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• Hudi 核心知识点详解（一）
• Hudi 核心知识点详解（二）

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在 Flink 实时流中，经常会通过 Flink CDC 插件读取 Mysql 数据，然后写入 Hudi 中。所以在执行上述操作时，需要了解 Hudi 的基本概念以及操作原理，这样在近实时往 Hudi 中写数据时，遇到报错问题，才能及时处理。

接下来将从以下几方面全面阐述 Hudi 组件核心知识点。

• 数据湖与数据仓库的区别 ？
• Hudi 基础功能
• Hudi 数据管理
• Hudi 核心点解析

1.数据湖与数据仓库的区别 ？

1.1 数据仓库

• 数据仓库（英语：Data Warehouse，简称：数仓、DW），是一个用于 存储、分析、报告 的数据系统。

• 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供 决策支持（Decision Support）。

1.2 数据湖

• 数据湖（Data Lake）和数据库、数据仓库一样，都是数据存储的设计模式，现在企业的数据仓库都会通过分层的方式将数据存储在文件夹、文件中。

• 数据湖是一个集中式数据存储库，用来存储大量的原始数据，使用平面架构来存储数据。

• 定义：一个以原始格式（通常是对象块或文件）存储数据的系统或存储库，通常是所有企业数据的单一存储。

• 数据湖可以包括来自关系数据库的结构化数据（行和列）、半结构化数据（CSV、日志、XML、JSON）、非结构化数据（电子邮件、文档、PDF）和二进制数据（图像、音频、视频）。

• 数据湖中数据，用于报告、可视化、高级分析和机器学习等任务。

1.3 两者的区别

• 数据仓库是一个优化的数据库，用于分析来自事务系统和业务线应用程序的关系数据。

• 数据湖存储来自业务线应用程序的关系数据，以及来自移动应用程序、IoT 设备和社交媒体的非关系数据。

特性	数据仓库	数据湖
数据	来自事务系统、运营数据库和业务线应用程序的关系数据	来自 IoT 设备、网站、移动应用程序、社交媒体和企业应用程序的非关系和关系数据
Schema	设计在数据仓库实施之前（写入型 Schema）	写入在分析时（读取型 Schema）
性价比	更快查询结果会带来较高存储成本	更快查询结果只需较低存储成本
数据质量	可作为重要事实依据的高度监管数据	任何可以或无法进行监管的数据（例如原始数据）
用户	业务分析师	数据科学家、数据开发人员和业务分析师（使用监管数据）
分析	批处理报告、BI和可视化	机器学习、预测分析、数据发现和分析

数据湖并不能替代数据仓库，数据仓库在高效的报表和可视化分析中仍有优势。

2.Hudi 基础功能

2.1 Hudi 简介

Apache Hudi 由 Uber 开发并开源，该项目在 2016 年开始开发，并于 2017 年开源，2019 年 1 月进入 Apache 孵化器，且 2020 年 6 月称为 Apache 顶级项目，目前最新版本：0.10.1 版本。

Hudi 一开始支持 Spark 进行数据摄入（批量 Batch 和流式 Streaming），从 0.7.0 版本开始，逐渐与 Flink 整合，主要在于 Flink SQL 整合，还支持 Flink SQL CDC。

Hudi（Hadoop Upserts anD Incrementals 的缩写），是目前市面上流行的三大开源数据湖方案之一。

用于管理分布式文件系统 DFS 上大型分析数据集存储。

简单来说，Hudi 是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象，它能够使 DFS 数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。

2.2 Hudi 功能

• ✅ Hudi 是在大数据存储上的一个数据集，可以将 Change Logs 通过 upsert 的方式合并进 Hudi。
• ✅ Hudi 对上可以暴露成一个普通 Hive 或 Spark 表，通过 API 或命令行可以获取到增量修改的信息，继续供下游消费。
• ✅ Hudi 保管修改历史，可以做时间旅行或回退。
• ✅ Hudi 内部有主键到文件级的索引，默认是记录到文件的布隆过滤器。

2.3 Hudi 的特性

Apache Hudi 使得用户能在 Hadoop 兼容的存储之上存储大量数据，同时它还提供两种原语，不仅可以 批处理，还可以在数据湖上进行 流处理。

1️⃣ Update / Delete 记录：Hudi 使用细粒度的文件 / 记录级别索引来支持 Update / Delete 记录，同时还提供写操作的事务保证。查询会处理最后一个提交的快照，并基于此输出结果。

