Apache Hudi 是一个流式数据湖平台，将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi 不满足于将自己称为 Delta 或 Apache Iceberg 之类的开放文件格式，它提供表、事务、更新/删除、高级索引、流式摄取服务、数据聚簇/压缩优化和并发性。Hudi 于 2016 年推出，牢牢扎根于 Hadoop 生态系统，解释了名称背后的含义：Hadoop Upserts Deletes and Incrementals。它是为管理 HDFS 上大型分析数据集的存储而开发的。Hudi 的主要目的是减少流数据摄取过程中的延迟。
随着时间的推移，Hudi 已经发展到使用云存储[1]和对象存储，包括 MinIO。Hudi 从 HDFS 的转变与世界的大趋势齐头并进，将传统的 HDFS 抛在脑后，以实现高性能、可扩展和云原生对象存储。Hudi 承诺提供优化，使 Apache Spark、Flink、Presto、Trino 和其他的分析工作负载更快，这与 MinIO 对大规模云原生应用程序性能的承诺非常吻合。在生产中使用 Hudi 的公司包括 Uber[2]、亚马逊[3]、字节跳动[4]和 Robinhood[5]。这些是世界上一些最大的流式数据湖[6]。Hudi 在这个用例中的关键在于它提供了一个增量数据处理栈，可以对列数据进行低延迟处理。通常系统使用 Apache Parquet 或 ORC 等开放文件格式将数据写入一次，并将其存储在高度可扩展的对象存储或分布式文件系统之上。Hudi 作为数据平面来摄取、转换和管理这些数据。Hudi 使用 Hadoop FileSystem API[7] 与存储交互，该 API 与从 HDFS 到对象存储到内存文件系统的各种实现兼容（但不一定最佳）。
Hudi 使用基本文件和增量日志文件来存储对给定基本文件的更新/更改。基本文件可以是 Parquet（列）或 HFile（索引），增量日志保存为 Avro（行），因为在发生更改时记录对基本文件的更改是有意义的。Hudi 将给定基本文件的所有更改编码为一系列块。块可以是数据块、删除块或回滚块。这些块被合并以便派生更新的基础文件。这种编码还创建了一个独立的日志。
表格式由表的文件布局、表的模式（Schema）和跟踪表更改的元数据组成。Hudi 强制执行模式写入，与强调流处理一致，以确保管道不会因非向后兼容的更改而中断。Hudi 将给定表/分区的文件分组在一起，并在记录键和文件组之间进行映射。如上所述，所有更新都记录到特定文件组的增量日志文件中。这种设计比 Hive ACID 更高效，后者必须将所有数据记录与所有基本文件合并以处理查询。Hudi 的设计预计基于键的快速更新插入和删除，因为它使用文件组的增量日志，而不是整个数据集。
时间线对于理解Hudi至关重要，因为它是所有 Hudi 表元数据的真实事件日志的来源。时间线存储在 .hoodie 文件夹中，在我们的例子中是存储桶。事件将保留在时间线上直到它们被删除。整个表和文件组都存在时间线，通过将增量日志应用于原始基本文件，可以重建文件组。为了优化频繁的写入/提交，Hudi 的设计使元数据相对于整个表的大小保持较小。时间线上的新事件被保存到内部元数据表中，并作为一系列读取时合并的表实现，从而提供低写入放大。因此，Hudi 可以快速吸收元数据的快速变化。此外元数据表使用 HFile 基本文件格式，通过一组索引键查找进一步优化性能，避免读取整个元数据表。作为表一部分的所有物理文件路径都包含在元数据中，以避免昂贵且耗时的云文件列表。
Hudi 写入架构具有 ACID 事务支持的高性能写入层，可实现非常快速的增量更改，例如更新和删除。典型的 Hudi 架构依赖 Spark 或 Flink 管道将数据传递到 Hudi 表。Hudi 写入路径经过优化，比简单地将 Parquet 或 Avro 文件写入磁盘更有效。Hudi 分析写入操作并将它们分类为增量操作（insert, upsert, delete）或批量操作（insert_overwrite, insert_overwrite_table, delete_partition, bulk_insert），然后应用必要的优化[8]。Hudi 写入器还负责维护元数据。对于每条记录，都会写入该记录唯一的提交时间和序列号（这类似于 Kafka 偏移量），从而可以派生记录级别的更改。用户还可以在传入数据流中指定事件时间字段，并使用元数据和 Hudi 时间线跟踪它们。这可以显着改进流处理，因为 Hudi 包含每个记录的到达时间和事件时间，从而可以为复杂的流处理管道构建强大的水印[9]。
写入器和读取器之间的快照隔离允许从所有主要数据湖查询引擎（包括 Spark、Hive、Flink、Prest、Trino 和 Impala）中一致地查询表快照。与 Parquet 和 Avro 一样，Hudi 表可以被 Snowflake[10] 和 SQL Server[11] 等作为外部表读取。Hudi 读取器非常轻量，尽可能使用特定于引擎的向量化读取器和缓存，例如 Presto 和 Spark。当 Hudi 必须为查询合并基本文件和日志文件时，Hudi 使用可溢出映射和延迟读取等机制提高合并性能，同时还提供读取优化查询。Hudi 包含许多非常强大的增量查询功能，元数据是其中的核心，允许将大型提交作为较小的块使用，并完全解耦数据的写入和增量查询。通过有效使用元数据，时间旅行非常容易实现，其只是另一个具有定义起点和终点的增量查询。Hudi 在任何给定时间点以原子方式将键映射到单个文件组，支持 Hudi 表上的完整 CDC 功能。正如上面 Hudi 写入器部分所讨论的，每个表都由文件组组成，每个文件组都有自己的自包含元数据。
