基于AIGC写作尝试：深入理解 Apache Hudi
原创基于AIGC写作尝试：深入理解 Apache Hudi
原创
前言
本文的目的是为读者提供全面了解Apache Hudi的知识。具体而言，读者可以了解到Apache Hudi是什么、它的架构如何工作、常见的使用案例以及与之配合工作的最佳实践。此外，读者还将获得有关如何设置和配置Apache Hudi，以及优化其性能的技巧的见解。通过阅读本文，读者应该对Apache Hudi有扎实的理解，并了解如何在其数据处理流程中利用它的优势。
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源数据管理框架，旨在简化在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 或云存储等分布式存储系统之上管理和处理大型数据集的过程。 它通过在 Apache Spark、Apache Hive 和 Apache Flink 等大数据平台上启用更新插入、删除和增量处理，提供了一种存储、查询和处理数据的有效方式。开发Apache Hudi的另一个关键动机是提供一个统一的数据管理框架，可以处理不同类型的数据工作负载；Hudi提供支持各种数据格式、摄取模式和查询引擎，使其成为数据管理的多功能框架，这使得组织可以使用单个框架来管理不同类型的数据工作负载，简化数据管理过程并降低成本。Hudi还提供对ACID事务的支持，确保数据的一致性和可靠性。
Apache Hudi 的主要功能包括：
- 更新插入和删除支持：允许您在数据集上执行更新插入（插入新记录或更新现有记录）和删除，从而实现高效的数据管理并减少对全表扫描或复杂 ETL 过程的需求。
- 增量处理：支持增量数据处理，让你只处理自上次处理commit以来的变化，显着减少处理数据量，提升整体性能。
- 时间线管理：为每个数据集维护了一个提交时间线，它记录了对数据执行的所有操作，例如插入、更新和删除。 该时间线支持时间点查询和数据回滚，提供更好的数据一致性和可靠性。
- 存储效率：通过使用文件大小管理、数据压缩和数据集群等技术优化存储。 这些优化有助于减少存储空间并提高查询性能。
- 数据分区：支持可自定义的数据分区，允许您根据特定属性（例如日期或地区）组织数据。 此功能通过减少要扫描的数据量来帮助提高查询性能。
- 索引：提供了内置的索引机制，可以高效地定位和更新数据集中的记录。 此功能可加快更新插入和删除速度，从而改进整体数据管理流程。
- 与大数据生态系统集成：旨在与 Apache Spark、Apache Hive 和 Apache Flink 等流行的大数据处理框架无缝协作。 这种集成使您可以在现有数据处理管道和应用程序中利用 Hudi 的功能。
架构
Apache Hudi简单的可以理解一个数据格式，用户集成SDK进行数据读写；但是SDK在进行读写时可以进行后台小文件合并，同时进行并发控制、ACID保证，当然还可以将写入的元数据缓存到Catalog中，同时将小文件合并等后台优化进行服务化，所以复杂一点理解为存储引擎。
以下是 Apache Hudi 的关键组件和架构的概述：
- Write Client：Write Client是用于将数据写入Hudi表的API。它支持记录级别的插入、更新和删除操作，并在每次写操作时生成一个新的数据版本。
- Delta Streamer：Delta Streamer是一个独立的服务，用于在现有数据集中应用新的变更。它可以从各种来源（例如Kafka，AWS S3等）读取输入数据流，将其与现有数据集合并，并输出到Hudi表中。
- Hudi Table：Hudi表是指使用Hudi进行管理的数据集。因为每个写操作都会生成一个新的版本，所以Hudi表由多个版本组成，每个版本都是通过不同的写操作创建的。
- Indexing：用户加速数据读写
- Query Engine：Query Engine是用于查询Hudi表中数据的API。它支持SQL查询，并提供了对Delta Lake、Apache Spark和Presto等计算框架的本地集成。
- Timeline Server：Timeline Server 是一种轻量级服务，可提供 Hudi 数据集元数据的一致视图。 它管理活动和归档文件版本的元数据、提交历史和其他信息。 Apache Hive、Apache Spark 和 Presto 等查询引擎使用 Timeline Server 来优化查询性能。