2️⃣ 变更流：Hudi 对获取数据变更提供了一流的支持：可以从给定的 时间点 获取给定表中已 updated / inserted / deleted 的所有记录的增量流，并解锁新的查询姿势（类别）。

• ✅ Apache Hudi 本身不存储数据，仅仅管理数据。
• ✅ Apache Hudi 也不分析数据，需要使用计算分析引擎，查询和保存数据，比如 Spark 或 Flink。
• ✅ 使用 Hudi 时，加载 jar 包，底层调用 API，所以需要依据使用大数据框架版本，编译 Hudi 源码，获取对应依赖 jar 包。

2.4 Hudi 的架构

• ✅ 通过 DeltaStreammer、Flink、Spark 等工具，将数据摄取到数据湖存储，可使用 HDFS 作为数据湖的数据存储。
• ✅ 基于 HDFS 可以构建 Hudi 的数据湖。
• ✅ Hudi 提供统一的访问 Spark 数据源和 Flink 数据源。
• ✅ 外部通过不同引擎，如：Spark、Flink、Presto、Hive、Impala、Aliyun DLA、AWS Redshit 访问接口。

2.5 湖仓一体架构

Hudi 对于 Flink 友好支持以后，可以使用 Flink + Hudi 构建实时湖仓一体架构，数据的时效性可以到分钟级，能很好的满足业务准实时数仓的需求。

通过湖仓一体、流批一体，准实时场景下做到了：数据同源、同计算引擎、同存储、同计算口径。

3.Hudi 数据管理

3.1 Hudi 表数据结构

Hudi 表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用 HDFS 这种分布式的文件系统存储。为了后续分析性能和数据的可靠性，一般使用 HDFS 进行存储。以 HDFS 存储来看，一个 Hudi 表的存储文件分为两类。

• .hoodie 文件：由于 CRUD 的零散性，每一次的操作都会生成一个文件，这些小文件越来越多后，会严重影响 HDFS 的性能，Hudi 设计了一套文件合并机制。.hoodie 文件夹中存放了对应的 文件合并操作 相关的日志文件。
• amricas 和 asia 相关的路径是 实际的数据文件，按分区存储，分区的路径 key 是可以指定的。

3.1.1 .hoodie 文件

Hudi 把随着时间流逝，对表的一系列 CRUD 操作叫做 Timeline，Timeline 中某一次的操作，叫做 Instant。

Hudi 的核心是维护 Timeline 在不同时间对表执行的所有操作，Instant 这有助于提供表的即时视图，同时还有效地支持按到达顺序检索数据。Hudi Instant 由以下组件组成：

• Instant Action：记录本次操作是一次操作类型，数据提交（COMMITS），还是 文件合并（COMPACTION），或者是 文件清理（CLEANS）。
• Instant Time：本次操作发生的时间，通常是时间戳（例如：20190117010349），它按照动作开始时间的顺序单调递增。
• State：操作的状态，发起（REQUESTED），进行中（INFLIGHT），还是 已完成（COMPLETED）。

.hoodie 文件夹中存放对应操作的状态记录：

3.1.2 数据文件

Hudi 真实的数据文件使用 Parquet 文件格式存储。

其中包含一个 metadata 元数据文件和数据文件 parquet 列式存储。

Hudi 为了实现数据的 CRUD，需要能够唯一标识一条记录，Hudi 将把数据集中的 唯一字段（record key）+ 数据所在分区（partition Path）联合起来当做 数据的唯一键。

3.2 数据存储概述

Hudi 数据集的 组织目录结构 与 Hive 表示非常相似，一份数据集对应这一个根目录。数据集被 打散为多个分区，分区字段以文件夹形式存在，该文件夹包含该分区的所有文件。

在根目录下，每个分区都有唯一的分区路径，每个分区数据存储在多个文件中。

每个文件都有唯一的 fileId 和生成文件的 commit 标识。如果发生更新操作时，多个文件共享相同的 fileId，但会有不同的 commit。

3.3 Metadata 元数据

以 时间轴（Timeline）的形式将数据集上的各项操作元数据维护起来，以支持数据集的瞬态视图，这部分元数据存储于根目录下的元数据目录。一共有三种类型的元数据：

• Commits：一个单独的 commit 包含对数据集之上一批数据的一次原子写入操作的相关信息。我们用单调递增的时间戳来标识 commits，标定的是一次写入操作的开始。
• Cleans：用于清除数据集中不再被查询所用到的旧版本文件的后台活动。
• Compactions：用于协调 Hudi 内部的数据结构差异的后台活动。例如，将更新操作由基于行存的日志文件归集到列存数据上。

