Flink SQL通过Hudi HMS Catalog读写Hudi并同步Hive表（强烈推荐这种方式）

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前言

上篇文章Flink SQL操作Hudi并同步Hive使用总结总结了如何使用Flink SQL读写Hudi并同步Hive，介绍了创建表的各种方式，但是每一种方式都不太完美。本文介绍一种比较完美的方式，通过Hudi HMS Catalog读写Hudi并同步Hive表，这里的Hudi HMS Catalog实际上就是通过上篇文章最后提到的HoodieHiveCatalog实现的，PR：[HUDI-4098]Support HMS for flink HudiCatalog,2022年7月18 merge，也就是从Hudi0.12.0版本开始支持(我确认了一下0.11.1版本没有)，如果大家要使用的话，必须升级到0.12.0+，本文使用Hudi master 0.13.0-SNAPSHOT。

既然推荐这种方式，那么先说一下它的好处吧。好处是它可以像Spark SQL创建表一样，直接将表建立在Hive中，并且表结构与Hive SQL和Spark SQL兼容，也就是Flink Hudi HMS Catalog中创建的表，可以同时使用Flink SQL、Hive SQL、Spark SQL查询，也可以同时使用Flink SQL、Spark SQL写Hudi。不像上篇文章中介绍的方式，Flink SQL写Hudi的表不能被Hive/Spark使用，只能通过同步表的方式。另外在Flink Hudi HMS Catalog中和Spark SQL一样默认开启同步Hive,也就是对于MOR表默认会同步创建对应的_ro表和_rt表，至于COW表因为同步的表名和创建的表名一样，所以读写是同一张表。总之和Spark SQL创建表、读写一致。

版本

Flink 1.14.3
Hudi master 0.13.0-SNAPSHOT

本文采用Flink yarn-session模式，不会的可以参考：Flink SQL 客户端查询Hive配置及问题解决

先看一下如何创建Flink Hudi HMS Catalog

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CREATE CATALOG hudi_catalog WITH (
    'type' = 'hudi',
    'mode' = 'hms',
    'default-database' = 'default',
    'hive.conf.dir' = '/usr/hdp/3.1.0.0-78/hive/conf',
    'table.external' = 'true'
);

## 其实就是在Hive中创建一个数据库test_flink
create database if not exists hudi_catalog.test_flink;
## 切换到数据库test_flink
use hudi_catalog.test_flink;

支持的配置项:

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catalog.path
default-database
hive.conf.dir
# 可选项hms、dfs
mode
property-version
# 0.12.1版本应该还不支持，需要自己拉取master最新代码，PR支持：https://github.com/apache/hudi/pull/6923
# 是否为外部表，默认false，也就是默认内部表
# 0.12.0和0.12.1没有这个配置项，只能是外部表
table.external

可以看到和hive catalog的配置项差不多，只是type为hudi，这里mode必须是hms，默认值是dfs，至于为啥是hms，请看下面的源码分析
还有一点需要注意的是hive catalog中的配置项为hive-conf-dir，但是hudi的为hive.conf.dir，看着差不多，其实不一样。
table.external：是否为外部表，默认false，也就是默认内部表，但是0.12.0和0.12.1没有这个配置项，只能是外部表，这正是我使用Hudi master 0.13.0-SNAPSHOT的原因
如果觉得这个配置不是必须的，大家可以直接用0.12.1即可

为啥mode为hms

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public Catalog createCatalog(Context context) {
  final FactoryUtil.CatalogFactoryHelper helper =
      FactoryUtil.createCatalogFactoryHelper(this, context);
  helper.validate();
  String mode = helper.getOptions().get(CatalogOptions.MODE);
  switch (mode.toLowerCase(Locale.ROOT)) {
    case "hms":
      return new HoodieHiveCatalog(
          context.getName(),
          (Configuration) helper.getOptions());
    case "dfs":
      return new HoodieCatalog(
          context.getName(),
          (Configuration) helper.getOptions());
    default:
      throw new HoodieCatalogException(String.format("Invalid catalog mode: %s, supported modes: [hms, dfs].", mode));
  }
}

public static final ConfigOption<String> MODE = ConfigOptions
    .key("mode")
    .stringType()
    .defaultValue("dfs");

可以看到mode默认值为dfs,只有mode为hms时，才会使用HoodieHiveCatalog

MOR表

建表

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CREATE TABLE test_hudi_flink_mor (
  id int PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
  name VARCHAR(10),
  price int,
  ts int,
  dt VARCHAR(10)
)
PARTITIONED BY (dt)
WITH (
  'connector' = 'hudi',
  'path' = '/tmp/hudi/test_hudi_flink_mor',
  'table.type' = 'MERGE_ON_READ',
  'hoodie.datasource.write.keygenerator.class' = 'org.apache.hudi.keygen.ComplexAvroKeyGenerator',
  'hoodie.datasource.write.recordkey.field' = 'id',
  'hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning' = 'true',
  'hive_sync.conf.dir'='/usr/hdp/3.1.0.0-78/hive/conf'
);

