Amazon EMR Hudi 性能调优——Clustering-编程知识

随着数据体量的日益增长，人们对 Hudi 的查询性能也提出更多要求，除了 Parquet 存储格式本来的性能优势之外，还希望 Hudi 能够提供更多的性能优化的技术途径，尤其当对 Hudi 表进行高并发的写入，产生了大量的小文件之后，又需要使用 Presto/Trino 对 Hudi 表进行高吞吐的即席查询的场景里。怎样处理这些小文件，即把原本是写优化的Hudi 表，让它也能支持读优化，就成了使用 Hudi 的用户需要解决的问题。

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本文将通过一个实际的例子，使用 Clustering 技术，对Hudi表的数据文件进行重组和重写，从而提升Hudi表的SQL查询性能。

1.Hudi

Hudi将数据仓库和数据库的核心功能直接引入数据湖。Hudi 提供了表、事务、高效的升级/删除、高级索引、流式摄取服务、数据集群(Clustering)、压缩优化和并发，同时将数据保持为开源文件格式，即可以把 Hudi 表的数据，保存在 HDFS，Amazon S3 等文件系统。

Hudi 之所以能快速流行起来，为多数开发用户接受，除了它可以轻松地在任何云平台上使用，并且可以通过任何流行的查询引擎（包括 Apache Spark、Flink、Presto、Trino、Hive 等）来访问Hudi的数据，更为难能可贵的，是Hudi的设计者考虑了尽可能多的业务场景和实际需求。

从实际的业务场景出发，对数据湖平台对需求，首先可以先分为两大类：读偏好和写偏好，所以 Apache Hudi 提供了两种类型的表：

Copy On Write 表：简称 COW，这类Hudi表使用列文件格式（例如Parquet）存储数据，如果有数据写入，则会对整个 Parquet 文件进行复制，适合读偏好的操作
Merge On Read 表：简称 MOR，这类 Hudi 表使用列文件格式（例如Parquet）和行文件格式（例如 Avro）共同存储数据。数据更新时，写到行文件中，然后进行压缩，以同步或异步方式生成列文件，适合写偏好的操作

再细分下来，Hudi 对两种类型的表，提供了不同的查询类型：

Snapshot Queries：快照查询，查询数据的最新快照，即全部的数据
Incremental Queries：增量查询，可以查询指定时间范围内的新增或修改的数据
Read Optimized Queries：读取优化查询，对MOR表来说，仅查询Parquet 文件中的数据

以上三种查询类型，读优化查询只能用于MOR表（其实用于 COW 也没什么意义，本来COW就只有 Parquet 文件保存数据），另外两种查询模式，可以用于 COW 表和 MOR 表。

不仅于此， Hudi 还在索引、事务管理、并发、压缩等方面，使用到了很多先进的理念和技术，这也给那些想对 Hudi 表进行性能调优的用户，提供了广阔的空间和更多的手段，例如 Index，Metadata Table，Clustering 等，本文将介绍 Clustering 这一技术。

2.Hudi Clustering

在数据湖/数据仓库中，关键的权衡之一是写入速度和查询性能之间的权衡。数据写入通常倾向于使用小文件来提高并行性，并使数据尽快可用于查询。但是，如果有很多小文件，查询性能会很差。此外，在写入过程中，数据通常根据到达时间写入同一位置的文件。然而，当频繁查询的数据位于同一位置时，查询引擎的性能会更好。

这就对 Hudi 的数据重组提出了要求，即数据写入时使用小文件，数据查询时使用大文件。

2.1 设定 Hudi 表的 Clustering 参数

在文档 [RFC-19] 中, 作者创建了一个Hudi表，并设定了 Clustering的参数，然后启动了异步 Clustering Job，并对结果进行了对比。请注意，该文档创建 Hudi 表的时候，调用 getQuickstartWriteConfigs 方法来设定参数hoodie.upsert.shuffle.parallelism 为 2，对数据量较大的测试，这显然是不够的。

