format("hudi").options(**hudi_options).mode("append").save("path/to/hudi/transactions")

#更新数据

updated_df=spark.read.format("hudi").load("path/to/hudi/transactions")

updated_df=updated_df.withColumn("amount",updated_df["amount"]+100)

updated_df.write.format("hudi").options(**hudi_options).mode("upsert").save("path/to/hudi/transactions")在这个例子中，我们首先创建了一个SparkSession，然后配置了Hudi的写入模式。我们使用COPY_ON_WRITE模式，这意味着每次更新都会创建一个新的数据副本，而原始数据保持不变。我们还指定了记录键和预合并字段，这是Hudi进行数据更新和删除的关键。然后，我们读取了原始数据，并将其写入Hudi表。最后，我们更新了数据，并使用upsert模式将更新的数据写回Hudi表。通过使用ApacheHudi，我们能够轻松地在数据湖中进行数据更新，而无需担心数据的一致性和完整性。这使得数据湖能够支持更复杂的数据操作，提高了数据处理的效率和灵活性。2数据湖：ApacheHudi：Hudi社区与贡献指南2.1Hudi社区概览2.1.1社区结构与成员ApacheHudi是一个开源项目，致力于提供高效的数据湖解决方案。社区结构主要由以下几个部分组成：PMC(ProjectManagementCommittee):负责项目管理的最高决策机构，成员由社区选举产生。Committer:对项目代码库有直接提交权限的贡献者，他们通常在项目中扮演关键角色。Contributor:向项目贡献代码、文档、测试等的外部参与者，贡献者可以通过提交补丁、参与讨论等方式逐渐成为Committer。User:使用Hudi的个人或组织，他们可以通过反馈问题、提出需求等方式参与社区。2.1.2参与社区的方式参与ApacheHudi社区有多种方式，包括但不限于：邮件列表:加入Hudi的邮件列表，参与讨论，提出问题或分享经验。GitHub:在GitHub上提交issue或pullrequest，参与代码贡献。Slack:加入Hudi的Slack频道，实时交流和讨论。Meetups和Conference:参加Hudi的线上或线下活动，与其他成员交流。2.1.3社区资源与文档Hudi社区提供了丰富的资源和文档，帮助用户和贡献者更好地理解和使用Hudi：官方网站:/，包含项目介绍、文档、下载链接等。官方文档:/docs/，详细介绍了Hudi的架构、使用指南、开发指南等。邮件列表:/list.html?dev@，用于项目开发和讨论。GitHub仓库:/apache/hudi，存放项目源代码和贡献指南。2.2示例：提交一个简单的代码补丁假设你在使用Hudi的过程中发现了一个小的bug，你想要修复它并贡献给社区。以下是一个简化的过程：Fork仓库:首先，你需要在GitHub上forkHudi的仓库到你自己的账户下。克隆仓库:然后，克隆你自己的仓库到本地。gitclone/yourusername/hudi.git创建分支:为你的补丁创建一个新的分支。cdhudi

gitcheckout-bfix-small-bug修改代码:找到bug所在的文件并进行修改。例如，假设你需要修改src/main/java/org/apache/hudi/common/model/HoodieRecord.java文件中的一个逻辑错误。//HoodieRecord.java

publicclassHoodieRecord<T>{

//...其他代码...

//假设这里有一个逻辑错误，需要修复

publicTgetData(){

//修复前

//returnnull;

//修复后

returndata;

}

//...其他代码...

}提交修改:将你的修改提交到本地仓库。gitaddsrc/main/java/org/apache/hudi/common/model/HoodieRecord.java

