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🚀 Ambari 集成 Hudi 成功，构建流批统一数据湖组件

近期我已完成 Apache Hudi 在 Ambari 体系下的服务集成，支持一键安装、全节点 CLI 部署、组件生命周期托管，标志着 Hudi 在大数据平台体系中的可控性进一步增强。

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总的版本集成度可参考

🔍 为什么选择集成 Hudi？

Apache Hudi 作为数据湖领域的重要组件，提供了对 增量更新、批量插入、数据去重、流式写入 的完整支持，是构建湖仓一体化架构的关键拼图。

在实际项目中，我们经常面临如下场景：

• 用户行为日志持续写入，需要保留最新快照
• 实时任务希望与离线查询共享数据源
• Trino、Spark SQL 查询需无缝对接湖上数据

而 Hudi 恰好能提供：

• Copy-on-Write / Merge-on-Read 模式灵活切换
• 快速增量拉取（基于 commit timeline）
• 数据一致性保障 + 高效 compaction 支持

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🔧 已完成哪些集成工作？

本次集成以 Ambari 为核心管理平台，基于 HDP/BIGTOP 架构，在原有组件体系下扩展了对 Hudi 的服务支持：

集成能力	实现说明
服务注册	Hudi 以 Client 模式接入，无需 Master/Worker
多节点部署	支持一键部署至任意节点，自动配置软链
CLI 启动	支持通过 hudi-cli 执行元数据调试、Compaction 操作等
配置模板化	hudi-env.sh、日志、lib 目录规范化
控制台集成	状态可视化、安装进度可视化、失败日志可回溯

如下是部署过程截图示意👇：

• 服务选择：
  
• 安装完成：
  

• CLI 启动成功：

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✅ 支持的核心能力

当前版本内已支持以下能力：

• Hudi CLI 工具全功能（表操作、timeline 查看、metadata 检查）
• Spark 支持（含 Spark 任务写入、读取）
• HDFS/Hive 兼容目录结构
• Trino Catalog 读取支持（需额外配置）

支持版本：

组件	版本
Hudi	1.1.0
Spark	3.2+
Hive Catalog	可选
Trino	474+

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📚 如何安装

如果你也在做基于 Ambari 的组件扩展、数据湖架构实践，欢迎一起探讨。

	如何安装可参考：https://doc.janettr.com/

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