我们来看一个不同的例子，首先生成一套 TPC-DS 测试数据，它具体包括24个表，以及用于性能测试的99个 SQL 查询语句，生成数据的具体步骤请参考：

通过使用 Amazon Graviton2 提升 EMR 的性价比 | 亚马逊AWS官方博客

创建一个 Amazon EMR 集群，版本6.5.0，硬件配置如下：

使用该集群生成一套100G的TPC-DS数据，大概需要30分钟。

Amazon EMR 提供了 Hudi 组件，接下来用生成的 TPC-DS 数据，来生成一个 Hudi 表，我们选取表 store_sales，脚本如下：

spark-shell --master yarn \
--deploy-mode client \
--conf "spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer" \
--conf "spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false" \
--packages org.apache.hudi:hudi-spark3-bundle_2.12:0.10.0import org.apache.hudi.QuickstartUtils._import org.apache.spark.sql.SaveMode._import org.apache.hudi.DataSourceReadOptions._import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._import java.util.Dateval tableName = "store_sales"val basePath = "s3://dalei-demo/hudi/tpcds_hudi_cluster/store_sales"val partitionKey = "ss_sold_date_sk"val df = spark.read.format("parquet").load(s"s3://dalei-demo/tpcds/data10g/store_sales").filter("ss_sold_time_sk is not null and ss_item_sk is not null and ss_sold_date_sk is not null and ss_customer_sk is not null").withColumn("ts", lit((new Date()).getTime)).repartition(1000)df.write.format("org.apache.hudi").option(TABLE_NAME, tableName).option("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ts").option("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "ss_sold_time_sk, ss_item_sk").option("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", partitionKey).option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "1000").option("hoodie.datasource.write.table.type", "MERGE_ON_READ").option("hoodie.datasource.write.operation", "upsert").option("hoodie.parquet.max.file.size", "10485760").option("hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning", "true").option("hoodie.datasource.write.keygenerator.class", "org.apache.hudi.keygen.ComplexKeyGenerator").option("hoodie.datasource.hive_sync.enable", "true").option("hoodie.datasource.hive_sync.mode", "hms").option("hoodie.datasource.hive_sync.database", "tpcds_hudi_cluster").option("hoodie.datasource.hive_sync.table", tableName).option("hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields", partitionKey).option("hoodie.parquet.small.file.limit", "0").option("hoodie.clustering.inline", "true").option("hoodie.clustering.inline.max.commits", "2").option("hoodie.clustering.plan.strategy.max.num.groups", "10000").option("hoodie.clustering.plan.strategy.target.file.max.bytes", "1073741824").option("hoodie.clustering.plan.strategy.small.file.limit", "629145600").option("hoodie.clustering.plan.strategy.sort.columns", "ss_customer_sk").mode(Append).save(basePath);

解释一下上面代码中用到的主要参数：

hoodie.upsert.shuffle.parallelism: upsert 时 shuffle 的并发数
hoodie.parquet.max.file.size: 指定 Parquet 文件大小，为了对比 Clustering 前后的效果，我们希望能生成大量的小文件，所以这里限制了文件不能过大
hoodie.datasource.write.keygenerator.class: 如果是复合主键，需要指定该参数的值为 org.apache.hudi.keygen.ComplexKeyGenerator
hoodie.datasource.hive_sync.*: 这些参数是为了将 Hudi 表的 Schema 信息同步到 Hive MetaStore
hoodie.parquet.small.file.limit: 如果小于指定的值，将被看作是小文件，Upsert 时会将小文件替换成大文件（所谓的“扩展”），而不是新生成一个文件，将该值设为 0，即关闭了小文件限制，这样每次写入数据都会生成新的文件
hoodie.clustering.inline: 启用同步的 Clustering, 即 Commit 数量一旦达到，马上执行 Clustering
hoodie.clustering.inline.max.commits: 多少次 Commit 之后，就开始执行Clustering
hoodie.clustering.plan.strategy.max.num.groups: Clustering 将产生多少个File Group，默认30个
hoodie.clustering.plan.strategy.target.file.max.bytes: Clustering 后文件大小的限制
hoodie.clustering.plan.strategy.small.file.limit: 小于该值的文件，会被 Clustering
hoodie.clustering.plan.strategy.sort.columns: Clustering 时，使用该字段排序

参数可以使用定义在 org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions 里的常量(例如TABLE_NAME)，也可以直接使用字符串(例如” hoodie.datasource.write.table.name”)，效果都是一样的。

2.2 触发 Clustering

之前的操作只是创建了Hudi表和配置了 Clustering，由于 Commit 次数不到2次（请注意看配置参数，之前的 Upsert 是1次 Commit），所以还没有触发 Clustering. 大家可以先把Commit理解为一次 Upsert操作。

