1. 介绍
Apache Hudi是一个开源的数据湖框架，旨在简化增量数据处理和数据管道开发。借助Hudi可以在Amazon S3、Aliyun OSS数据湖中进行记录级别管理插入/更新/删除。AWS EMR集群已支持Hudi组件，并且可以与AWS Glue Data Catalog无缝集成。此特性可使得直接在Athena或Redshift Spectrum查询Hudi数据集。
对于企业使用AWS云的一种常见数据流如图1所示，即将数据实时复制到S3。
本篇文章将介绍如何使用Oracle GoldenGate来捕获变更事件并利用Hudi格式写入S3数据湖。
Oracle GG可以使用多个处理程序和格式输出，请查看此处获取更多信息。
本篇文章中不关心处理程序，我们假设使用Avro Operation格式，这种格式较为冗长，但有着广泛应用，因为其平衡了数据完整性和性能。如图2所示，此格式包含每个记录的before和after版本。
即使完整且易于生成，此格式也不适合用Athena或Spectrum进行分析，从使用角度也无法替代源数据。此外你可能需要对历史数据进行分区处理以便快速检索。
本文我们将介绍如何利用Apache Hudi框架做到这一点，以构建易于分析的目标数据集。
2. 系统架构
我们不详细介绍如何将avro格式文件放入Replica S3桶中，整个数据体系结构如下所示
Hudi代码运行在EMR集群中，从Replica S3桶中读取avro数据，并将目标数据集存储到Target S3桶中。
EMR软件配置如下
硬件配置如下
由于插入/更新始终保留最后一条记录，因此Hudi作业非常具有弹性， 因此可以利用Spot Instance(抢占式实例)大大降低成本。
除此之外，还需要设置
- 源bucket（如 my-s3-sourceBucket）
- 目标bucket （如 my-s4-targetBucket）
- Glue数据库（如 sales-db）
配置完后需要确保EMR集群有读写权限。
如果你需要一些样例数据，可以点击此处获取。当设置好桶后，启动EMR集群并将这些样例数据导入Replica桶。
3. 关于分区的注意事项
为构建按时间划分的数据集，必须确定不可变的日期类型字段。参照示例数据集（销售订单），我们假设订单日期永远不会改变，因此我们将DAT_ORDER字段作为写入Hudi数据集的分区字段。
分区方式是YYYY/MM/DD，通过该方式，所有数据将被组织在嵌套的子文件夹中。Hudi框架将提供此分区信息，并将一个特定字段添加到关联的Hive/Glue表中。当查询时，该字段上的过滤条件将转换为超高效的分区修剪扫描条件。
实际上这是我们必须对数据集做的唯一强假设，所有其他信息都在avro文件中（字段名称，字段类型，PK等）。
除此元数据外，GoldenGate通常还会添加一些其他信息，例如表名称，操作时间戳，操作类型（插入/更新/删除）和自定义标记。你可以利用这些字段来构造通用逻辑并构建灵活的迁移平台。
4. 步骤
启动spark-shell
spark-shell --conf "spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer" --conf "spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false" --jars /usr/lib/hudi/hudi-spark-bundle.jar,/usr/lib/spark/external/lib/spark-avro.jar
启动后可以运行如下代码：
val ggDeltaFiles = "s3://" + sourceBucket + "/" + sourceSubFolder + "/" + sourceSystem + "/" + inputTableName + "/";
val rootDataframe:DataFrame = spark.read.format("avro").load(ggDeltaFiles);
// extract PK fields name from first line
val pkFields: Seq[String] = rootDataframe.select("primary_keys").limit(1).collect()(0).getSeq(0);
// take into account the "after." fields only
val columnsPre:Array[String] = rootDataframe.select("after.*").columns;
// exclude "_isMissing" fields added by Oracle GoldenGate
// The second part of the expression will safely preserve all native "**_isMissing" fields
val columnsPost:Array[String] = columnsPre.filter { x => (!x.endsWith("_isMissing")) || (!x.endsWith("_isMissing_isMissing") && (columnsPre.filter(y => (y.equals(x + "_isMissing")) ).nonEmpty))};
val columnsFinal:ArrayBuffer[String] = new ArrayBuffer[String]();
columnsFinal += "op_ts";
columnsFinal += "pos";
// add the "after." prefix
columnsPost.foreach(x => (columnsFinal += "after." + x));
// prepare the target dataframe with the partition additional column
val preparedDataframe = rootDataframe.select("opTypeFieldName", columnsFinal.toArray:_*).
withColumn("HUDI_PART_DATE", date_format(to_date(col("DAT_ORDER"), "yyyy-MM-dd"),"yyyy/MM/dd")).
filter(col(opTypeFieldName).isin(admittedValues.toList: _*));
// write data
preparedDataframe.write.format("org.apache.hudi").
options(hudiOptions).
option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, pkFields.mkString(",")).
mode(SaveMode.Append).
save(hudiTablePath);
上述简化了部分代码，可以在此处找到完整的代码。
5. 结果
输出的S3对象结果如下所示
同时Glue数据目录将使该表可用于通过外部模式在Athena或Spectrum中进行查询分析，外部表具有我们用于分区的hudi_part_date附加字段。