使用catalog时path可以不用指定，不指定的话，路径就是Hive库路径+表名，可以看后面的Cow表。

这里需要注意的是，虽然不用配置同步Hive相关的配置，也就是默认会同步，但仍然需要配置hive_sync.conf.dir，否则依旧会报和上篇文章中一样的异常：
WARN hive.metastore [] - set_ugi() not successful, Likely cause: new client talking to old server. Continuing without it.
org.apache.thrift.transport.TTransportException: null
其实这里我认为是不合理的，因为catalog中已经配置了hive.conf.dir，这俩其实可以共用的。

这时在对应的Hive数据库中就已经建好表了,并且表结构同时兼容Hive、Spark和Flink,也就是既可以用Hive SQL查询，也可以用Spark SQL和Flink SQL读写

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show create table test_hudi_flink_mor;
## 可以自己验证一下table.external是否生效
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|                   createtab_stmt                   |
+----------------------------------------------------+
| CREATE TABLE `test_hudi_flink_mor`(                |
|   `_hoodie_commit_time` string,                    |
|   `_hoodie_commit_seqno` string,                   |
|   `_hoodie_record_key` string,                     |
|   `_hoodie_partition_path` string,                 |
|   `_hoodie_file_name` string,                      |
|   `id` int,                                        |
|   `name` string,                                   |
|   `price` int,                                     |
|   `ts` int)                                        |
| PARTITIONED BY (                                   |
|   `dt` string)                                     |
| ROW FORMAT SERDE                                   |
|   'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'  |
| WITH SERDEPROPERTIES (                             |
|   'hoodie.query.as.ro.table'='false',              |
|   'path'='/tmp/hudi/test_hudi_flink_mor',          |
|   'primaryKey'='id',                               |
|   'type'='mor')                                    |
| STORED AS INPUTFORMAT                              |
|   'org.apache.hudi.hadoop.realtime.HoodieParquetRealtimeInputFormat'  |
| OUTPUTFORMAT                                       |
|   'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat' |
| LOCATION                                           |
|   'hdfs://cluster1/tmp/hudi/test_hudi_flink_mor'   |
| TBLPROPERTIES (                                    |
|   'connector'='hudi',                              |
|   'hive_sync.conf.dir'='/usr/hdp/3.1.0.0-78/hive/conf',  |
|   'hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning'='true',  |
|   'hoodie.datasource.write.keygenerator.class'='org.apache.hudi.keygen.ComplexAvroKeyGenerator',  |
|   'hoodie.datasource.write.recordkey.field'='id',  |
|   'path'='/tmp/hudi/test_hudi_flink_mor',          |
|   'spark.sql.create.version'='spark2.4.4',         |
|   'spark.sql.sources.provider'='hudi',             |
|   'spark.sql.sources.schema.numPartCols'='1',      |
|   'spark.sql.sources.schema.numParts'='1',         |
|   'spark.sql.sources.schema.part.0'='{"type":"struct","fields":[{"name":"id","type":"integer","nullable":false,"metadata":{}},{"name":"name","type":"string","nullable":true,"metadata":{}},{"name":"price","type":"integer","nullable":true,"metadata":{}},{"name":"ts","type":"integer","nullable":true,"metadata":{}},{"name":"dt","type":"string","nullable":true,"metadata":{}}]}',  |
|   'spark.sql.sources.schema.partCol.0'='dt',       |
|   'table.type'='MERGE_ON_READ',                    |
|   'transient_lastDdlTime'='1667373370')            |
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同步Hive

Insert几条数据，看一下会不会触发一下Hive同步

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insert into test_hudi_flink_mor values (1,'hudi',10,100,'2022-10-31'),(2,'hudi',10,100,'2022-10-31');

果然默认同步，表结构和之前的方式是一样的。同步的表默认是外部表，可以通过配置项hoodie.datasource.hive_sync.create_managed_table配置是否为外部表

COW 表

建表

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CREATE TABLE test_hudi_flink_cow (
  id int PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
  name VARCHAR(10),
  price int,
  ts int,
  dt VARCHAR(10)
)
PARTITIONED BY (dt)
WITH (
  'connector' = 'hudi',
  'hoodie.datasource.write.keygenerator.class' = 'org.apache.hudi.keygen.ComplexAvroKeyGenerator',
  'hoodie.datasource.write.recordkey.field' = 'id',
  'hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning' = 'true',
  'hive_sync.conf.dir'='/usr/hdp/3.1.0.0-78/hive/conf'
);

这里没有指定path，看一下Hive中的表结构,路径为库路径+表名：hdfs://cluster1/warehouse/tablespace/managed/hive/test_flink/test_hudi_flink_cow，这更符合平时的使用习惯，毕竟少了一个配置项，且路径统一好管理，不容易出错。

