¿Cómo combinar Woody con Spark y almacenamiento de objetos para admitir JavaA?

Hola, me gustaría preguntar cómo admitir Java, Hudi, Spark y cómo combinarlo con el almacenamiento de objetos. Admite Java, Woody y Spark, y lo utiliza con almacenamiento de objetos mediante la creación de objetos SparkSession. La explicación específica es la siguiente:

1. Cree un objeto Sparksession en Java para conectarse al clúster Spark.

2. Utilice Spark para leer los datos y convertirlos en un marco de datos.

3. Al escribir el marco de datos en la tabla Woody, Woody y Spark se pueden implementar y utilizar en combinación con el almacenamiento de objetos. Hu Di (Hadoop PuppsertsDeletesandIncrementals) es una solución de lago de datos de código abierto que combina Apache Spark y sistemas de almacenamiento de objetos para lograr una gestión y análisis de datos eficientes. HuDi se puede utilizar en Spark, que proporciona un motor de datos de alto rendimiento para manejar actualizaciones, eliminaciones y consultas incrementales en el lago de datos. Hu Di admite la escritura de datos en varios sistemas de almacenamiento de objetos, como Amazons3, Azureblobstorage, GoogleCloudstorage, etc. Estos sistemas de almacenamiento de objetos brindan escalabilidad, durabilidad y almacenamiento de bajo costo, lo que los hace ideales para crear lagos de datos a gran escala.

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