Hudi 最大的优势在于它摄取流式和批处理数据的速度。通过提供 upsert 功能，Hudi 执行任务的速度比重写整个表或分区快几个数量级。为了利用 Hudi 的摄取速度，数据湖库需要一个具有高 IOPS 和吞吐量的存储层。MinIO 的可扩展性和高性能的结合正是 Hudi 所需要的。MinIO 能够满足为实时企业数据湖提供动力所需的性能——最近的一项基准测试[12]在 GET 上实现了 325 GiB/s (349 GB/s)，在 PUT 上实现了 165 GiB/s (177 GB/s) 32 个现成的 NVMe SSD 节点。活跃的企业 Hudi 数据湖存储大量小型 Parquet 和 Avro 文件。MinIO 包括许多小文件优化[13]，可实现更快的数据湖。小对象与元数据一起保存，减少了读取和写入小文件（如 Hudi 元数据和索引）所需的 IOPS。模式（Schema） 是每个 Hudi 表的关键组件。Hudi 可以强制执行模式，也可以允许模式演变，以便流数据管道可以适应而不会中断。此外Hudi 强制执行 Schema-on-Writer 以确保更改不会破坏管道。Hudi 依靠 Avro 来存储、管理和发展表的模式。Hudi 为数据湖提供 ACID 事务保证。Hudi 确保原子写入：以原子方式向时间线提交提交，并给出一个时间戳，该时间戳表示该操作被视为发生的时间。Hudi 隔离了写入器、表 和 读取器进程之间的快照，因此每个进程都对表的一致快照进行操作。Hudi 通过写入器之间的乐观并发控制 (OCC) 以及表服务和写入器之间以及多个表服务之间的基于 MVCC 的非阻塞并发控制来完善这一点。
本教程将引导您设置 Spark、Hudi 和 MinIO，并介绍一些基本的 Hudi 功能。本教程基于 Apache Hudi Spark 指南[14]，适用于云原生 MinIO 对象存储。请注意，使用版本化存储桶会增加 Hudi 的一些维护开销。任何被删除的对象都会创建一个删除标记[15]。随着 Hudi 使用 Cleaner 实用程序[16]清理文件，删除标记的数量会随着时间的推移而增加。正确配置生命周期管理[17]以清理这些删除标记很重要，因为如果删除标记的数量达到 1000 个，List 操作可能会阻塞。Hudi 项目维护人员建议使用生命周期规则在一天后清理删除标记。
/opt/spark/jars。使用 MinIO Client 创建一个存储 Hudi 数据的存储桶：
mc alias set myminio http://<your-MinIO-IP:port> <your-MinIO-access-key> <your-MinIO-secret-key>
mc mb myminio/hudi复制
使用配置为使用 MinIO 进行存储的 Hudi 启动 Spark shell。确保使用您的 MinIO 设置为 S3A 配置条目。
spark-shell \
--packages org.apache.hudi:hudi-spark3.3-bundle_2.12:0.12.0,org.apache.hadoop:hadoop-aws:3.3.4 \
--conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' \
--conf 'spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog' \
--conf 'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension' \
--conf 'spark.hadoop.fs.s3a.access.key=<your-MinIO-access-key>' \
--conf 'spark.hadoop.fs.s3a.secret.key=<your-MinIO-secret-key>'\
--conf 'spark.hadoop.fs.s3a.endpoint=<your-MinIO-IP>:9000' \
--conf 'spark.hadoop.fs.s3a.path.style.access=true' \
--conf 'fs.s3a.signing-algorithm=S3SignerType'复制
然后在 Spark 中初始化 Hudi。
import org.apache.hudi.QuickstartUtils._
import scala.collection.JavaConversions._
import org.apache.spark.sql.SaveMode._
import org.apache.hudi.DataSourceReadOptions._
