Apache Hudi 架构设计和基本概念

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Apache Hudi是一个Data Lakes的开源方案，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具有如下基本特性/能力：

• Hudi能够摄入（Ingest）和管理（Manage）基于HDFS之上的大型分析数据集，主要目的是高效的减少入库延时。

• Hudi基于Spark来对HDFS上的数据进行更新、插入、删除等。

• Hudi在HDFS数据集上提供如下流原语：插入更新（如何改变数据集）；增量拉取（如何获取变更的数据）。

• Hudi可以对HDFS上的parquet格式数据进行插入/更新操作。

• Hudi通过自定义InputFormat与Hadoop生态系统（Spark、Hive、Parquet）集成。

• Hudi通过Savepoint来实现数据恢复。

• 目前，Hudi支持Spark 2.x版本，建议使用2.4.4+版本的Spark。

基本架构

与Kudu相比，Kudu是一个支持OLTP workload的数据存储系统，而Hudi的设计目标是基于Hadoop兼容的文件系统（如HDFS、S3等），重度依赖Spark的数据处理能力来实现增量处理和丰富的查询能力，Hudi支持Incremental Pulling而Kudu不支持。
Hudi能够整合Batch和Streaming处理的能力，这是通过利用Spark自身支持的基本能力来实现的。一个数据处理Pipeline通常由Source、Processing、Sink三个部分组成，Hudi可以作为Source、Sink，它把数据存储到分布式文件系统（如HDFS）中。
Apache Hudi在大数据应用场景中，所处的位置，如下图所示：

从上图中可见，Hudi能够与Hive、Spark、Presto这类处理引擎一起工作。Hudi有自己的数据表，通过将Hudi的Bundle整合进Hive、Spark、Presto等这类引擎中，使得这些引擎可以查询Hudi表数据，从而具备Hudi所提供的Snapshot Query、Incremental Query、Read Optimized Query的能力。

下面，先从Apache Hudi中提出的几个概念开始，来了解Hudi的设计：

Timeline

Hudi内部对每个表都维护了一个Timeline，这个Timeline是由一组作用在某个表上的Instant对象组成。Instant表示在某个时间点对表进行操作的，从而达到某一个状态的表示，所以Instant包含Instant Action，Instant Time和Instant State这三个内容，它们的含义如下所示：

• Instant Action：对Hudi表执行的操作类型，目前包括COMMITS、CLEANS、DELTA_COMMIT、COMPACTION、ROLLBACK、SAVEPOINT这6种操作类型。

• Instant Time：表示一个时间戳，这个时间戳必须是按照Instant Action开始执行的时间顺序单调递增的。

• Instant State：表示在指定的时间点（Instant Time）对Hudi表执行操作（Instant Action）后，表所处的状态，目前包括REQUESTED（已调度但未初始化）、INFLIGHT（当前正在执行）、COMPLETED（操作执行完成）这3种状态。

下面，根据官网给出的一个例子来理解一下Timeline，如下图所示：

根据上图，说明如下：

• 例子场景是，在10:00~10.20之间，要对一个Hudi表执行Upsert操作，操作的频率大约是5分钟执行一次。

• 每次操作执行完成，会看到对应这个Hudi表的Timeline上，有一系列的COMMIT元数据生成。

• 当满足一定条件时，会在指定的时刻对这些COMMIT进行CLEANS和COMPACTION操作，这两个操作都是在后台完成，其中在10:05之后执行了一次CLEANS操作，10:10之后执行了一次COMPACTION操作。

我们看到，从数据生成到最终到达Hudi系统，可能存在延迟，如图中数据大约在07:00、08:00、09:00时生成，数据到达大约延迟了分别3、2、1小时多，最终生成COMMIT的时间才是Upsert的时间。对于数据到达时间（Arrival Time）和事件时间（Event Time）相关的数据延迟性（Latency）和完整性（Completeness）的权衡，Hudi可以将数据Upsert到更早时间的Buckets或Folders下面。通过使用Timeline来管理，当增量查询10:00之后的最新数据时，可以非常高效的找到10:00之后发生过更新的文件，而不必根据延迟时间再去扫描更早时间的文件，比如这里，就不需要扫描7:00、8:00或9:00这些时刻对应的文件（Buckets）。