gitcommit-m"FixasmallbuginHoodieRecord.getData()"推送到远程仓库:将你的修改推送到你fork的远程仓库。gitpushoriginfix-small-bug创建PullRequest:在GitHub上，从你的分支向Hudi的主仓库创建一个PullRequest。等待审查:你的补丁将由社区的Committer进行审查，他们可能会提出修改建议或直接合并你的补丁。通过以上步骤，你就可以成功地向Hudi社区贡献你的代码了。这不仅有助于项目的改进，也是你个人技能提升和社区参与度增加的好机会。以上示例和过程是基于假设的场景，实际操作时请参考Hudi的官方贡献指南和GitHub仓库中的README文件。在提交补丁前，确保你的修改遵循了项目的编码规范和贡献流程。3贡献前的准备工作3.1熟悉Hudi源代码在贡献ApacheHudi项目之前，深入理解其源代码结构至关重要。Hudi是一个构建在ApacheHadoop和ApacheSpark之上的框架，用于处理大规模数据集的更新、删除和增量加载。其核心组件包括：HoodieTable:管理Hudi表的读写操作。HoodieWriteClient:提供写入数据到Hudi表的接口。HoodieCLI:命令行工具，用于管理Hudi表和执行常见操作。HoodieRecord:代表单个数据记录，用于更新和删除操作。3.1.1示例代码以下是一个简单的示例，展示如何使用HoodieWriteClient写入数据到Hudi表：//导入Hudi相关包

importorg.apache.hudi.client.HoodieWriteClient;

importmon.model.HoodieRecord;

importmon.util.Option;

importorg.apache.spark.sql.Dataset;

importorg.apache.spark.sql.Row;

importorg.apache.spark.sql.SparkSession;

publicclassWriteDataExample{

publicstaticvoidmain(String[]args){

//初始化SparkSession

SparkSessionspark=SparkSession.builder().appName("HudiWriteExample").getOrCreate();

//读取数据

Dataset<Row>data=spark.read().format("csv").option("header","true").load("path/to/your/data.csv");

//创建Hudi写入客户端

HoodieWriteClientwriteClient=newHoodieWriteClient(spark,Option.of("path/to/hudi/table"),Option.of("your_table_name"));

//将数据转换为HoodieRecord

Dataset<HoodieRecord>hoodieRecords=data.map((MapFunction<Row,HoodieRecord>)row->{

//假设数据有id和value两个字段

Stringid=row.getString(row.fieldIndex("id"));

Stringvalue=row.getString(row.fieldIndex("value"));

returnnewHoodieRecord(id,value);

},Encoders.kryo(HoodieRecord.class));

//写入数据

writeClient.upsert(hoodieRecords,"commit_message");