我们再模拟一次 Commit 操作，对 store_sales 表的一个分区的某个字段做修改，然后再Upsert到表里，代码如下：

val df1 = spark.read.format("hudi").option("hoodie.datasource.query.type", "read_optimized").load("s3://dalei-demo/hudi/tpcds_hudi_cluster/store_sales").filter("ss_sold_date_sk=2450816").drop(col("_hoodie_commit_seqno")).drop(col("_hoodie_commit_time")).drop(col("_hoodie_record_key")).drop(col("_hoodie_partition_path")).drop(col("_hoodie_file_name"))val df2 = df1.withColumn("ss_ext_tax", col("ss_ext_tax") + lit(1.0))df2.write.format("org.apache.hudi").option(TABLE_NAME, tableName).option("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ts").option("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "ss_sold_time_sk, ss_item_sk").option("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", partitionKey).option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "1000").option("hoodie.datasource.write.table.type", "MERGE_ON_READ").option("hoodie.datasource.write.operation", "upsert").option("hoodie.parquet.max.file.size", "10485760").option("hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning", "true").option("hoodie.datasource.write.keygenerator.class", "org.apache.hudi.keygen.ComplexKeyGenerator").option("hoodie.datasource.hive_sync.enable", "true").option("hoodie.datasource.hive_sync.mode", "hms").option("hoodie.datasource.hive_sync.database", "tpcds_hudi_cluster").option("hoodie.datasource.hive_sync.table", tableName).option("hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields", partitionKey).option("hoodie.parquet.small.file.limit", "0").option("hoodie.clustering.inline", "true").option("hoodie.clustering.inline.max.commits", "2").option("hoodie.clustering.plan.strategy.max.num.groups", "10000").option("hoodie.clustering.plan.strategy.target.file.max.bytes", "1073741824").option("hoodie.clustering.plan.strategy.small.file.limit", "629145600").option("hoodie.clustering.plan.strategy.sort.columns", "ss_customer_sk").mode(Append).save(basePath);

代码执行完后，Commit 次数达到2次，Clustering 已经做后台执行了。

2.3 解释 Clustering 操作过程

在解释 Clustering 之前，先介绍一下 Hudi 表的操作文件的构成。

2.3.1 Hudi 表的操作文件

以前面生成的 store_sales 表为例，在.hoodie 目录下，包含了该表的操作记录，如下图：

图1: Hudi 表的操作文件

Hudi 操作的文件名，通常有三个部分组成：

Instant Time: 操作的时间，一个17位的时间戳（8位日期 + 9位时间，精确到毫秒）
Instant Action: 操作的类型，前端执行 Upsert 时，会产生的操作类型是deltacommit; Clustering会产生的操作类型是 replacecommit
Instant State: 操作的状态，requested 表示请求，inflight 表示正在进行，状态为空表示已经执行完成

可以把 Clustering 请求文件20220701161238291.replacecommit.requested 文件下载下来，因为它是 Avro 格式的，使用 avro-tools 来查看一下它的内容：

[ec2-user@cm ~]$ aws s3 cp s3://dalei-demo/hudi/tpcds_hudi_cluster/store_sales/.hoodie/20220701161238291.replacecommit.requested ./[ec2-user@cm ~]$ wget http://archive.apache.org/dist/avro/avro-1.9.2/java/avro-tools-1.9.2.jar[ec2-user@cm ~]$ java -jar avro-tools-1.9.2.jar tojson 20220701161238291.replacecommit.requested >> 20220701161238291.replacecommit.requested.json

可以使用浏览器将文件打开，如下图：

图2: Clustering 请求文件

上图中的inputGroups就是File Group，slices就是File Slice，还有File ID, 这三个概念在2.3.2里会介绍，这个文件就是发起了一个Clustering操作的请求，要把这些文件作为输入，生成更大的文件来替换它们，生成的文件也会在2.3.2里介绍。

20220701161238291.replacecommit.inflight 文件的大小为0，说明 Clustering 已经立即完成了，再来看20220701161238291.replacecommit 文件，它是 json 格式的文件，可以直接打开，内容如下：