3.4 Index 索引

Hudi 维护着一个索引，以支持在记录 key 存在情况下，将新记录的 key 快速映射到对应的 fileId。

• Bloom filter：存储于数据文件页脚。默认选项，不依赖外部系统实现。数据和索引始终保持一致。
• Apache HBase：可高效查找一小批 key。在索引标记期间，此选项可能快几秒钟。

索引策略

工作负载 1：对事实表

许多公司将大量事务数据存储在 NoSQL 数据存储中。例如，拼车情况下的行程表、股票买卖、电子商务网站中的订单。这些表通常会随着对最新数据的随机更新而不断增长，而长尾更新会针对较旧的数据，这可能是由于交易在以后结算 / 数据更正所致。换句话说，大多数更新进入最新的分区，很少有更新进入较旧的分区。

对于这样的工作负载，BLOOM 索引表现良好，因为索引查找 将基于大小合适的布隆过滤器修剪大量数据文件。此外，如果可以构造键，以使它们具有一定的顺序，则要比较的文件数量会通过范围修剪进一步减少。

Hudi 使用所有文件键范围构建一个区间树，并有效地过滤掉更新 / 删除记录中与任何键范围不匹配的文件。

为了有效地将传入的记录键与布隆过滤器进行比较，即最小数量的布隆过滤器读取和跨执行程序的统一工作分配，Hudi 利用输入记录的缓存并采用可以使用统计信息消除数据偏差的自定义分区器。有时，如果布隆过滤器误报率很高，它可能会增加混洗的数据量以执行查找。

Hudi 支持动态布隆过滤器（使用启用 hoodie.bloom.index.filter.type=DYNAMIC_V0），它根据存储在给定文件中的记录数调整其大小，以提供配置的误报率。

工作负载 2：对事件表

事件流无处不在。来自 Apache Kafka 或类似消息总线的事件通常是事实表大小的 $10-100$ 倍，并且通常将 时间（事件的到达时间 / 处理时间）视为一等公民。

例如，物联网事件流、点击流数据、广告印象 等。插入和更新仅跨越最后几个分区，因为这些大多是仅附加数据。鉴于可以在端到端管道中的任何位置引入重复事件，因此在存储到数据湖之前进行重复数据删除是一项常见要求。

一般来说，这是一个非常具有挑战性的问题，需要以较低的成本解决。虽然，我们甚至可以使用键值存储来使用 HBASE 索引执行重复数据删除，但索引存储成本会随着事件的数量线性增长，因此可能会非常昂贵。

实际上，BLOOM 带有范围修剪的索引是这里的最佳解决方案。人们可以利用时间通常是一等公民这一事实并构造一个键，event_ts + event_id 例如插入的记录具有单调递增的键。即使在最新的表分区中，也可以通过修剪大量文件来产生巨大的回报。

工作负载 3：随机更新 / 删除维度表

这些类型的表格通常包含高维数据并保存参考数据，例如 用户资料、商家信息。这些是高保真表，其中更新通常很小，但也分布在许多分区和数据文件中，数据集从旧到新。通常，这些表也是未分区的，因为也没有对这些表进行分区的好方法。

如前所述，BLOOM 如果无法通过比较范围 / 过滤器来删除大量文件，则索引可能不会产生好处。在这样的随机写入工作负载中，更新最终会触及表中的大多数文件，因此布隆过滤器通常会根据一些传入的更新指示所有文件的真阳性。因此，我们最终会比较范围 / 过滤器，只是为了最终检查所有文件的传入更新。

SIMPLE 索引将更适合，因为它不进行任何基于预先修剪的操作，而是直接与每个数据文件中感兴趣的字段连接 。HBASE 如果操作开销是可接受的，并且可以为这些表提供更好的查找时间，则可以使用索引。

在使用全局索引时，用户还应该考虑设置 hoodie.bloom.index.update.partition.path=true 或 hoodie.simple.index.update.partition.path=true 处理分区路径值可能因更新而改变的情况，例如用户表按家乡分区；用户搬迁到不同的城市。这些表也是 Merge-On-Read 表类型的绝佳候选者。

3.5 Data 数据

Hudi 以两种不同的存储格式存储所有摄取的数据，用户可选择满足下列条件的任意数据格式：

• 读优化的列存格式（ROFormat）：缺省值为 Apache Parquet。
• 写优化的行存格式（WOFormat）：缺省值为 Apache Avro。