apache hudi

欢迎来到Apache Hudi！本概述将提供Apache Hudi是什么的高层次摘要，并引导您如何学习更多内容以入门。

什么是Apache Hudi

Apache Hudi（发音为“hoodie”）是下一代流数据湖平台。Apache Hudi直接将核心仓库和数据库功能引入数据湖。Hudi提供了表格、事务、高效的更新/删除、高级索引、流入服务、数据聚类/压缩优化以及并发，同时将您的数据保留在开源文件格式中。

Apache Hudi不仅非常适用于流式工作负载，而且还允许您创建高效的增量批处理流水线。阅读文档以获取更多用例描述，并查看谁在使用Hudi，了解包括Uber、Amazon、ByteDance、Robinhood等世界上一些最大的数据湖是如何通过Hudi转变其生产数据湖的。

Apache Hudi可以轻松地在任何云存储平台上使用。Hudi的高级性能优化，使得使用任何流行的查询引擎，包括Apache Spark、Flink、Presto、Trino、Hive等，进行分析工作负载更加快速。

学习的核心概念

如果您对Apache Hudi相对陌生，熟悉以下几个核心概念很重要：

  • Hudi时间轴 – Hudi如何管理事务和其他表服务
  • Hudi文件布局 - 文件在存储上的布局方式
  • Hudi表类型 – COPY_ON_WRITE 和 MERGE_ON_READ
  • Hudi查询类型 – 快照查询、增量查询、读优化查询 更多内容请参阅文档中的“概念”部分。

查看最近深入探讨某些主题或用例的博客文章。

入门指南

有时候学习的最快方式是亲自动手。尝试使用以下快速入门资源，让您在几分钟内上手：

  • Spark 快速入门指南 – 如果您主要使用 Apache Spark
  • Flink 快速入门指南 – 如果您主要使用 Apache Flink

如果您想体验将Apache Hudi集成到端到端演示中，包括Kafka、Spark、Hive、Presto等，请尝试使用Docker演示：

Docker 演示

与社区联系

Apache Hudi聚焦于社区，由社区主导，并欢迎新成员的加入。利用以下资源，以获取更多信息、参与并在入门过程中获得帮助。

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详细介绍一下 hudi

Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源的分布式数据湖管理框架，最初由Uber Technologies于2016年启动，并在后来捐赠给Apache软件基金会。

它旨在简化和统一在大数据湖中进行数据的增量更新、删除和查询的操作。

以下是关于Apache Hudi 的一些详细介绍：

1. 概述

Hudi 是一个构建在Apache Hadoop和Apache Spark之上的库，用于管理和处理大规模数据湖中的增量数据。

它为用户提供了用于支持写入、更新和删除等数据操作的 API，同时提供了查询引擎来执行实时和批量查询。

2. 主要功能

2.1 事务性写入

Hudi 支持原子性事务，可以确保数据写入的一致性。这对于需要保证数据完整性和可靠性的应用程序非常重要。

2.2 增量更新和删除

Hudi 允许对数据进行增量更新和删除操作，而不是覆盖整个数据集。这对于处理快速变化的数据非常有用，例如流数据或实时事件。

2.3 支持多数据格式

Hudi 可以与多种数据格式集成，包括Parquet、Avro等。这使得它更加灵活，可以适应不同的数据存储需求。

2.4 查询性能优化

Hudi 提供了一种用于实时和批量查询的数据索引机制，以优化查询性能。这使得用户可以更高效地执行各种查询操作，而不会牺牲性能。

2.5 架构灵活性

Hudi 的架构设计具有灵活性，可以与现有的数据湖架构和工具集成。它支持在云上或本地部署，并且可以与不同的存储后端（例如HDFS、S3等）一起使用。

3. Hudi 的工作流程

3.1 写入阶段

  • 用户使用 Hudi 提供的 API 将数据写入湖中。
  • Hudi 将数据按照写入的时间戳和唯一标识符等信息组织成不可变的数据文件。

3.2 事务性提交

  • 当用户的写入操作完成时，Hudi 进行事务性提交，确保数据的一致性。
  • 事务提交后，Hudi 会维护一个元数据表，跟踪数据的版本和变更历史。

3.3 读取阶段

  • 用户可以使用 Hudi 提供的查询引擎执行实时和批量查询。
  • Hudi 使用元数据表中的信息来优化查询性能，提供快速而有效的数据访问。

4. 使用场景

4.1 大数据湖管理

Hudi 适用于构建和管理大规模的数据湖，尤其是需要支持实时数据更新和删除的场景。

4.2 实时分析

对于需要在数据湖中执行实时分析和查询的应用程序，Hudi 提供了性能优化和事务支持。

4.3 流数据处理

Hudi 与流处理引擎（如Apache Flink、Apache Kafka等）集成，可用于处理流数据，并保留完整的更新和删除历史。

总体而言，Hudi 提供了一种强大的工具，用于在大数据湖中支持复杂的数据管理和查询操作，同时确保数据的一致性和可靠性。

hudi 的特点和应用场景

Apache Hudi 具有一些显著的特点和适用场景，下面是一些主要的特点和应用场景：

特点：

  1. 增量更新和删除： Hudi 允许在数据湖中执行增量更新和删除操作，而不是覆盖整个数据集。这对于实时和流式数据处理场景非常重要，因为它能够捕捉数据的变化而不丢失历史记录。