}

}3.1.2代码解释这段代码首先初始化一个SparkSession，然后读取CSV格式的数据。接着，创建一个HoodieWriteClient实例，指定Hudi表的路径和表名。数据被转换为HoodieRecord对象，最后使用upsert方法将数据写入Hudi表。3.2环境搭建与测试为了确保贡献的代码能够无缝集成到Hudi项目中，搭建一个与项目一致的开发环境是必要的。这通常包括：安装Java和Maven:Hudi使用Java编写，构建过程依赖于Maven。克隆Hudi仓库:从GitHub上克隆Hudi的源代码仓库。构建项目:使用Maven构建项目，确保所有依赖项正确安装。运行测试:在贡献代码之前，运行Hudi的测试套件以确保现有功能正常。3.2.1示例代码以下是一个简单的Maven命令，用于构建Hudi项目：mvncleaninstall3.2.2代码解释这个命令首先清理项目，然后执行构建过程，包括编译源代码、运行测试和打包。确保在项目根目录下执行此命令。3.3阅读贡献者指南在开始贡献之前，仔细阅读Hudi的贡献者指南是至关重要的。这将帮助你了解项目的贡献流程、代码规范、测试策略和社区交流方式。贡献者指南通常包括：代码提交流程:如何提交代码更改，包括使用GitHub的pullrequest。代码规范:编码标准和风格指南。测试策略:如何编写和运行测试，确保代码质量。社区交流:如何与社区成员沟通，包括邮件列表、Slack频道和会议。3.3.1示例代码虽然贡献者指南不包含代码示例，但以下是一个示例，展示如何在GitHub上创建一个pullrequest：在GitHub上找到你想要贡献的项目。点击“Fork”按钮，将项目复制到你自己的GitHub账户下。在你自己的仓库中进行修改。提交更改到你的仓库。转到你fork的仓库，点击“Newpullrequest”。确保选择正确的base和compare分支。添加描述你更改的标题和详细信息。点击“Createpullrequest”。3.3.2代码解释这个过程描述了如何从GitHub上fork一个项目，进行修改，然后创建一个pullrequest以将更改提交回原始项目。这是开源项目贡献的常见流程。通过以上步骤，你将能够更好地准备自己，为ApacheHudi项目做出有价值的贡献。记住，开源社区欢迎所有类型的贡献，无论是代码、文档还是测试。4数据湖：ApacheHudi：代码贡献流程4.1提交问题与讨论在贡献代码之前，首先需要确保你的问题或提议已经被社区讨论并认可。ApacheHudi社区鼓励开放和透明的沟通，因此，提交问题和讨论是贡献流程中的重要一步。4.1.1如何提交问题访问GitHub仓库：首先，访问ApacheHudi的GitHub仓库（/apache/hudi）。创建Issue：在仓库页面，找到“Issues”标签，点击“Newissue”来创建一个新的问题报告。在创建Issue时，确保提供以下信息：问题描述：详细描述你遇到的问题或你想要添加的功能。复现步骤：如果是一个bug，提供复现问题的步骤。期望结果与实际结果：描述你期望的行为与实际观察到的行为。环境信息：包括你的操作系统、Hudi版本、以及任何相关的依赖库版本。4.1.2如何参与讨论加入邮件列表：ApacheHudi有一个活跃的邮件列表（/list.html?dev@），用于讨论项目的发展方向、设计决策和代码审查。参与社区会议：定期参加社区会议，这些会议通常在邮件列表或Slack频道中宣布。会议是讨论正在进行的项目、提出新想法和获取反馈的好机会。4.2选择要解决的问题在ApacheHudi项目中，有许多不同的问题和功能请求等待解决。选择一个适合你技能和兴趣的问题是开始贡献的关键。4.2.1如何选择问题浏览Issues：在GitHub仓库中，浏览现有的Issues，寻找标记为“helpwanted”或“goodfirstissue”的问题。这些通常是对新手友好的任务。评估问题难度：根据你的经验和技能，评估问题的难度。确保你选择的问题是你能够解决的。与社区沟通：在开始工作之前，通过评论Issue或在邮件列表中发帖，与社区成员沟通你的计划。这有助于避免重复工作，并确保你的解决方案符合项目的需求。4.3编写与提交代码一旦你选择了要解决的问题，就可以开始编写代码了。在提交代码之前，确保遵循ApacheHudi的代码贡献指南。4.3.1编写代码创建分支：从主仓库克隆代码，并创建一个新的分支来实现你的解决方案。这可以避免对主分支的直接修改。gitclone/apache/hudi.git

cdhudi

gitcheckout-bmy-feature编写代码：在你的分支上进行开发。确保你的代码遵循项目的编码标准和最佳实践。编写测试：为你的代码编写单元测试，确保它在各种情况下都能正常工作。4.3.2提交代码提交更改：在本地仓库中提交你的更改，并附上清晰的提交信息。gitadd.

gitcommit-m"Addfeature:descriptionofyourfeature"推送到远程仓库：将你的分支推送到远程仓库。gitpushoriginmy-feature创建PullRequest：在GitHub上，从你的分支向主仓库创建一个PullRequest（PR）。在PR中，详细描述你的更改，包括你解决的问题、你的解决方案以及为什么这样解决。代码审查：社区成员将对你的代码进行审查，提出反馈和建议。这可能包括代码风格、性能优化或功能增强的建议。合并代码：一旦你的代码通过审查，它将被合并到主分支中。如果需要修改，你可以在你的分支上进行更改，然后更新PR。通过遵循这些步骤，你可以有效地为ApacheHudi项目做出贡献，同时与社区保持良好的沟通和协作。5数据湖：ApacheHudi：文档与社区贡献指南5.1文档编写规范5.1.1遵循Markdown语法标题层级：使用#、##、###等来定义标题层级，保持文档结构清晰。列表：有序列表使用1.、2.等，无序列表使用-或*。代码块：使用来包裹代码块，如：pythondefexample_function():print(“Hello,HudiCommunity!”)```5.1.2内容准确性与完整性术语定义：确保所有专业术语都有清晰的定义，如数据湖、ApacheHudi。示例代码：提供具体可操作的代码示例，如使用ApacheHudi的HoodieTable类创建表：fromorg.apache.hudiimportHoodieTableType,HoodieWriteConfig

fromorg.apache.spark.sqlimportSparkSession

#初始化SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("HudiExample").getOrCreate()