文件及索引

Hudi将表组织成HDFS上某个指定目录（basepath）下的目录结构，表被分成多个分区，分区是以目录的形式存在，每个目录下面会存在属于该分区的多个文件，类似Hive表，每个Hudi表分区通过一个分区路径（partitionpath）来唯一标识。在每个分区下面，通过文件分组（File Group）的方式来组织，每个分组对应一个唯一的文件ID。每个文件分组中包含多个文件分片（File Slice），每个文件分片包含一个Base文件（*.parquet），这个文件是在执行COMMIT/COMPACTION操作的时候生成的，同时还生成了几个日志文件（*.log.*），日志文件中包含了从该Base文件生成以后执行的插入/更新操作。
Hudi采用MVCC设计，当执行COMPACTION操作时，会合并日志文件和Base文件，生成新的文件分片。CLEANS操作会清理掉不用的/旧的文件分片，释放存储空间。
Hudi会通过记录Key与分区Path组成Hoodie Key，即Record Key+Partition Path，通过将Hoodie Key映射到前面提到的文件ID，具体其实是映射到file_group/file_id，这就是Hudi的索引。一旦记录的第一个版本被写入文件中，对应的Hoodie Key就不会再改变了。

Hudi表类型

Hudi具有两种类型的表：

• Copy-On-Write表

使用专门的列式文件格式存储数据，例如Parquet格式。更新时保存多版本，并且在写的过程中通过异步的Merge来实现重写（Rewrite）数据文件。
Copy-On-Write表只包含列式格式的Base文件，每次执行COMMIT操作会生成新版本的Base文件，最终执行COMPACTION操作时还是会生成列式格式的Base文件。所以，Copy-On-Write表存在写放大的问题，因为每次有更新操作都会重写（Rewrite）整个Base文件。
通过官网给出的一个例子，来说明写入Copy-On-Write表，并进行查询操作的基本流程，如下图所示：

上图中，每次执行INSERT或UPDATE操作，都会在Timeline上生成一个的COMMIT，同时对应着一个文件分片（File Slice）。如果是INSERT操作则生成文件分组的第一个新的文件分片，如果是UPDATE操作则会生成一个新版本的文件分片。
写入过程中可以进行查询，如果查询COMMIT为10:10之前的数据，则会首先查询Timeline上最新的COMMIT，通过过滤掉只会小于10:10的数据查询出来，即把文件ID为1、2、3且版本为10:05的文件分片查询出来。

• Merge-On-Read表

使用列式和行式文件格式混合的方式来存储数据，列式文件格式比如Parquet，行式文件格式比如Avro。更新时写入到增量（Delta）文件中，之后通过同步或异步的COMPACTION操作，生成新版本的列式格式文件。
Merge-On-Read表存在列式格式的Base文件，也存在行式格式的增量（Delta）文件，新到达的更新都会写到增量日志文件中，根据实际情况进行COMPACTION操作来将增量文件合并到Base文件上。通常，需要有效的控制增量日志文件的大小，来平衡读放大和写放大的影响。
Merge-On-Read表可以支持Snapshot Query和Read Optimized Query，下面的例子展示了Merge-On-Read表读写的基本流程，如下图所示：

上图中，每个文件分组都对应一个增量日志文件（Delta Log File）。COMPACTION操作在后台定时执行，会把对应的增量日志文件合并到文件分组的Base文件中，生成新版本的Base文件。
对于查询10:10之后的数据的Read Optimized Query，只能查询到10:05及其之前的数据，看不到之后的数据，查询结果只包含版本为10:05、文件ID为1、2、3的文件；但是Snapshot Query是可以查询到10:05之后的数据的。

Hudi查询类型

Hudi支持三种查询类型：

• Snapshot Query

只能查询到给定COMMIT或COMPACTION后的最新快照数据。对于Copy-On-Write表，Snapshot Query能够查询到，已经存在的列式格式文件（Parquet文件）；对于Merge-On-Read表，Snapshot Query能够查询到，通过合并已存在的Base文件和增量日志文件得到的数据。

• Incremental Query

只能查询到最新写入Hudi表的数据，也就是给定的COMMIT/COMPACTION之后的最新数据。

• Read Optimized Query

只能查询到给定的COMMIT/COMPACTION之前所限定范围的最新数据。也就是说，只能看到列式格式Base文件中的最新数据。

查询引擎支持能力矩阵

基于Hudi表和Hudi Bundle，外部的其他查询引擎可以非常方便的查询Hudi表，比如Hive、Spark SQL、Presto等。Hudi支持在Copy-On-Write表和Merge-On-Read表两种类型的表，同时支持基于Hudi表的Snapshot Query、Incremental Query、Read Optimized Query的能力。下面是Hudi支持的外部查询引擎支持查询的能力矩阵：

• Copy-On-Write表

• Merge-On-Read表

版权声明：

本文为大数据技术与架构整理，原作者独家授权。未经原作者允许转载追究侵权责任。编辑｜冷眼丶微信公众号｜import_bigdata欢迎点赞+收藏+转发朋友圈素质三连

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