  2. 事务性写入： Hudi 提供事务性写入支持，确保数据写入的原子性，从而保持数据一致性。

  3. 支持多数据格式： Hudi 能够与多种数据格式集成，包括 Parquet、Avro 等，提供了灵活性，可以适应不同的数据存储需求。

  4. 查询性能优化： Hudi 提供了用于实时和批量查询的数据索引机制，以提高查询性能，使用户能够更有效地执行各种查询操作。

  5. 灵活的架构： Hudi 的架构设计灵活，可以与现有的数据湖架构和工具集成，支持在云上或本地部署，并且可以与不同的存储后端（如 HDFS、S3）一起使用。

  6. 数据湖管理： Hudi 专注于大规模数据湖管理，使其成为处理大规模数据湖中复杂数据操作的强大工具。

  7. 与大数据生态系统的整合： Hudi 与 Apache Hadoop 和 Apache Spark 等大数据处理框架紧密集成，使其在大数据生态系统中得以广泛应用。

应用场景：

  1. 实时数据湖管理： Hudi 适用于构建和管理实时数据湖，支持数据湖中的实时更新和删除操作。

  2. 大规模数据仓库： Hudi 为大规模数据仓库提供了一种有效的方式，以支持复杂的数据操作，并在处理大量数据时维护查询性能。

  3. 流数据处理： Hudi 可以与流处理引擎（如 Apache Flink、Apache Kafka 等）集成，用于处理流数据，并保留完整的历史记录。

  4. 实时分析： 应用程序可以使用 Hudi 来执行实时分析和查询，以及在数据湖中维护更新历史记录。

  5. 变更数据捕获： 对于需要捕获数据变更并保留完整历史记录的应用程序，Hudi 提供了有效的解决方案。

总体而言，Hudi 在支持数据湖中的实时更新和删除操作方面表现出色，适用于需要处理大规模数据湖中复杂数据操作的场景。

类似 hudi 的开源数据湖有哪些

除了Apache Hudi之外，还有一些其他开源的数据湖管理工具和框架。以下是一些类似Hudi的开源数据湖工具：

  1. Delta Lake:
    • 简介： 由Databricks主导开发，是一个开源的存储层，构建在Apache Spark之上，用于提供 ACID 事务支持和增量更新。
    • 特点： 提供事务性元数据管理，支持原子提交，以保证数据一致性；兼容Apache Spark，易于集成。
  2. Iceberg:
    • 简介： 由Netflix创建，是一个开源的数据表格式，用于提供类似数据湖表的事务性管理。
    • 特点： 支持表架构演进、原子提交、分布式元数据管理，适用于大规模数据湖操作。
  3. Apache ORC (Optimized Row Columnar):
    • 简介： 虽然不是专门设计为数据湖管理，但ORC是一种高效的列式存储格式，可以与Hive等工具一起使用，支持复杂的数据湖架构。
  4. Apache Parquet:
    • 简介： 类似于ORC，Parquet是一种列式存储格式，广泛用于大数据生态系统中。可以与Hive、Spark等工具一起使用。
  5. Presto:
    • 简介： Presto是一个分布式SQL查询引擎，能够查询各种数据源，包括数据湖。它可以与多个存储后端集成，如Hive、S3等。

这些工具在不同方面提供了数据湖管理的支持，包括事务性写入、元数据管理、查询性能优化等。选择适合特定需求的工具通常取决于项目的具体要求、技术栈和架构偏好。

给出 hudi 的学习资料，包含网址

以下是学习 Apache Hudi 的一些建议和相关资料：

  1. 官方文档：
  2. GitHub 仓库：
  3. 示例项目：
    • 在官方文档和 GitHub 仓库中，你可以找到一些示例项目，用于演示如何使用 Hudi 进行常见的数据湖操作。
  4. 博客文章和教程：
    • 在网络上有很多博客文章和教程，深入介绍了如何使用 Hudi 解决特定问题或执行特定任务。
  5. 邮件列表和社区讨论：
    • 你可以加入 Apache Hudi 的邮件列表或社区讨论，与其他用户和开发者交流经验和问题，获取帮助和支持。
  6. YouTube 视频：
    • 在 YouTube 上可能有一些关于 Apache Hudi 的视频教程，可帮助你更直观地理解其使用方式。
  7. 官方社交媒体：
    • 关注 Apache Hudi 在社交媒体上的官方账号，获取最新的更新、活动和资源分享。

请确保查看最新的文档和资源，因为软件工具的更新可能会导致一些文档变化。通过仔细阅读官方文档和参与社区讨论，你将能够更好地理解和使用 Apache Hudi。

参考资料

https://hudi.apache.org/docs/overview