Hudi 多表摄取工具 HoodieMultiTableStreamer 配置方法与示例

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1. 多表公共配置和差异配置的两种处理方式

由于 Hudi 的 HoodieMultiTableStreamer / HoodieMultiTableDeltaStreamer 是一次处理多张 Hudi 表的写入，这些表既会有如 hoodie.deltastreamer.source.kafka.value.deserializer.class 这样相同的公共配置，也会有如 hoodie.datasource.write.recordkey.field 这样每张表每张表都不同的个性化配置，为此，HoodieMultiTableStreamer / HoodieMultiTableDeltaStreamer 给出的解决方案是：将公共配置提取到一个配置文件，将每张表的个性化配置放置到多个对应文件中，至于如何将每张表的表名和它的配置文件映射起来，Hudi 提供两种方案：

方式一：

在公共配置文件中通过 hoodie.deltastreamer.ingestion.<db>.<table>.configFile 显式指定 <db>.<table> 对应的配置文件，以下是一个示例：

hoodie.deltastreamer.ingestion.tablesToBeIngested=db1.table1,db2.table2
hoodie.deltastreamer.ingestion.db1.table1.configFile=/tmp/config_table1.properties
hoodie.deltastreamer.ingestion.db2.table2.configFile=/tmp/config_table2.properties

方式二：

将所有表的配置文件统一放置到一个文件夹，并按照 <database>_<table>_config.properties 形式统一命名，通过 --config-folder 参数指明文件夹的路径后，Hudi 就能根据文件名自动映射到对应表，不必再向方式一那样显式配置。这是使用了“约定大约配置”的处理方式，方式二更加简洁，是首选的配置方式，我们接下来就详细介绍一下。

2. 首选方式：使用约定的多表文件命名规则简化配置

这一配置方式可简述为：将所有表的配置文件统一放置到一个文件夹下，并按照 <database>_<table>_config.properties 形式统一命名，同时，在公共配置文件中通过 hoodie.deltastreamer.ingestion.tablesToBeIngested 配置项以 <db1>.<table1>,<db2>.<table2>,... 的形式列出所有表，最后，在命令行中通过参数 --config-folder 指明文件夹的路径，这样 Hudi 就能根据约定的命名规则找到每张表的对应配置文件，那就不必再通过 hoodie.streamer.ingestion.<database>.<table>.configFile 显式地逐一配置。以下是一个示例：

1. common.properties

hoodie.deltastreamer.ingestion.tablesToBeIngested=db1.table1,db2.table2

2. config folder 目录结构

/tmp
├── db1_table1_config.properties
├── db2_table2_config.properties

3. 作业提交命令

spark-submit \
    ...
    --props file://common.properties \
    --config-folder file://tmp \
    ...

3. 启用 Schema Registry 时多个 Topic 的 Schema URL 的配置方法

另一个涉及多表特化配置的地方是在 HoodieMultiTableStreamer 摄取 Debezium CDC 数据写入 Hudi 表时，由于 Hudi 的 Streamer 在处理 Debezium CDC 时强依赖 Confluent Schema Registry，在摄取每一张表对应的 Topic 时都需要指定 Topic 的 Schema Url，为了避免大量的手动配置，HoodieMultiTableStreamer 再次使用了“约定大约配置”的处理方式，它通过hoodie.streamer.schemaprovider.registry.baseUrl 指定 url 的 base 部分，通过 hoodie.streamer.schemaprovider.registry.urlSuffix 指定 url 的后缀部分，中间部分是 Topic 的名称，由 Hudi 自动拼接，这样动态地获得了每张表对应 Topic 的 Schema Url。

4. 重点参数

我们上面提到的几个重点参数再集中梳理一下：

4.1 命令行中的重要参数

--base-path-prefix 指定摄取数据后 Hudi 数据集存放的 base 目录，数据集将按照：<base-path-prefix>/<database>/<table> 格式存放
--config-folder 在 HoodieMultiTableStreamer 下专门用于指定存放所有表配置文件的路径，配置约定的文件命名 pattern：<database>_<table>_config.properties，Hudi 就能自动找到每张表的配置文件，那不必再通过 hoodie.streamer.ingestion.<database>.<table>.configFile 单独配置