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._
import org.apache.hudi.common.model.HoodieRecord复制
请注意，可以使用外部配置文件[22] 简化配置。
尝试使用 Scala 创建一个简单的小型 Hudi 表。Hudi DataGenerator 是一种基于示例行程模式生成示例插入和更新的快速简便的方法。
val tableName = "hudi_trips_cow"
val basePath = "s3a://hudi/hudi_trips_cow"
val dataGen = new DataGenerator复制
下面将生成新的行程数据，将它们加载到 DataFrame 中，并将我们刚刚创建的 DataFrame 作为 Hudi 表写入 MinIO。如果表已经存在，模式（覆盖）将覆盖并重新创建表。行程数据依赖于记录键（uuid）、分区字段（地区/国家/城市）和逻辑（ts）来确保行程记录对于每个分区都是唯一的。我们将使用默认的写入操作 upsert。当没有更新的工作负载时可以使用 insert 或 bulk_insert ，这会更快。
val inserts = convertToStringList(dataGen.generateInserts(10))
val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2))
df.write.format("hudi").
options(getQuickstartWriteConfigs).
option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").
option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").
option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").
option(TABLE_NAME, tableName).
mode(Overwrite).
save(basePath)复制
打开浏览器并使用您的访问密钥和密钥在http://<your-MinIO-IP>:<port>登录 MinIO。您将在存储桶中看到 Hudi 表。
该存储桶还包含一个包含元数据的 .hoodie路径，以及包含americas、asia数据的路径。
看看元数据，这是完成整个教程后 .hoodie路径的截图。我们可以看到我在 2022 年 9 月 13 日星期二 9:02、10:37、10:48、10:52 和 10:56 修改了表。
让我们将 Hudi 数据加载到 DataFrame 中并运行示例查询。
// spark-shell
val tripsSnapshotDF = spark.
read.
format("hudi").
load(basePath)
tripsSnapshotDF.createOrReplaceTempView("hudi_trips_snapshot")
spark.sql("select fare, begin_lon, begin_lat, ts from hudi_trips_snapshot where fare > 20.0").show()
spark.sql("select _hoodie_commit_time, _hoodie_record_key, _hoodie_partition_path, rider, driver, fare from hudi_trips_snapshot").show()复制
我们可以去看 1988 年的 Hootie and the Blowfish 音乐会。每次写入 Hudi 表都会创建新的快照。将快照视为可用于时间旅行查询的表版本。尝试一些时间旅行查询（您必须更改时间戳以与您相关）。
spark.read.
format("hudi").
option("as.of.instant", "2022-09-13 09:02:08.200").
load(basePath)复制
这个过程类似于我们之前插入新数据的过程。为了展示 Hudi 更新数据的能力，我们将对现有行程记录生成更新，将它们加载到 DataFrame 中，然后将 DataFrame 写入已经保存在 MinIO 中的 Hudi 表中。请注意我们使用的是追加保存模式。一般准则是使用追加模式，除非您正在创建新表，因此不会覆盖任何记录。使用 Hudi 的一种典型方式是实时摄取流数据，将它们附加到表中，然后根据刚刚附加的内容编写一些合并和更新现有记录的逻辑。或者如果表已存在，则使用覆盖模式写入会删除并重新创建表。
// spark-shell
val updates = convertToStringList(dataGen.generateUpdates(10))
val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(updates, 2))
df.write.format("hudi").
