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尝试探索 apach hudi 以使用 S3 作为源进行增量加载，然后最终通过 AWS 粘合作业将输出保存到 S3 中的不同位置。

有什么博客/文章可以作为起点提供帮助吗？

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还有另一种可能的方法（根据罗伯特的回答），将自定义罐子包含到胶水作业中。然后这些将被加载到您的胶水作业中，并可以在任何其他 hadoop/spark 环境中使用。

实现此方法所需的步骤如下（至少这些适用于我的 pyspark 工作，如果您发现一些信息没有用尽或遇到一些麻烦，请纠正我，我会更新我的答案）：

注 1：以下是批量写入，未针对 hudi 流进行测试
注 2：胶水作业类型：Spark，胶水版本：2.0，ETL 语言：python

  1. 获取 hudi 所需的所有相应 jar 并将它们放入 S3：
    • hudi-spark-bundle_2.11
    • httpclient-4.5.9
    • 火花avro_2.11
  2. 创建粘合作业时（见注 2），指定：
    • 依赖 jars 路径= 从点号开始的 jar 的逗号分隔路径。1（例如 s3://your-bucket/some_prefix/hudi-spark-bundle...jar,s3://your-bucket/some_prefix/http...jar,s3://your-bucket/some_prefix/spark -avro ....罐子）
  3. 根据hudi 文档中提供的文档创建您的脚本并尽情享受吧！

最后一点：确保为您的胶水作业分配适当的权限

于 2021-05-05T18:50:52.263 回答