4.2 配置文件中的重要参数

hoodie.streamer.ingestion.tablesToBeIngested：需要被实时摄取并同步的表，单表使用 <database>.<table> 形式，多表用逗号分隔，例如：db1.table1,db1.table2
hoodie.streamer.ingestion.<database>.<table>.configFile：每张表需要提供的 Hudi 配置文件的存放路径。由于数据表可能非常多，逐一配置所有的表非常繁琐，因此 Hudi Streamer 提供一种文件命名模式：<database>_<table>_config.properties，只要我们将对应表的配置文件以此模式命名并放置于 --config-folder 配置的文件夹下，Hudi 就能自动映射为对应表的配置，不必再显式地配置这一项！
hoodie.streamer.schemaprovider.registry.url 是给单表（HoodieStreamer）用的
hoodie.streamer.schemaprovider.registry.baseUrl + hoodie.streamer.schemaprovider.registry.urlSuffix 联合起来给多表用的！！

5. 完整示例

最后，我们引用《CDC 数据入湖方案：Kafka Connect > Kafka + Schema Registry > Hudi ( HoodieMultiTableStreamer ) 》一文第 6 节给出一个完整示例作为一个参考：

tee global-config.properties << EOF
# deltastreamer props
hoodie.deltastreamer.schemaprovider.registry.schemaconverter=org.apache.hudi.utilities.schema.converter.JsonToAvroSchemaConverter
hoodie.deltastreamer.ingestion.tablesToBeIngested=inventory.orders
hoodie.deltastreamer.schemaprovider.class=org.apache.hudi.utilities.schema.SchemaRegistryProvider
hoodie.deltastreamer.schemaprovider.registry.baseUrl=${SCHEMA_REGISTRY_URL}/subjects/
hoodie.deltastreamer.schemaprovider.registry.urlSuffix=-value/versions/latest
hoodie.deltastreamer.source.kafka.value.deserializer.class=io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer
# kafka props
bootstrap.servers=$KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS
auto.offset.reset=earliest
# schema registry props
schema.registry.url=http://10.0.13.30:8085
EOF

tee inventory_orders_config.properties << EOF
include=global-config.properties
hoodie.deltastreamer.source.kafka.topic=osci.mysql-server-3.inventory.orders
hoodie.datasource.write.recordkey.field=order_number
hoodie.datasource.write.partitionpath.field=order_date
hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class=org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor
hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning=true
hoodie.datasource.hive_sync.database=inventory
hoodie.datasource.hive_sync.table=orders
hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields=order_date
EOF

aws s3 rm --recursive $APP_S3_HOME/inventory_orders

spark-submit \
    --master yarn \
    --deploy-mode client \
    --jars /usr/lib/spark/connector/lib/spark-avro.jar \
    --class org.apache.hudi.utilities.deltastreamer.HoodieMultiTableDeltaStreamer \
    /usr/lib/hudi/hudi-utilities-bundle.jar \
    --props file://$HOME/global-config.properties \
    --table-type COPY_ON_WRITE \
    --op UPSERT \
    --config-folder file://$HOME \
    --base-path-prefix $APP_S3_HOME \
    --target-table inventory.orders \
    --continuous \
    --min-sync-interval-seconds 60 \
    --source-class org.apache.hudi.utilities.sources.debezium.MysqlDebeziumSource \
    --payload-class org.apache.hudi.common.model.debezium.MySqlDebeziumAvroPayload \
    --schemaprovider-class org.apache.hudi.utilities.schema.SchemaRegistryProvider

关联阅读：

《CDC 数据入湖方案：Kafka Connect > Kafka + Schema Registry > Hudi ( HoodieMultiTableStreamer ) 》
《CDC 数据入湖方案：Flink CDC > Kafka + Schema Registry > Hudi ( HoodieMultiTableStreamer ) 》

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