自己关于 Apache Hudi 的一些简单的了解。
背景
Hudi 是 Uber 主导开发的开源数据湖框架。所以大部分的出发点都来源于 Uber 自身场景，比如司机数据和乘客数据通过订单 Id 来做 Join 等。在 Hudi 过去的使用场景里，和大部分公司的架构类似，采用批式和流式共存的 Lambda 架构，我们先从 延迟，数据完整度还有成本 三个方面来对比一下批式和流式计算模型的区别。
批式模型
批式模型就是使用 MapReduce、Hive、Spark 等典型的批计算引擎，以小时任务或者天任务的形式来做数据计算。
- 延迟：小时级延迟或者天级别延迟。这里的延迟不单单指的是定时任务的时间，在数据架构里，这里的延迟时间通常是定时任务间隔时间 + 一系列依赖任务的计算时间 + 数据平台最终可以展示结果的时间。数据量大、逻辑复杂的情况下，小时任务计算的数据通常真正延迟的时间是 2-3 小时。
- 数据完整度：数据较完整。以处理时间为例，小时级别的任务，通常计算的原始数据已经包含了小时内的所有数据，所以得到的数据相对较完整。但如果业务需求是事件时间，这里涉及到终端的一些延迟上报机制，在这里，批式计算任务就很难派上用场。
- 成本：成本很低。只有在做任务计算时，才会占用资源，如果不做任务计算，可以将这部分批式计算资源出让给在线业务使用。但从另一个角度来说成本是挺高的，比如原始数据做了一些增删改查，数据晚到的情况，那么批式任务是要全量重新计算。
流式模型
流式模型，典型的就是使用 Flink 来进行实时的数据计算。
- 延迟：很短，甚至是实时。
- 数据完整度：较差。因为流式引擎不会等到所有数据到齐之后再开始计算，所以有一个 watermark 的概念，当数据的时间小于 watermark 时，就会被丢弃，这样是无法对数据完整度有一个绝对的报障。在互联网场景中，流式模型主要用于活动时的数据大盘展示，对数据的完整度要求并不算很高。在大部分场景中，用户需要开发两个程序，一是流式数据生产流式结果，二是批式计算任务，用于次日修复实时结果。
- 成本：很高。因为流式任务是常驻的，并且对于多流 Join 的场景，通常要借助内存或者数据库来做 state 的存储，不管是序列化开销，还是和外部组件交互产生的额外 IO，在大数据量下都是不容忽视的。
增量模型
针对批式和流式的优缺点，Uber 提出了增量模型，相对批式来讲，更加实时，相对流式而言，更加经济。
增量模型，简单来讲，是以 mini batch 的形式来跑准实时任务。Hudi 在增量模型中支持了两个最重要的特性，
- Upsert：这个主要是解决批式模型中，数据不能插入、更新的问题，有了这个特性，我们可以往 Hive 中写入增量数据，而不是每次进行完全的覆盖。（Hudi 自身维护了 key->file 的映射，所以当 upsert 时很容易找到 key 对应的文件）
- Incremental Query：增量查询，减少计算的原始数据量。以 Uber 中司机和乘客的数据流 Join 为例，每次抓取两条数据流中的增量数据进行批式的 Join 即可，相比流式数据而言，成本要降低几个数量级。
在增量模型中，Hudi 提供了两种 Table，分别为 Copy-On-Write 和 Merge-On-Read 两种。
Copy-On-Write Table
对于 Copy-On-Write Table，用户的 update 会重写数据所在的文件，所以是一个写放大很高，但是读放大为 0，适合写少读多的场景。对于这种 Table，提供了两种查询：
- Snapshot Query: 查询最近一次 snapshot 的数据，也就是最新的数据。
- Incrementabl Query:用户需要指定一个 commit time，然后 Hudi 会扫描文件中的记录，过滤出 commit_time > 用户指定的 commit time 的记录。
具体的流程见下图 gif:
Merge-On-Read Table
对于 Merge-On-Read Table，整体的结构有点像 LSM-Tree，用户的写入先写入到 delta data 中，这部分数据使用行存，这部分 delta data 可以手动 merge 到存量文件中，整理为 parquet 的列存结构。对于这类 Tabel，提供了三种查询：
- Snapshot Query: 查询最近一次 snapshot 的数据，也就是最新的数据。这里是一个行列数据混合的查询。
- Incrementabl Query:用户需要指定一个 commit time，然后 Hudi 会扫描文件中的记录，过滤出 commit_time > 用户指定的 commit time 的记录。这里是一个行列数据混合的查询。
- Read Optimized Query: 只查存量数据，不查增量数据，因为使用的都是列式文件格式，所以效率较高。
具体的流程见下图 gif:
想法
关于上述的内容，Hudi 自身提供了一个比较便捷的 Docker Demo，让用户可以很快地上手。
谈到数据湖框架，大家都会说出现在比较流行的三个开源软件，分别为 Delta Lake、Apache Hudi 和 Apache Iceberg。虽然经常把他们拿来一起比较，但是实际上每个框架的背景都是不一样的。
比如 Iceberg 的初衷是解决 Netflix 内部文件格式混乱的问题，Hive Table 中即可能是 csv，也可能是 parquet 文件格式，用户在做一些 metadata 的修改时，需要清楚的知道自己所操作 Table 的很多属性，针对这个痛点，Iceberg 提出了 everything can be a table 的概念，期望用 Iceberg Table 来统一所有的 Table。
而 Hudi 提出的则是批流两种计算模型的折中方案，Delta 我了解的不算太多，但是总体跟 Hudi 比较类似。目前 Apache Iceberg 也在积极地做 Row-Level Update，也就是类似 Hudi 的 upsert 功能。
虽然出发点不同，但是三种框架无一例外都是指向了 Hive 这个统治数仓数十年，但是数十年来变化并不大的框架，随着数十年来 Hadoop 生态的发展，Hadoop 生态支持的数据量、数据类型都有一个很大的提升，以 Hive 做数仓必然是比较简单，但是 Hive 本身对 Table 中的内容掌控度是比较小的。以仓储为例，Hive 相当于只是提供了一个仓库，但是没有利用仓库中的内容去做一些优化，大家只是把东西放到仓库里，但是仓库的东西一多，大家找东西就会比较乱，而新兴的数据湖框架，既提供了一个仓库的功能，同时还给仓库配上了标签信息、监控工具、智能运输等功能，即使仓库装的很满，用户也可以轻松根据标签定位到具体的货架。