#配置Hudi写入

config=HoodieWriteConfig.newBuilder().withTableType(HoodieTableType.COPY_ON_WRITE.name()).build()

#创建Hudi表

df.write.format("hudi").options(**config).save("/path/to/hudi/table")5.1.3文档结构引言：简要介绍文档目的。正文：详细解释主题，分段落阐述。结论：总结文档要点，提供下一步行动建议。附录：包含额外资源链接、术语表等。5.2参与社区讨论与支持5.2.1加入邮件列表ApacheHudi邮件列表：注册并参与user@和dev@，用于用户支持和开发讨论。5.2.2使用Slack加入HudiSlack：通过邀请链接加入，参与实时讨论。频道选择：加入#general、#dev等频道，根据兴趣和需求参与讨论。5.2.3提交问题与反馈GitHubIssues：在ApacheHudi的GitHub仓库中提交问题或反馈。描述清晰：提供问题的详细描述，包括错误信息、环境配置和复现步骤。5.3组织与参与社区活动5.3.1参加Meetups查找本地Meetup：在M上搜索ApacheHudi相关的活动。参与讨论：分享经验，学习他人使用Hudi的案例。5.3.2贡献代码Fork仓库：在GitHub上ForkApacheHudi的仓库。创建分支：为每个功能或修复创建一个新的分支。gitcheckout-bmy-feature提交更改：编写代码，确保遵循Hudi的代码规范。PullRequest：将更改推送到GitHub，并创建一个PullRequest。5.3.3审阅与测试审阅代码：参与PullRequest的审阅，提供反馈。运行测试：在本地环境中运行Hudi的测试套件，确保代码质量。5.3.4组织Webinar主题选择：选择一个与Hudi相关的热门主题。准备演讲：编写演讲稿，准备演示文稿。协调时间：与社区成员协调一个适合的时间进行Webinar。分享链接：通过邮件列表和Slack分享Webinar的链接和时间。通过遵循上述指南，您不仅可以提高ApacheHudi文档的质量，还能更有效地参与社区，为Hudi的发展做出贡献。无论是编写文档、参与讨论还是贡献代码，每一步都是社区成长的重要组成部分。让我们一起努力，使ApacheHudi社区更加繁荣！6数据湖：ApacheHudi：项目治理与决策6.1项目治理结构ApacheHudi,作为Apache软件基金会下的顶级项目,遵循一套成熟且透明的治理结构。这一结构确保了项目的健康、持续发展以及社区的积极参与。Hudi的治理结构主要由以下几个角色和委员会组成：Committer:Committers是对项目代码库有直接提交权限的贡献者。他们通常在项目中拥有深厚的技术知识和经验,并对项目的质量和方向负责。PMC(ProjectManagementCommittee):PMC是项目的管理委员会,由项目的主要贡献者和维护者组成。PMC负责项目的整体战略方向、决策以及与Apache软件基金会的沟通。Mentor:在项目孵化阶段,有一个来自Apache软件基金会的Mentor负责指导项目,确保其遵循Apache的流程和标准。Community:Hudi的社区由全球的开发者、用户和贡献者组成。社区成员可以通过邮件列表、Slack频道和GitHub等平台参与讨论、提出问题和贡献代码。6.2决策流程与参与ApacheHudi的决策流程遵循Apache软件基金会的共识决策模型。这一模型鼓励社区成员的广泛参与,并通过投票机制来达成最终的决策。以下是决策流程的关键步骤：提出议题:任何社区成员都可以在邮件列表或GitHub上提出议题。议题可以是关于代码变更、项目方向、文档更新等。讨论:提出议题后,社区成员会在邮件列表或GitHub的issue中进行讨论。讨论的目的是收集不同观点,并尝试达成共识。达成共识:社区成员通过讨论来尝试达成共识。如果在一定时间内无法达成共识,则会进入投票阶段。投票:投票通常在PMC成员中进行,