什么是Hudi？

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HUDI（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源的数据湖工具，用于管理大规模数据湖中的数据。

HUDI旨在解决数据湖中常见的一些挑战，如数据的增量更新、删除和查询等。它提供了一套API和工具，可以帮助用户在数据湖中进行写入、更新、删除和查询等操作，并提供了高效的数据索引和存储机制，以加速数据的访问和处理。

HUDI的核心理念是将数据分为小的、可修改的单元，称为"写时复制（copy-on-write）"。当数据需要更新或删除时，HUDI会创建一个新的数据文件，而不是直接修改原始数据文件。这种设计可以保证数据的不可变性，同时提供了高效的增量更新和删除操作。

HUDI还提供了用于数据管理的元数据存储和查询功能，可以跟踪数据的版本、变更历史和元数据信息。这使得用户可以轻松地追踪和管理数据的变更，同时支持time-travel查询，即可以查询数据在不同时间点的版本。

Hudi Timeline

Hudi timeline是HUDI用于跟踪和管理数据变更历史的一种机制。它记录了数据湖中各个数据集的不同版本和变更操作，以及它们在时间上的顺序。

Timeline的核心概念是HUDI数据集的不可变性。每当对HUDI数据集进行写入、更新或删除操作时，HUDI会创建一个新的数据文件或目录，而不是直接修改原始数据文件。每个数据文件或目录都被分配一个唯一的时间戳，用于表示它的创建时间。

Timeline维护了所有数据文件和目录的时间戳信息，并按照时间顺序组织它们。这使得HUDI能够追踪数据集的完整变更历史，并支持time-travel query。通过Timeline，用户可以查询数据集在不同时间点的版本，回溯到过去的数据状态。

HUDI Timeline还提供了一些其他功能，如支持增量数据拉取（incremental data pull）和增量数据合并（incremental data merge）。增量数据拉取允许用户只拉取数据集中发生变化的部分，而不必处理整个数据集。增量数据合并则可以将多个HUDI数据集合并为一个数据集，并保持数据的一致性和有序性。

Hudi的Timeline由一系列按时间顺序的Instants组成，Instant有下面三部分：

• Instant action: 对于Hudi table的操作类型；
• Instant time：操作发生时间戳（比如20190117010349)；
• Instant state: Instant的当前状态。

Instant Action主要有以下几种：

• COMMITS：commit表示将一批记录原子的写入到hudi table中；
• CLEANS：删除表中不再需要的旧版本文件，后台活动。
• DELTA_COMMIT：delta_commit指的是将一批记录原子写入 MergeOnRead 类型的表中，其中一些/所有数据可以只写入delta logs。
• COMPACTION: 将delta logs里的数据与parquet data files合并。
• ROLLBACK：表示commit/delta commit不成功并回滚，删除在此类写入期间产生的任何partial data files。
• SAVEPOINT：将某些file group标记为“saved”，这样cleaner就不会删除它们。 在发生灾难/数据恢复情况时，它有助于将表恢复到timeline上的某个点。

Instant State主要有以下几种：

• REQUESTED：表示已经被scheduled，但尚未启动的操作。
• INFLIGHT：表示操作正在进行。
• COMPLETED：表示操作已经完成。

Hudi Table/Query Type

在Hudi中，有几种常见的表类型，用于满足不同的数据管理和处理需求。下面是Hudi中常见的表类型：

• Copy-on-Write (COW)表：COW表是Hudi最基本的表类型。它采用了写时复制的策略，每次更新操作都会创建一个新版本的完整数据集。新版本以一组新的文件形式存储，而原始数据保持不变。COW表适合那些数据写入一次后多次读取的场景。

• Merge-on-Read (MOR)表：MOR表是Hudi引入的一种改进型表类型。它采用了基于读取时合并的策略。数据被组织成基础文件（base files）和日志文件（log files）。基础文件包含不可变的数据，而日志文件则记录了基础文件的增量更改。在查询执行期间，Hudi会动态地合并基础文件和日志文件，以提供一致的数据视图。MOR表适合那些需要频繁更新和低延迟查询的场景。

  
  
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在Hudi中，有几种常见的查询类型可以用来检索和分析数据。下面是Hudi中常用的查询类型：

• Snapshot Query：Snapshot查询是一种基于数据快照（Snapshot）的查询方式。它可以获取Hudi表中的某个commit或compaction的数据快照，并以只读方式进行查询和分析。通过指定特定的时间戳或快照ID，可以获取表在该时间点的一致视图。
• Incremental Query：Hudi支持增量查询，即只查询某个commit或compaction以来有变化的数据。增量查询利用Hudi表的增量存储和索引结构，可以快速检索到最新的变化数据，避免全表扫描，提高查询效率。

• Read Optimized Queries：查询给定某个commit或compaction的snapshot。仅暴露file group中的base/columnar文件，不暴漏delta log文件，以期获得与非Hudi 列存表相同的查询性能。

  
  
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Hudi File Layout

• Hudi将数据表组织成分布式文件系统上base path下的目录结构。
• 表被分割成多个partition。
• 在每个partition内，文件被组织成file group，由file ID唯一标识。
• 每个file group包含多个file slices。
• 每个file slice包含在某个commit/compaction instant生成的base file（.parquet），以及一组delta log（.log.*），这些delta log文件包含了自base file生成以来对base file的插入/更新操作。