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|                   createtab_stmt                   |
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| CREATE TABLE `test_hudi_flink_cow`(                |
|   `_hoodie_commit_time` string,                    |
|   `_hoodie_commit_seqno` string,                   |
|   `_hoodie_record_key` string,                     |
|   `_hoodie_partition_path` string,                 |
|   `_hoodie_file_name` string,                      |
|   `id` int,                                        |
|   `name` string,                                   |
|   `price` int,                                     |
|   `ts` int)                                        |
| PARTITIONED BY (                                   |
|   `dt` string)                                     |
| ROW FORMAT SERDE                                   |
|   'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'  |
| WITH SERDEPROPERTIES (                             |
|   'hoodie.query.as.ro.table'='true',               |
|   'path'='hdfs://cluster1/warehouse/tablespace/managed/hive/test_flink/test_hudi_flink_cow',  |
|   'primaryKey'='id')                               |
| STORED AS INPUTFORMAT                              |
|   'org.apache.hudi.hadoop.HoodieParquetInputFormat'  |
| OUTPUTFORMAT                                       |
|   'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat' |
| LOCATION                                           |
|   'hdfs://cluster1/warehouse/tablespace/managed/hive/test_flink/test_hudi_flink_cow' |
| TBLPROPERTIES (                                    |
|   'connector'='hudi',                              |
|   'hive_sync.conf.dir'='/usr/hdp/3.1.0.0-78/hive/conf',  |
|   'hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning'='true',  |
|   'hoodie.datasource.write.keygenerator.class'='org.apache.hudi.keygen.ComplexAvroKeyGenerator',  |
|   'hoodie.datasource.write.recordkey.field'='id',  |
|   'path'='hdfs://cluster1/warehouse/tablespace/managed/hive/test_flink/test_hudi_flink_cow',  |
|   'spark.sql.create.version'='spark2.4.4',         |
|   'spark.sql.sources.provider'='hudi',             |
|   'spark.sql.sources.schema.numPartCols'='1',      |
|   'spark.sql.sources.schema.numParts'='1',         |
|   'spark.sql.sources.schema.part.0'='{"type":"struct","fields":[{"name":"id","type":"integer","nullable":false,"metadata":{}},{"name":"name","type":"string","nullable":true,"metadata":{}},{"name":"price","type":"integer","nullable":true,"metadata":{}},{"name":"ts","type":"integer","nullable":true,"metadata":{}},{"name":"dt","type":"string","nullable":true,"metadata":{}}]}',  |
|   'spark.sql.sources.schema.partCol.0'='dt',       |
|   'transient_lastDdlTime'='1667375710')            |
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同步Hive

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insert into test_hudi_flink_cow values (1,'hudi',10,100,'2022-10-31'),(2,'hudi',10,100,'2022-10-31');

因为名字一样，所以同步的结果看不到变化

一致性验证

通过Spark SQL分别往每个表写几条数据，再用Spark、Hive、Flink查询

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insert into test_hudi_flink_mor values (3,'hudi',10,100,'2022-10-31');
insert into test_hudi_flink_mor_ro values (4,'hudi',10,100,'2022-10-31');
insert into test_hudi_flink_mor_rt values (5,'hudi',10,100,'2022-10-31');
insert into test_hudi_flink_cow values (3,'hudi',10,100,'2022-10-31');

经过验证，一致性没有问题。遗憾的是，Flink SQL查询结果依旧不包含元数据字段，不清楚为啥要这样设计~

异常解决

异常信息

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Caused by: java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hudi.org.apache.jetty.util.compression.DeflaterPool.ensurePool(Lorg/apache/hudi/org/apache/jetty/util/component/Container;)Lorg/apache/hudi/org/apache/jetty/util/compression/DeflaterPool;
	at org.apache.hudi.org.apache.jetty.websocket.server.WebSocketServerFactory.<init>(WebSocketServerFactory.java:184) ~[hudi-flink1.14-bundle-0.13.0-SNAPSHOT.jar:0.13.0-SNAPSHOT]

异常原因，Hudi包中的jetty版本和hadoop环境下的jetty版本不一致，导致有冲突，相关PR：[HUDI-4960] Upgrade jetty version for timeline server,这个PR升级了jetty的版本。
解决思路，使hadoop环境下的jetty版本和Hudi包中的版本一致。一个方法是使Flink任务不依赖Hadoop环境下的jetty相关的jar，这里是由于配置了HADOOP_CLASSPATH，经过尝试一时无法解决。另外一个是升级Hadoop环境下的jetty版本，但是我尝试了一下，由于Hadoop环境组件依赖的jar包比较多，单纯升级jetty版本的话，会引起其他问题，无奈只能先将Hudi中jetty回退到原先的版本，最简单的方式是直接reset到这个PR之前的位置。
在这里插入图片描述

总结

本文介绍了Flink SQL如何通过Hudi HMS Catalog读写Hudi并同步Hive表，并且讲述了Hudi HMS Catalog的好处，我认为这是目前比较完美的一种方式，强烈推荐大家使用

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本文由 董可伦 发表于 伦少的博客 ,采用署名-非商业性使用-禁止演绎 3.0进行许可。

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本文标题：Flink SQL通过Hudi HMS Catalog读写Hudi并同步Hive表（强烈推荐这种方式）

本文链接：https://dongkelun.com/2022/11/02/flinkHudiHmsCatalog/

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2016年本科毕业于合肥工业大学<br><br>信息与计算科学专业<br><br>目前在济南一家公司从事大数据的工作~~