- Transactions: 支持事务性写入，这意味着如果写入数据失败，则整个事务将被回滚，从而确保数据一致性。
其他一些重要功能：
- Copy-On-Write (COW)：在这种存储格式中，Hudi 会为每个更新或插入操作创建一个新版本的数据文件。 这种方法提供了出色的查询性能，但由于创建新文件可能会产生更高的存储成本。
- Merge-On-Read (MOR)：在这种存储格式下，Hudi 为每个数据文件维护一个日志文件来存储更新和插入。 在查询期间，日志和数据文件被合并以提供一致的数据视图。 这种方法平衡了存储成本和查询性能。
- Schema Evolution：该功能允许在不丢失任何现有数据的情况下更改表模式。通过此功能，开发人员可以将新字段添加到现有模式中，并在不影响已有数据的情况下进行查询。
- Compaction：该功能用于压缩Hudi表中的数据。它将多个小文件合并为一个大文件，从而加快查询速度。此外，Compaction还可用于删除过时数据，以减少存储占用空间。
- Clustering：该功能用于将表数据分区，以便更高效地处理查询。通过对表进行聚类，开发人员可以将相关数据放在一起，并在查询数据时只检索所需的部分。
- Incremental Processing：该功能用于仅处理更改数据流的增量部分，而无需重新处理整个数据集。这种方法可显著提高处理速度，并大大降低资源消耗。
使用场景
Apache Hudi可以应用于各种大数据场景，以下是几个常见的使用案例：
- 实时数据湖：Apache Hudi可以帮助构建实时数据湖，通过支持增量式处理和基于时间的存储来处理不断涌入的数据。此外，它还支持多种文件格式，并提供查询服务以方便快速访问数据。
- 金融交易日志：对于需要记录金融交易日志的场景，Apache Hudi可以提供事务性写入和更新操作，并且在发生故障或异常情况时能够保证数据的一致性和可靠性。
- 媒体分析：Apache Hudi可以帮助构建媒体分析平台，从而实现对大规模数据集的快速分析和查询。通过Hudi Delta Streamer将各种数据源整合到Hudi中，可以轻松地进行自定义ETL转换和数据清理，并利用Hudi查询服务快速查找所需数据。
- 数据质量监控：Apache Hudi可以被用于数据质量监控，通过将数据源数据定期导入到Hudi数据集并使用Hudi压缩特性比较高的数据索引来快速查找异常和错误，并及时采取行动。此外，它还支持基于时间的数据版本控制，以便进行历史数据分析和对比。
- 实时ETL：Apache Hudi可以被用于构建实时ETL管道，将各种数据源整合到Hudi中，进行数据清洗、转换和聚合等操作，并将结果直接写入目标存储系统中。由于支持增量式处理和基于时间的存储，因此可以快速响应数据变化并及时更新目标存储系统中的数据。
与其他框架的对比
Apache Hudi VS Apache Kudu
1. 目的：
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）旨在为存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 或云存储中的大型分析数据集提供高效的更新插入、删除和增量处理。
Apache Kudu 是专为 Apache Hadoop 生态系统设计的列式存储管理器，提供对快速数据的快速分析。 它针对需要快速随机访问数据的用例进行了优化，例如实时分析和时间序列数据。
2. 数据模型：
Hudi 支持基于行的数据模型，适用于分析型工作负载，可以处理复杂的数据类型。
Kudu 使用列式数据模型，这对于访问表中一小部分列的分析查询更有效。
3. 更新和删除支持：
Hudi 支持更新插入和删除，允许高效的数据修改和 GDPR 合规性。
Kudu 还支持更新和删除，但它针对快速随机访问进行了优化，使其更适合实时分析。
4. 与查询引擎集成：
Hudi 集成了 Apache Hive、Apache Spark 和 Presto 等查询引擎，允许用户使用 SQL 或 Spark API 查询 Hudi 表。
Kudu 与 Apache Impala、Apache Spark 和 Apache Drill 等查询引擎集成，为实时分析提供更加无缝的体验。
