1.如何写入Hudi数据集
通常，你会从源获取部分更新/插入，然后对Hudi数据集执行写入操作。如果从其他标准来源（如Kafka或tailf DFS）中提取数据，那么DeltaStreamer将会非常有用，其提供了一种简单的自我管理解决方案，可将数据写入Hudi。你还可以自己编写代码，使用Spark数据源API从自定义源获取数据，并使用Hudi数据源写入Hudi。
2. 如何部署Hudi作业
写入Hudi的好处是它可以像在YARN/Mesos甚至是K8S群集上运行的任何其他Spark作业一样运行。只需使用Spark UI即可查看写入操作，而无需单独搭建Hudi集群。
3. 如何查询刚写入的Hudi数据集
除非启用了Hive同步，否则与其他任何源一样，通过上述方法写入Hudi的数据集可以简单地通过Spark数据源进行查询。
代码语言：javascript复制val hoodieROView = spark.read.format("org.apache.hudi").load(basePath "/path/to/partitions/*")
val hoodieIncViewDF = spark.read().format("org.apache.hudi")
.option(DataSourceReadOptions.VIEW_TYPE_OPT_KEY(), DataSourceReadOptions.VIEW_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL())
.option(DataSourceReadOptions.BEGIN_INSTANTTIME_OPT_KEY(), <beginInstantTime>)
.load(basePath);请注意：当前不支持从Spark数据源读取实时视图。请使用下面的Hive路径。
如果在deltastreamer工具或数据源中启用了Hive Sync，则该数据集会同步到Hive的几张表中，可以使用HiveQL，Presto或SparkSQL进行读取。点击这里查看更多。
4. Hudi如何处理输入中的重复记录
在数据集上执行 upsert操作时，提供的记录包含给定键的多条记录，然后通过重复调用有效负载类的 preCombine方法将所有记录合并为一个最终值。默认情况下会选择最大值的记录（由 compareTo决定）。
对于 insert或 bulk_insert操作，不执行 preCombine。因此，如果你的输入包含重复项，则数据集也将包含重复项。如果您不希望重复的记录，请使用upsert或在数据源或deltastreamer中指定删除重复数据的配置项。
5. 可以实现自定义合并逻辑处理输入记录和存储的记录吗
与上面类似，定义有效负载类定义的方法（combineAndGetUpdateValue()，getInsertValue()），这些方法控制如何将存储的记录与输入的更新/插入组合以生成最终值以写回到存储中。
6. 如何删除数据集中的记录
GDPR使删除成为数据管理工具箱中的必备工具。Hudi支持软删除和硬删除。有关如何实际执行它们，请参见此处。
7. 如何将数据迁移到Hudi
Hudi对迁移提供了内置支持，可使用 hudi-cli提供的 HDFSParquetImporter工具将整个数据集一次性写入Hudi。也可以使用Spark数据源API读取和写入数据集。迁移后，可以使用此处讨论的常规方法执行写操作。这里也详细讨论该问题，包括部分迁移的方法。
8. 如何将Hudi配置传递给Spark作业
这里涵盖了数据源和Hudi写入客户端（deltastreamer和数据源都会内部调用）的配置项。在DeltaStreamer之类的工具上调用 --help都会打印所有使用选项。许多控制 upsert、调整文件大小的选项是在客户端级别定义的，下面是将它们传递给可用于写数据配置项的方式。
1). 对于Spark DataSource，可以使用DataFrameWriter的 options API来传递这些配置项。
inputDF.write().format("org.apache.hudi")
.options(clientOpts) // any of the Hudi client opts can be passed in as well
.option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY(), "_row_key")
...2). 直接使用HoodieWriteClient时，只需使用配置来构造HoodieWriteConfig对象。
3). 使用HoodieDeltaStreamer工具提取时，可以在属性文件中设置配置项，并将该文件作为命令行参数 --props传递。
9. 可以在Apache Hive Metastore中注册Hudi数据集吗
可以， 可以通过独立的Hive Sync工具或使用deltastreamer工具或数据源中的选项来执行此操作。
10. Hudi索引的工作原理及其好处是什么
索引是Hudi写入的关键部分，它始终将给定的 recordKey映射到Hudi内部的文件组（ FileGroup）。这样可以更快地识别受给定写入操作影响的文件组。
Hudi支持以下几种索引配置
- HoodieBloomIndex（默认）：使用bloom过滤器和范围信息，并在parquet/基础文件（不久后的日志文件也支持）的页脚中放置该信息。
- HoodieGlobalBloomIndex：默认索引仅在单个分区内强制执行键的唯一性，即要求用户知道存储给定记录键的分区。这可以帮助非常大的数据集很好地建立索引。但是，在某些情况下，可能需要在所有分区上执行重复数据删除/强制唯一性操作，这就需要全局索引。如果使用此选项，则将传入记录与整个数据集中的文件进行比较，并确保仅在一个分区中存在
recordKey。 - HBaseIndex：Apache HBase是一个键值存储，可以将索引存储在HBase内，如果已经在使用HBase，这将会非常方便。
也可以自定义索引，需要实现HoodieIndex类并在配置中配置索引类名称。
欢迎Star&Fork. https://github.com/apache/incubator-hudi
