大数据发展背景

• Hudi用于管理分布式文件系统上大型分析数据集存储，支持Spark和Flink整合。它能够是DFS数据集在分钟级时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。

学习目标

• 什么是数据湖
• 为什么使用数据湖
• Hudi基本功能
• 如何编译Hudi源码
• Hudi与Spark集成管理
• Hudi中COW和ROW不同类型表功能
• Hudi的三种查询方式
• Hudi中不同表数据写入流程

数据仓库

数据仓库是一个用于存储、分析、报告的数据系统。目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持。

• 数据仓库本身不生产数据，也不消费数据
• 企业根据业务需求分成不同层次，数据层（ODS）\仓库层（DW)\应用层（DA）

数据湖

• 数据湖是一个集中式的数据存储库，用于存储大量的原始数据。
• 以原始格式存储数据的系统或存储库，可以包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据和二进制数据。
• 查询应用数据的时候才会开始分析数据需求和应用架构，用于报告、可视化、高级分析和机器学习等任务。

数据仓库是优化的数据库，用于分析业务的关系数据。数据湖数据来自关系数据和非关系数据。

特性	数据仓库	数据湖
数据	分析业务的关系数据	关系数据和非关系数据
Schame	在写入数据仓库	读取schema
性价比	更快查询较高存储成本（空间代替时间，冗余存储）	更快查询只需较低成本
数据质量	便于管理	难以监控
用户	业务分析师	数据科学家、数据开发人员和业务分析师
分析	批处理、BI	机器学习、预测分析、数据发现

数据湖框架

• delta Lake
  支持update/delete/merge
• Iceberg
• Hudi(Hadoop upsert and incrementals)
  fast upsert/delete/compaction功能，管理存储在Hdfs上的数据。支持快速upsert/delete。

Hudi功能

• Hudi是在大数据存储上的一个数据集，可以将Change Logs通过upsert的方式合并进hudi。
• 可以暴露成普通的Hive或Spark表，通过API或命令行可以获取增量修改的信息，供下游消费。
• Hudi保管修改历史，可以时间旅行或回退。
• 内部有主键到文件级的索引，默认是记录到文件的布隆过滤器。
• 提供了两种方式的原语言：
  -Update/delete记录：使用细粒度的文件/记录级别索引支持update/delete记录，同时保证写操作的事务保证，查询会处理最后一个提交的快照，并基于此输出结果。
  -变更流：Hudi对过去数据变更提供了一流的支持：可以从给定时间点获取给定表中update/insert/deleted的所有记录的增量流，并解锁新的查询姿势。

Hudi基础架构

• 将数据摄取到数据湖存储，使用HDFS作为数据湖的数据存储。
• 基于HDFS构建Hudi的数据湖。
• Hudi提供统一的访问Spark和Flink数据源
• 外部通过不同引擎访问接口。
  

Hudi版本

• Hudi 0.5版本
  支持Spark，将数据批量和流式写入

• Hudi 0.6版本
  逐渐添加新特性和功能

• Hudi 0.7.0版本
  Flink计算引擎成熟，Flink1.12

• Hudi 0.8
  支持Flink SQL client操作Hudi数据

• Hudi 0.9
  重构与Flink的集成，支持CDC的能力，数据流式入湖。流式查询Hudi数据。

• Hudi 0.10
  支持更多的数据源：如Mysql和Kafka