5. 存储：
Hudi 将数据存储在 HDFS 或云存储中，使其与现有的 Hadoop 生态系统工具兼容。
Kudu 有自己的存储层，针对快速随机访问和低延迟写入进行了优化。
6. 用例：
Hudi 非常适合大规模分析工作负载、数据湖以及需要高效更新和删除的情况。
Kudu 非常适合实时分析、时间序列数据和需要快速随机访问数据的用例。
Apache Hudi VS Delta Lake
都是开源存储解决方案，旨在为大数据工作负载带来 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务、时间旅行和更新插入功能。关键差异如下：
1. 生态系统和整合：
Apache Hudi：Hudi 由 Uber 开发，是 Apache 软件基金会的一部分。 它与 Apache Spark、Hive 和 Presto 集成良好，并支持以 Apache Parquet 和 Apache Avro 格式存储的数据。
Delta Lake：Delta Lake 由 Databricks 开发，构建在 Apache Spark 之上，旨在与 Databricks 平台无缝协作。 它支持以 Apache Parquet 格式存储的数据。
2. 表现：
Apache Hudi：Hudi 提供了增量处理能力，可以通过只处理变化的数据来显着提高数据管道的性能。 它还支持索引以实现更快的查找和更新。
Delta Lake：Delta Lake 使用事务日志来跟踪更改并提供 ACID 事务。 它还支持数据跳过和分区修剪以提高查询性能。
3. 数据版本控制和时间旅行：
Apache Hudi：Hudi支持快照隔离和多版本并发控制（MVCC），允许用户查询不同时间点的数据。
Delta Lake：Delta Lake 还支持时间旅行查询，允许用户访问以前版本的数据。
4. 数据一致性和 ACID 事务：
Apache Hudi：Hudi 提供 ACID 事务，确保数据一致性并启用更新插入和删除等功能。
Delta Lake：Delta Lake 还提供 ACID 事务，确保跨多个并发操作的数据一致性。
5. 社区和支持：
Apache Hudi：作为 Apache 软件基金会的一部分，Hudi 拥有不断壮大的社区和来自各种组织的支持。 但是，它可能没有像 Delta Lake 那样的商业支持。
Delta Lake：由 Databricks 开发，Delta Lake 拥有强大的商业支持和支持，以及不断发展的社区。
Quick Start
- 在您的计算机上下载并安装Java 8或更高版本。
- 从官方网站或GitHub下载最新版本的Apache Hudi。
- 将下载的存档文件解压缩到本地文件系统上的一个目录中。
- 将HADOOP_HOME环境变量设置为指向您的计算机上安装Hadoop的目录。
- 编辑位于解压缩存档文件conf目录中的hudi-config.properties文件，以配置Hudi设置，例如文件路径、表名、模式和存储类型。
- 在解压缩存档文件的bin目录中运行以下命令启动Hudi CLI：
./hoodie-cli.sh7. 使用Hudi CLI运行以下命令创建一个新表：
create --table-type COPY_ON_WRITE --path <path-to-table> --table-name <table-name>
8. 使用支持的数据源（如Avro、Parquet、JSON或ORC）将数据导入表中。
最佳实践
以下是使用Apache Hudi时的最佳实践建议：
- 了解数据模型和访问模式：在使用Hudi之前，了解您的数据模型和应用程序的访问模式非常重要。这将帮助您为您的用例选择正确的表设计和配置选项。
- 使用正确的文件格式：Hudi支持多种文件格式，例如Parquet、ORC和Avro。根据您的用例和性能要求选择正确的文件格式。例如，如果需要低延迟读取性能，则考虑使用类似Parquet或ORC的列式格式。
- 调整存储层：Hudi依赖底层存储层来提高性能。调整存储层可以显着提高Hudi的性能。一些调整存储层的提示包括选择合适的存储介质（例如SSD）、优化块大小和复制因子以及使用压缩。
