数据湖系列（十三）spark增量查询Apache Hudi数据

在实际的工作中，大家会遇到一个问题，就是比如我现在有一个业务系统，在某一刻发了一个新的版本，但是在线上运行的时候由于提交的代码有某个bug，导致数据库的数据从发版之后就出现了问题。此时我们就需要做的是：

1、修改程序bug，测试通过后，继续上线
2、从上一刻到新版本发版需要找到哪些错误数据需要进行修复

这里我们提一下第二点。此时我们一般在业务数据库里面会有一个uts的字段，但是有时候如果表里面如果没有uts字段怎么办？那么怎么快速找到需要修复的数据是哪些呢？

这样的场景类比到hudi里面，hudi就天生的提供了相关的这种增量数据的查询功能，这块可以快速帮助我们找到需要修复的数据，在hudi里面，我们称之为增量查询。下面我们详细的说明一下：

1）查看数据

在hudi里面，我们每次插入的每一条数据都会有一个commit_time，示例图如下：

所以我们如果要做增量查询的时候主要和这个commit_time打交道。

2）使用spark查询hudi增量数据。

使用spark增量查询hudi数据的话，核心主要是在加载hdfs上的hudi数据的时候，指定一个读取时间和读取类型。

这里的读取类型分为3种，分别是：

1、QUERY_TYPE_SNAPSHOT_OPT_VAL(获取最新所有数据)
2、QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL（获取指定时间戳后的变化数据）
3、QUERY_TYPE_READ_OPTIMIZED_OPT_VAL（只查询Base文件中的数据）

对于上面的类型，我们就可以选择QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL类型来实现，所以这里我们来一个示例代码：

//获取hudi的数据
val frame:DataFrame = session.read.format("hudi")
  .option(DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_OPT_KEY,DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL)
  //必须指定一个开始查询的时间，不指定报错
  .option(DataSourceReadOptions.BEGIN_INSTANTTIME_OPT_KEY,"20240118112048460")
  .load("/hudi_data/users")

//创建临时视图
frame.createTempView("users")

//查询结果
val result = session.sql(
  """
    | select * from users
  """.stripMargin)
//在控制台显示结果
result.show(true)

这里的代码我们做了两件事：

1、读取文件的时候指定选择了获取指定时间戳后的变化数据。
2、指定了数据commit_time读取的开始时间，这里的时间我们设置的比数据库的时间短1微妙

示例图如下：

3）运行测试

最后我们来测试运行一下，看看结果：

可以看到获取的结果就是从某一个时间点到现在的变化的数据。这也就是查询的增量数据。

备注：

1、如果只查变化的增量数据，则指定type为：QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL即可。
2、如果要查询增量变化的数据和没变化的数据，则指定type为：QUERY_TYPE_SNAPSHOT_OPT_VAL和QUERY_TYPE_READ_OPTIMIZED_OPT_VAL即可。
3、如果我们要查询开始时间到某个时间点的数据的话，那么在option里面添加endtime即可，对应的设置是：.option(DataSourceReadOptions.END_INSTANTTIME_OPT_KEY,"20240118112048463") 示例代码如下：

以上就是使用spark查询hudi增量数据的案例。最后附上本案例的源码，登陆后即可下载。