并发控制

1.Hudi支持的并发控制

1.MVCC

Hudi的表操作，如压缩、清理、提交，hudi会利用多版本并发控制来提供多个表操作写入和查询之间的快照隔离。使用MVCC这种模型，Hudi支持并发任意数量的操作作业，并保证不会发生任何冲突。Hudi默认这种模型。MVCC方式所有的table service都使用同一个writer来保证没有冲突，避免竟态条件。

2.OPTIMISTIC CONCURRENCY

针对写入操作（upsert、insert等）利用乐观锁并发控制来启用多个writer将数据写到同一个表中，Hudi支持文件级的乐观一致性，即对于发生在同一个表中的任何2个提交（写入），如果它们没有写入正在更改的重叠文件，则允许两个写入都成功。此功能处于实验阶段，需要用到Zookeeper或HiveMetastore来获取锁.

• Hudi默认使用MVCC模式进行并发控股写入数据，但是如果要修改为OPTIMISTIC CONCURRENCY的话，需要进行下面的配置：
  1）参数
  （1）如果需要开启乐观并发写入，需要设置以下属性
  hoodie.write.concurrency.mode=optimistic_concurrency_control
  hoodie.cleaner.policy.failed.writes=LAZY
  hoodie.write.lock.provider=
  Hudi获取锁的服务提供两种模式使用zookeeper、HiveMetaStore（选一种即可）
  （2）相关zookeeper参数
  hoodie.write.lock.provider=org.apache.hudi.client.transaction.lock.ZookeeperBasedLockProvider
  hoodie.write.lock.zookeeper.url
  hoodie.write.lock.zookeeper.port
  hoodie.write.lock.zookeeper.lock_key
  hoodie.write.lock.zookeeper.base_path
  （3）相关HiveMetastore参数，HiveMetastore URI是从运行时加载的hadoop配置文件中提取的
  hoodie.write.lock.provider=org.apache.hudi.hive.HiveMetastoreBasedLockProvider
  hoodie.write.lock.hivemetastore.database
  hoodie.write.lock.hivemetastore.table

3.并发写入方式修改以及参数设置

• 1.使用Spark DataFrame并发写入
  （1）启动spark-shell

spark-shell \
  --conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' \
  --conf 'spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog' \
  --conf 'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension'

（2）编写代码

import org.apache.hudi.QuickstartUtils._
import scala.collection.JavaConversions._
import org.apache.spark.sql.SaveMode._
import org.apache.hudi.DataSourceReadOptions._
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._

val tableName = "hudi_trips_cow"
val basePath = "file:///tmp/hudi_trips_cow"
val dataGen = new DataGenerator

val inserts = convertToStringList(dataGen.generateInserts(10))
val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2))
df.write.format("hudi").
  options(getQuickstartWriteConfigs).
  option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").
  option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").
  option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").
  option("hoodie.write.concurrency.mode", "optimistic_concurrency_control").
  option("hoodie.cleaner.policy.failed.writes", "LAZY").
  option("hoodie.write.lock.provider", "org.apache.hudi.client.transaction.lock.ZookeeperBasedLockProvider").
  option("hoodie.write.lock.zookeeper.url", "hadoop1,hadoop2,hadoop3").
  option("hoodie.write.lock.zookeeper.port", "2181").
  option("hoodie.write.lock.zookeeper.lock_key", "test_table").
  option("hoodie.write.lock.zookeeper.base_path", "/multiwriter_test").
  option(TABLE_NAME, tableName).
  mode(Append).
  save(basePath)

（3）使用zk客户端，验证是否使用了zk。

zkCli.sh 
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /

（4）zk下产生了对应的目录，/multiwriter_test下的目录，为代码里指定的lock_key

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /multiwriter_test

• 2.运行Delta Streamer

spark-submit \
--class org.apache.hudi.utilities.deltastreamer.HoodieDeltaStreamer  \
/opt/module/spark-3.2.2/jars/hudi-utilities-bundle_2.12-0.12.0.jar \
--props hdfs://hadoop1:8020/hudi-props/kafka-multiwriter-source.propertis \
--schemaprovider-class org.apache.hudi.utilities.schema.FilebasedSchemaProvider  \
--source-class org.apache.hudi.utilities.sources.JsonKafkaSource  \
--source-ordering-field userid \
--target-base-path hdfs://hadoop1:8020/tmp/hudi/hudi_test_multi  \
--target-table hudi_test_multi \
--op INSERT \
--table-type MERGE_ON_READ

3）查看zk是否产生新的目录

zkCli.sh
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /multiwriter_test2