- 监控Hudi性能指标：监控Hudi性能指标，例如查询延迟、摄取速率和存储使用情况，以识别潜在的瓶颈和改进区域。
- 对数据进行分区：对数据进行分区可以显着提高Hudi的性能。它允许您根据查询模式和筛选器谓词过滤不必要的数据，从而提高查询性能。分区还有助于保持数据均衡地分布在存储层上，并利用并行性来加快查询速度。
- 使用DeltaStreamer进行数据摄取：Hudi提供了一个称为DeltaStreamer的工具，可帮助您有效地将现有数据移动到Hudi表中。 DeltaStreamer可以并行处理大量数据，并支持多种数据源和目标格式。
- 合理设计Hudi表的主键：选择正确的主键是建立Hudi表的关键。它决定了如何对数据进行分区，以及如何执行Upsert和Delete操作。良好的设计应该避免热点和单点故障，并支持高性能查询和更新。
- 优化写入性能：写入性能是Hudi性能的关键指标之一。优化写入性能包括选择合适的写入工具（例如Spark或Flink）、调整批大小和并发度、使用Hive元数据缓存等。
- 使用Hudi表进行增量计算：Hudi表支持增量计算，这使得它们非常适合用于实时计算和流处理场景。通过使用Hudi API，您可以轻松地编写增量计算逻辑，并将计算结果直接更新回表格。
以下是优化性能的一些技巧和建议：
- 使用COPY_ON_WRITE表类型以获得最佳性能。这种表类型在每次写操作时将数据写入新文件中，为读取密集型工作负载提供更好的性能。
- 将数据分布在多个分区中以改进并行性并减少处理时间。
- 使用列修剪从数据读取中消除不必要的列，从而减少I/O开销并提高查询性能。
- 启用谓词下推将过滤条件下推到存储层，从而减少数据传输并提高查询性能。
- 调整Hadoop和Hudi配置以针对您的特定用例优化资源使用和性能。
- 考虑将Hudi与分布式存储系统（如HDFS或AWS S3）一起使用，以实现横向扩展性和容错性。
- 使用适当的硬件资源（如高速磁盘、内存和网络连接）支持高吞吐量和低延迟工作负载。
- 监控Hudi性能指标，例如查询延迟、导入速率和存储使用情况，以识别潜在的瓶颈和改进空间。通过遵循这些技巧和窍门，您可以针对特定用例优化Apache Hudi性能，并实现高吞吐量和低延迟工作负载。
挑战
Apache Hudi 是一个强大的开源数据管理框架，可简化增量数据处理和存储。 它旨在处理大规模、高容量的工作负载，同时提高数据摄取、更新和查询性能的效率。 与任何技术一样，使用 Apache Hudi 时也存在潜在的挑战。 在本文中，我们将讨论其中的一些挑战并探讨解决这些挑战的方法。
1. 数据一致性
增量数据处理的最重大挑战之一是确保数据一致性。 在处理大量数据时，必须确保数据准确、完整和最新。 Apache Hudi 通过为读写操作提供 ACID 事务来应对这一挑战。 它还支持并发更新的冲突解决，确保最新版本的数据始终可用。
2. 数据完整性
处理大量数据时，数据完整性是另一个关键挑战。 Apache Hudi 提供了多种机制来确保数据完整性，包括校验和验证和数据分区。 校验和验证可确保数据在摄取或更新期间不会损坏。 数据分区允许用户将大型数据集分成更小、更易于管理的部分，从而降低数据损坏的风险。
3. 性能
在处理大型数据集时，性能始终是一个问题。 Apache Hudi 提供了多项功能来提高数据查询和摄取性能。 例如，它支持用于快速数据检索的索引和用于高效数据过滤的列修剪。 此外，Apache Hudi 的增量数据摄取方法允许用户仅更新必要的数据，从而最大限度地减少处理时间。
4. 可扩展性
在处理和存储大量数据时，可扩展性通常是一个挑战。 Apache Hudi 被设计为具有高度可扩展性，支持跨多个节点的水平扩展。 它还提供对基于云的平台的支持
总结
Apache Hudi的定位是大数据存储引擎，用户仅需要在上层增加计算引擎层就可以当成一个数据库来使用；当然Delta Lake也很强，不过国内用的少。
本文基于ChatGBT3.5 + ChatGBT4 完成。
参考
【3】Jelmer Kuperus撰写的“Apache Hudi: Incremental processing on Big Data”
【4】Divya Bhargov撰写的“What is Apache Hudi?”
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