此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift查询Hudi表，现在它终于来了。
现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据。Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖，而无需先将数据加载到其中，从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间。
Redshift Spectrum支持Lake house架构，可以跨Redshift、Lake house和操作数据库查询数据，而无需进行ETL或加载数据。Redshift Spectrum支持开放数据格式，如Parquet、ORC、JSON和CSV。Redshift Spectrum还支持查询具有复杂嵌套数据类型（如struct、array或map）。
Redshift Spectrum允许您读取Apache Hudi 0.5.2版本的Copy-on-Write（CoW）表的最新快照，并且可以通过manifest文件读取最新的Delta Lake 0.5.0版本表。
要查询Apache Hudi的Copy-On-Write（CoW）格式的数据，可以使用Amazon Redshift-Spectrum外表。Hudi Copy On Write表是存储在Amazon S3中的Apache Parquet文件的集合。有关更多信息，请参阅开源Apache Hudi文档中的Copy-On-Write表。
当创建引用Hudi CoW格式数据的外表后，将外表中的每一列映射到Hudi数据中的列。映射是按列完成的。
Hudi分区和未分区表的数据定义语言（DDL）语句与其他Apache Parquet文件格式的语句类似。对于Hudi表，可以将INPUTFORMAT定义为org.apache.hudi.hadop.HoodieParquetInputFormat. LOCATION参数必须指向包含.hoodie文件夹的Hudi表基础文件夹，该文件夹是建立Hudi提交时间线所必需的。在某些情况下，对Hudi表的SELECT操作可能会失败，并显示消息**No valid Hudi commit timeline found**。如果是，请检查.hoodie文件夹是否在正确的位置，并且包含有效的Hudi提交时间线。
注意，Apache Hudi格式只有在使用AWS Glue Data时支持，不支持使用Apache Hive metastore作为外部catalog。
使用如下命令定义非分区表
CREATE EXTERNAL TABLE tbl_name (columns)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
STORED AS
INPUTFORMAT 'org.apache.hudi.hadoop.HoodieParquetInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
LOCATION 's3://s3-bucket/prefix'
使用如下命令定义分区表
CREATE EXTERNAL TABLE tbl_name (columns)
PARTITIONED BY(pcolumn1 pcolumn1-type[,...])
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
STORED AS
INPUTFORMAT 'org.apache.hudi.hadoop.HoodieParquetInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
LOCATION 's3://s3-bucket/prefix'
为Hudi分区表添加分区，请使用ALTER TABLE ADD PARTITION命令，其中LOCATION参数指向属于分区的Amazon S3子文件夹。
使用如下命令添加分区
ALTER TABLE tbl_name
ADD IF NOT EXISTS PARTITION(pcolumn1=pvalue1[,...])
LOCATION 's3://s3-bucket/prefix/partition-path'
Apache Hudi最早被AWS EMR官方集成，然后原生集成到AWS上不同云产品，如Athena、RedShift，可以看到Hudi作为数据湖框架在云上发挥的作用越来越大，生态也越来越完善，也欢迎广大开发者参与Apache Hudi社区，一起建设更好的数据湖，Github传送门https://github.com/apache/hudi