options(getQuickstartWriteConfigs).
option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").
option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").
option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").
option(TABLE_NAME, tableName).
mode(Append).
save(basePath)复制
查询数据将显示更新的行程记录。
Hudi 可以使用增量查询提供自给定时间戳以来更改的记录流。我们需要做的就是提供一个开始时间，从该时间开始更改将被流式传输以查看通过当前提交的更改，并且我们可以使用结束时间来限制流。增量查询对于 Hudi 来说非常重要，因为它允许您在批处理数据上构建流式管道。
// spark-shell
// reload data
spark.
read.
format("hudi").
load(basePath).
createOrReplaceTempView("hudi_trips_snapshot")
val commits = spark.sql("select distinct(_hoodie_commit_time) as commitTime from hudi_trips_snapshot order by commitTime").map(k => k.getString(0)).take(50)
val beginTime = commits(commits.length - 2) // commit time we are interested in
// incrementally query data
val tripsIncrementalDF = spark.read.format("hudi").
option(QUERY_TYPE_OPT_KEY, QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL).
option(BEGIN_INSTANTTIME_OPT_KEY, beginTime).
load(basePath)
tripsIncrementalDF.createOrReplaceTempView("hudi_trips_incremental")
spark.sql("select `_hoodie_commit_time`, fare, begin_lon, begin_lat, ts from hudi_trips_incremental where fare > 20.0").show()复制
Hudi 可以查询到特定时间和日期的数据。
// spark-shell
val beginTime = "000" // Represents all commits > this time.
val endTime = commits(commits.length - 2) // commit time we are interested in
//incrementally query data
val tripsPointInTimeDF = spark.read.format("hudi").
option(QUERY_TYPE_OPT_KEY, QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL).
option(BEGIN_INSTANTTIME_OPT_KEY, beginTime).
option(END_INSTANTTIME_OPT_KEY, endTime).
load(basePath)
tripsPointInTimeDF.createOrReplaceTempView("hudi_trips_point_in_time")
spark.sql("select `_hoodie_commit_time`, fare, begin_lon, begin_lat, ts from hudi_trips_point_in_time where fare > 20.0").show()复制
Hudi 支持两种不同的删除记录方式。软删除保留记录键并将所有其他字段的值清空。软删除保留在 MinIO 中，并且仅使用硬删除从数据湖中删除。
// spark-shell
spark.
read.
format("hudi").
load(basePath).
createOrReplaceTempView("hudi_trips_snapshot")
// fetch total records count
spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count()
spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot where rider is not null").count()
// fetch two records for soft deletes
val softDeleteDs = spark.sql("select * from hudi_trips_snapshot").limit(2)
// prepare the soft deletes by ensuring the appropriate fields are nullified
val nullifyColumns = softDeleteDs.schema.fields.
map(field => (field.name, field.dataType.typeName)).
filter(pair => (!HoodieRecord.HOODIE_META_COLUMNS.contains(pair._1)
&& !Array("ts", "uuid", "partitionpath").contains(pair._1)))
val softDeleteDf = nullifyColumns.
foldLeft(softDeleteDs.drop(HoodieRecord.HOODIE_META_COLUMNS: _*))(
(ds, col) => ds.withColumn(col._1, lit(null).cast(col._2)))
// simply upsert the table after setting these fields to null
softDeleteDf.write.format("hudi").
options(getQuickstartWriteConfigs).
option(OPERATION_OPT_KEY, "upsert").
option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").
option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").
option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").
option(TABLE_NAME, tableName).
mode(Append).
save(basePath)
// reload data
spark.
read.
format("hudi").
load(basePath).
