注意：说明：
注意：这篇档展示的内容仅适用于 Doris 1.1及以下版本，后续版本建议使用 Multi-Catalog 功能对接外部数据目录。
1. 支持 Hudi 数据源接入 Doris。
2. 支持 Doris 与 Hive 数据源 Hudi 中的表联合查询，进行更加复杂的分析操作。
这篇档主要介绍该功能的使用方式和注意事项等。
一、Doris 中创建 Hudi 的外表
可以通过以下两种方式在 Doris 中创建 Hudi 外表。建外表时无需声明表的列定义，Doris 可以在查询时从 HiveMetaStore 中获取列信息。
1. 创建一个单独的外表，用于挂载 Hudi 表。
— 语法CREATE [EXTERNAL] TABLE table_name[(column_definition1[, column_definition2, …])]ENGINE = HUDI[COMMENT "comment"]PROPERTIES ("hudi.database" = "hudi_db_in_hive_metastore","hudi.table" = "hudi_table_in_hive_metastore","hudi.hive.metastore.uris" = "thrift://172.**.**.**:9083");– 例子：挂载 HiveMetaStore 中 hudi_db_in_hive_metastore 下的 hudi_table_in_hive_metastore，挂载时不指定schema。CREATE TABLE `t_hudi` ENGINE = HUDIPROPERTIES ("hudi.database" = "hudi_db_in_hive_metastore","hudi.table" = "hudi_table_in_hive_metastore","hudi.hive.metastore.uris" = "thrift://172.**.**.**:9083");– 例子：挂载时指定schemaCREATE TABLE `t_hudi` ( `id` int NOT NULL COMMENT "id number", `name` varchar(10) NOT NULL COMMENT "user name") ENGINE = HUDIPROPERTIES ("hudi.database" = "hudi_db_in_hive_metastore","hudi.table" = "hudi_table_in_hive_metastore","hudi.hive.metastore.uris" = "thrift://172.**.**.**:9083");
二、参数说明：
·外表列：
·可以不指定列名，这时查询时会从 HiveMetaStore 中获取列信息，推荐这种建表方式。
·指定列名时指定的列名要在 Hudi 表中存在。
·ENGINE 需要指定为 HUDI。
·PROPERTIES 属性：
·hudi.hive.metastore.uris：Hive Metastore 服务地址。
·hudi.database：挂载 Hudi 对应的数据库名。
·hudi.table：挂载 Hudi 对应的表名。
三、展示表结构
展示表结构可以通过 SHOW CREATE TABLE 查看。
四、类型匹配
支持的 Hudi 列类型与 Doris 对应关系如下表：
| Hudi | Doris | 描述 |
| BOOLEAN | BOOLEAN | – |
| INTEGER | INT | – |
| LONG | BIGINT | – |
| FLOAT | FLOAT | – |
| DOUBLE | DOUBLE | – |
| DATE | DATE | – |
| TIMESTAMP | DATETIME | Timestamp 转成 Datetime 会损失精度 |
| STRING | STRING | – |
| UUID | VARCHAR | 使用 VARCHAR 来代替 |
| DECIMAL | DECIMAL | – |
| TIME | – | 不支持 |
| FIXED | – | 不支持 |
| BINARY | – | 不支持 |
| STRUCT | – | 不支持 |
| LIST | – | 不支持 |
| MAP | – | 不支持 |
注意：当前默认支持的 Hudi 版本为 0.10.0，未在其他版本进行测试。
五、查询用法
完成在 Doris 中建立 Hudi 外表后，除了无法使用 Doris 中的数据模型(rollup、预聚合、物化视图等)外，与普通的 Doris OLAP 表并无区别。
select * from t_hudi where k1 > 1000 and k3 ='term' or k4 like '%doris';