3 个版本

0.1.0 2024 年 7 月 15 日
0.1.0-rc.22024 年 7 月 12 日
0.1.0-rc.12024 年 7 月 11 日
0.1.0-alpha2 2024 年 7 月 10 日

#957HTTP 服务器

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2 crates 中使用

Apache-2.0

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Hudi logo

Apache Hudi 的原生 Rust 库,具有对 Python 的绑定

hudi-rs ci hudi-rs codecov join hudi slack follow hudi x/twitter follow hudi linkedin

hudi-rs 项目旨在扩大 Apache Hudi 在各种用户和项目中的使用。

源代码 安装命令
PyPi pip 安装 hudi
Crates.io cargo添加 hudi

示例用法

Python

将 Hudi 表读取到 PyArrow 表中。

from hudi import HudiTable

hudi_table = HudiTable("/tmp/trips_table")
records = hudi_table.read_snapshot()

import pyarrow as pa
import pyarrow.compute as pc

arrow_table = pa.Table.from_batches(records)
result = arrow_table.select(
    ["rider", "ts", "fare"]).filter(
    pc.field("fare") > 20.0)
print(result)

Rust

将具有 `datafusion` 功能的 crate `hudi` 添加到您的应用程序中,以查询 Hudi 表。
[dependencies]
hudi = { version = "0" , features = ["datafusion"] }
tokio = "1"
datafusion = "39.0.0"
use std::sync::Arc;

use datafusion::error::Result;
use datafusion::prelude::{DataFrame, SessionContext};
use hudi::HudiDataSource;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<()> {
    let ctx = SessionContext::new();
    let hudi = HudiDataSource::new("/tmp/trips_table").await?;
    ctx.register_table("trips_table", Arc::new(hudi))?;
    let df: DataFrame = ctx.sql("SELECT * from trips_table where fare > 20.0").await?;
    df.show().await?;
    Ok(())
}

处理云存储

请确保将云存储凭据正确设置为环境变量,例如 AWS_*AZURE_*GOOGLE_*。然后,将自动拾取相关的存储环境变量。目标表的基本 URI 将根据需要使用类似于 s3://az://gs:// 的方案进行处理。

贡献

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依赖项

~0–15MB
~210K SLoC