数据写

写操作

• UPSERT：默认行为，数据先通过index打标，有一些启发式算法决定消息的组织以及优化文件的大小==>CDC导入
• INSERT:跳过index,写入效率更高==>Log Defuplication
• BULK_INSERT:写顺序，对大数据量的Hudi表初始化友好，对文件的大小限制best offort(写HFile)

写流程(UPSERT)

• COW

（1）先对 records 按照 record key 去重
（2）首先对这批数据创建索引 (HoodieKey => HoodieRecordLocation)；通过索引区分哪些 records 是 update，哪些 records 是 insert（key 第一次写入）
（3）对于 update 消息，会直接找到对应 key 所在的最新 FileSlice 的 base 文件，并做 merge 后写新的 base file (新的 FileSlice)
（4）对于 insert 消息，会扫描当前 partition 的所有 SmallFile（小于一定大小的 base file），然后 merge 写新的 FileSlice；如果没有 SmallFile，直接写新的 FileGroup + FileSlice

• MOR
  （1）先对 records 按照 record key 去重（可选）
  （2）首先对这批数据创建索引 (HoodieKey => HoodieRecordLocation)；通过索引区分哪些 records 是 update，哪些 records 是 insert（key 第一次写入）
  （3）如果是 insert 消息，如果 log file 不可建索引（默认），会尝试 merge 分区内最小的 base file （不包含 log file 的 FileSlice），生成新的 FileSlice；如果没有 base file 就新写一个 FileGroup + FileSlice + base file；如果 log file 可建索引，尝试 append 小的 log file，如果没有就新写一个 FileGroup + FileSlice + base file
  （4）如果是 update 消息，写对应的 file group + file slice，直接 append 最新的 log file（如果碰巧是当前最小的小文件，会 merge base file，生成新的 file slice）
  （5）log file 大小达到阈值会 roll over 一个新的

写流程(Insert)

• COW
  (1)先对records按照 record key 去重（可选）
  （2）不会创建index
  (3) 如果有小的base file文件，merge base file,生成新的FileSlice+base file，否则直接写新的 FileSlice + base file

• MOR
  (1)先对records按照 record key 去重（可选）
  （2）不会创建index
  (3) 如果log file可索引，并且有写的FileSlice，尝试追加或写最新的log file;如果log file不可索引，写一个新的 FileSlice+base file.

写流程(Insert Overwrite)

在同一个分区中创建新的文件组集。现有的文件组被标记为"删除"。根据最新记录的数据创建新的文件组。

• COW
  
• MOR
  

Key生成策略

用来生成HoodileKey+（record key + partition path），目前支持一下策略：

• 支持多个字段组个record keys
• 支持多个字段组合的partition path
• 非分区表

删除策略

1）逻辑删：将value字段全部标记为null
2）物理删：
1、通过OPERATION_OPT_KET删除所有输入记录
2、配置PAYLOAD_CLASS)OPT_KEY=org.apache.hudi.EmptyHoodieRecordPayload 删除所有输入记录
3、在输入记录添加字段L_hoodie_is_deleted