数据湖之Hudi

Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个用于管理大规模数据湖的开源框架，旨在高效地进行数据的插入、更新和删除操作，并支持流式数据的处理。Hudi 的设计目标是解决传统数据湖在数据管理和查询性能上的不足，使得数据湖能够像数据库一样灵活、快速地进行数据操作和查询。

主要功能

1. 插入、更新和删除操作

插入：支持高效地将新数据插入到数据湖中。
更新：允许对已有数据进行更新，解决了传统数据湖只支持追加操作的问题。
删除：支持对数据进行删除操作，使得数据管理更加灵活。

2. 增量处理

增量提取：支持从数据湖中提取增量数据，便于数据同步和流式处理。
增量更新：允许将增量数据高效地应用到数据湖中，保持数据的实时性。

3. 数据版本管理

时间旅行：支持基于时间点的查询，可以查看任意时间点的数据状态。
多版本管理：支持数据的多版本管理，便于数据回溯和恢复。

4. 事务支持

ACID事务：提供了ACID事务支持，确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。
并发控制：通过乐观并发控制机制，支持高并发的数据写入和读取操作。

5. 数据布局优化

文件布局：支持对数据文件进行布局优化，提升查询性能。
索引支持：内置索引机制，加速数据的检索和更新操作。

使用示例

数据写入

插入新数据

// Hudi配置
HoodieWriteConfig config = HoodieWriteConfig.newBuilder().withPath(basePath).forTable("hudi_table").build();// 创建Hudi写客户端
HoodieWriteClient writeClient = new HoodieWriteClient<>(jsc, config);// 插入数据
List<HoodieRecord> records = ... // 构建HoodieRecord列表
writeClient.insert(records, commitTime);

更新已有数据

// 更新数据
writeClient.upsert(records, commitTime);

数据读取

查询最新数据

Dataset<Row> hoodieROView = spark.read().format("org.apache.hudi").load(basePath + "/*/*/*/*");

时间旅行查询

Dataset<Row> pointInTimeView = spark.read().format("org.apache.hudi").option(DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE().key(), DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_SNAPSHOT_OPT_VAL()).option(DataSourceReadOptions.BEGIN_INSTANTTIME().key(), "20210101000000").option(DataSourceReadOptions.END_INSTANTTIME().key(), "20210131120000").load(basePath);

增量查询

Dataset<Row> incrementalView = spark.read().format("org.apache.hudi").option(DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE().key(), DataSourceReadOptions.QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL()).option(DataSourceReadOptions.BEGIN_INSTANTTIME().key(), "20210101000000").load(basePath);