createOrReplaceTempView("hudi_trips_snapshot")
// This should return the same total count as before
spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count()
// This should return (total - 2) count as two records are updated with nulls
spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot where rider is not null").count()复制
相比之下，硬删除就是我们认为的删除。记录键和相关字段将从表中删除。
// spark-shell
// fetch total records count
spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count()
// fetch two records to be deleted
val ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").limit(2)
// issue deletes
val deletes = dataGen.generateDeletes(ds.collectAsList())
val hardDeleteDf = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(deletes, 2))
hardDeleteDf.write.format("hudi").
options(getQuickstartWriteConfigs).
option(OPERATION_OPT_KEY,"delete").
option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").
option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").
option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").
option(TABLE_NAME, tableName).
mode(Append).
save(basePath)
// run the same read query as above.
val roAfterDeleteViewDF = spark.
read.
format("hudi").
load(basePath)
roAfterDeleteViewDF.registerTempTable("hudi_trips_snapshot")
// fetch should return (total - 2) records
spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count()复制
当数据湖获得更新现有数据的能力时，它就变成了Lakehouse。我们将生成一些新的行程数据，然后覆盖我们现有的数据。此操作比 Hudi 一次为您计算整个目标分区的 upsert 更快。在这里我们指定配置以绕过 upsert 将为您执行的自动索引、预组合和重新分区。
// spark-shell
spark.
read.format("hudi").
load(basePath).
select("uuid","partitionpath").
sort("partitionpath","uuid").
show(100, false)
val inserts = convertToStringList(dataGen.generateInserts(10))
val df = spark.
read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2)).
filter("partitionpath = 'americas/united_states/san_francisco'")
df.write.format("hudi").
options(getQuickstartWriteConfigs).
option(OPERATION.key(),"insert_overwrite").
option(PRECOMBINE_FIELD.key(), "ts").
option(RECORDKEY_FIELD.key(), "uuid").
option(PARTITIONPATH_FIELD.key(), "partitionpath").
option(TBL_NAME.key(), tableName).
mode(Append).
save(basePath)
// Should have different keys now for San Francisco alone, from query before.
spark.
read.format("hudi").
load(basePath).
select("uuid","partitionpath").
sort("partitionpath","uuid").
show(100, false)复制
模式演进允许您更改 Hudi 表的模式以适应数据随时间发生的变化。下面是一些关于如何查询和发展模式和分区的示例。如需更深入的讨论，请参阅 Schema Evolution | Apache Hudi[23]。请注意如果您运行这些命令，它们将改变 Hudi 表模式，使其与本教程不同。
-- Alter table name
ALTER TABLE oldTableName RENAME TO newTableName
-- Alter table add columns
ALTER TABLE tableIdentifier ADD COLUMNS(colAndType (,colAndType)*)
-- Alter table column type
ALTER TABLE tableIdentifier CHANGE COLUMN colName colName colType
-- Alter table properties
ALTER TABLE tableIdentifier SET TBLPROPERTIES (key = 'value')
#Alter table examples
--rename to:
ALTER TABLE hudi_cow_nonpcf_tbl RENAME TO hudi_cow_nonpcf_tbl2;
--add column:
ALTER TABLE hudi_cow_nonpcf_tbl2 add columns(remark string);
--change column:
ALTER TABLE hudi_cow_nonpcf_tbl2 change column uuid uuid bigint;
--set properties;
alter table hudi_cow_nonpcf_tbl2 set tblproperties (hoodie.keep.max.commits = '10');复制
目前，show partitions仅适用于文件系统，因为它基于文件系统表路径。本教程使用 Spark 来展示 Hudi 的功能。但是Hudi 可以支持多种表类型/查询类型，并且可以从 Hive、Spark、Presto 等查询引擎查询 Hudi 表。Hudi 项目有一个演示视频[24]，它在基于 Docker 的设置上展示了所有这些，所有相关系统都在本地运行。
Apache Hudi 是第一个用于数据湖的开放表格式，在流式架构中值得考虑。Hudi 社区和生态系统生机勃勃，越来越重视用 Hudi/对象存储替换 Hadoop/HDFS，以实现云原生流式数据湖。将 MinIO 用于 Hudi 存储为多云数据湖和分析铺平了道路。MinIO 包括主动-主动复制以在本地、公共/私有云和边缘位置之间同步数据，从而实现企业所需的出色功能，例如地理负载平衡和快速热热故障转移。