Hudi学习一：Hudi简介

一、Apache Hudi 基本介绍

    Hudi是Hadoop Updates and Incrementals的简写，它是由Uber开发并开源的Data Lakes解决方案。Hudi 用于管理的数据库层上构建具有增量数据管道的流式数据湖，同时针对湖引擎和常规批处理进行了优化。简言之，**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**。

官网

二、发展历史

    2015 年：发表了增量处理的核心思想/原则（O'reilly 文章）

    2016 年：由 Uber 创建并为所有数据库/关键业务提供支持

    2017 年：由 Uber 开源，并支撑 100PB 数据湖

    2018 年：吸引大量使用者，并因云计算普及

    2019 年：成为 ASF 孵化项目，并增加更多平台组件

    2020 年：毕业成为 Apache 顶级项目，社区、下载量、采用率增长超过 10 倍

    2021 年：支持 Uber 500PB 数据湖，SQL DML、Flink 集成、索引、元服务器、缓存。

三、Huid 功能和特性

** 功能：**

1、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；

2、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；

3、Hudi 保管修改历史，可以做时间旅行或回退；

4、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；

** 特性：**

1、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。

2、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）。

四、Hudi 基础架构

1、通过DeltaStreammer、Flink、Spark等工具，将数据摄取到数据湖存储。

2、支持 HDFS、S3、Azure、云等等作为数据湖的数据存储。

3、支持不同查询引擎，如：Spark、Flink、Presto、Hive、Impala、Aliyun DLA。

4、支持 spark、flink、map-reduce 等计算引擎对 hudi 的数据进行读写操作。

五、小结

1. Apache Hudi 本身不存储数据，仅仅管理数据，借助外部存储引擎存储数据，比如HDFS、S3；

2. 此外，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