{"partitionToWriteStats" : {"ss_sold_date_sk=2451080" : [ {"fileId" : "91377ca5-48a9-491a-9c82-56a1ba4ba2e3-0","path" : "ss_sold_date_sk=2451080/91377ca5-48a9-491a-9c82-56a1ba4ba2e3-0_263-1967-116065_20220701161238291.parquet","prevCommit" : "null","numWrites" : 191119,"numDeletes" : 0,"numUpdateWrites" : 0,"numInserts" : 191119,"totalWriteBytes" : 11033199,"totalWriteErrors" : 0,"tempPath" : null,"partitionPath" : "ss_sold_date_sk=2451080","totalLogRecords" : 0,"totalLogFilesCompacted" : 0,"totalLogSizeCompacted" : 0,"totalUpdatedRecordsCompacted" : 0,"totalLogBlocks" : 0,"totalCorruptLogBlock" : 0,"totalRollbackBlocks" : 0,"fileSizeInBytes" : 11033199,"minEventTime" : null,"maxEventTime" : null} ],......},"compacted" : false,"extraMetadata" : {"schema" : "{\"type\":\"record\",\"name\":\"store_sales_record\",\"namespace\":\"hoodie.store_sales\",\"fields\":[{\"name\":\"ss_sold_time_sk\",\"type\":[\"null\",\"int\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_item_sk\",\"type\":[\"null\",\"int\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_customer_sk\",\"type\":[\"null\",\"int\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_cdemo_sk\",\"type\":[\"null\",\"int\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_hdemo_sk\",\"type\":[\"null\",\"int\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_addr_sk\",\"type\":[\"null\",\"int\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_store_sk\",\"type\":[\"null\",\"int\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_promo_sk\",\"type\":[\"null\",\"int\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_ticket_number\",\"type\":[\"null\",\"long\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_quantity\",\"type\":[\"null\",\"int\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_wholesale_cost\",\"type\":[\"null\",\"double\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_list_price\",\"type\":[\"null\",\"double\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_sales_price\",\"type\":[\"null\",\"double\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_ext_discount_amt\",\"type\":[\"null\",\"double\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_ext_sales_price\",\"type\":[\"null\",\"double\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_ext_wholesale_cost\",\"type\":[\"null\",\"double\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_ext_list_price\",\"type\":[\"null\",\"double\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_ext_tax\",\"type\":[\"null\",\"double\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_coupon_amt\",\"type\":[\"null\",\"double\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_net_paid\",\"type\":[\"null\",\"double\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_net_paid_inc_tax\",\"type\":[\"null\",\"double\"],\"default\":null},{\"name\":\"ss_net_profit\",\"type\":[\"null\",\"double\"],\"default\":null},{\"name\":\"ts\",\"type\":\"long\"},{\"name\":\"ss_sold_date_sk\",\"type\":[\"null\",\"int\"],\"default\":null}]}"},"operationType" : "CLUSTER","partitionToReplaceFileIds" : {"ss_sold_date_sk=2451080" : [ "2e2bec06-78fb-4059-ad89-2914f63dd1c0-0", "63fc2a2d-73e6-4261-ab30-ff44912e1696-0", "fc5fd42e-0f3f-434c-aa56-ca43c36c659d-0", "41299b3d-0be9-4338-bbad-6feeb41d4975-0", "c23873a1-03a3-424a-aa9c-044b40f1659f-0", "8af23590-4b8c-4b44-946e-0fdd73747e19-0", "7d740b43-83ca-48ca-a9dc-6b8e19fce6f0-0", "bc90dfd5-7323-4786-832c-4a6516332adf-0", "67abd081-dfcc-45d9-8f29-50a4fb71108c-0", "80bffa2b-df05-4c9f-9766-84a700403a89-0", "cbba9f2a-32cd-4c73-a38b-570cbb5501e4-0", "ea59e1a4-1f97-40e8-baae-3bedc5752095-0", "55cffcb6-5410-4c2a-a61d-01300be50171-0", "601b74b3-663d-4ef8-bf5e-158f135f81ea-0", "c46e8539-418e-482d-936e-a79464d869ac-0", "3dbe1997-bfc2-41a7-ac12-f302d3013c87-0", "acf9be44-71a3-436f-b595-c0f322f34172-0", "d7bbe517-87c7-482c-b885-a16164062b81-0", "f1060ef7-ba7c-4b8e-abc3-c409cd6af7d4-0" ],......},"writePartitionPaths" : [ "ss_sold_date_sk=2451080", ......],"fileIdAndRelativePaths" : {"742c6044-4f76-4d04-993c-d4255235d484-0" : "ss_sold_date_sk=2451329/742c6044-4f76-4d04-993c-d4255235d484-0_511-1967-116236_20220701161238291.parquet","20dafb58-8ae7-41d6-a02d-2b529bcdcc83-0" : "ss_sold_date_sk=2452226/20dafb58-8ae7-41d6-a02d-2b529bcdcc83-0_1407-1967-116870_20220701161238291.parquet",......},"totalRecordsDeleted" : 0,"totalLogRecordsCompacted" : 0,"totalLogFilesCompacted" : 0,"totalCompactedRecordsUpdated" : 0,"totalLogFilesSize" : 0,"totalScanTime" : 0,"totalCreateTime" : 151847,"totalUpsertTime" : 0,"minAndMaxEventTime" : {"Optional.empty" : {"val" : null,"present" : false}}
}

上面省略了大量重复的内容，主要的信息如下：

partitionToWriteStats: 列出将要被 Clustering 的分区，以及将要被 Clustering 的文件的信息
extraMetadata: Hudi 表的 Schema
operationType: 表示操作类型是 Clustering
partitionToReplaceFileIds: 列出将要被 Clustering 的分区和文件ID
fileIdAndRelativePaths: Clustering 产生的新的文件，请注意，文件名的时间戳

2.3.2 Hudi 表的数据文件

接下来介绍一下 Hudi 表的数据文件的构成，以MOR类型的表为例，如下图:

图3: MOR 表的文件结构

可以看出，文件的层级和包含关系是：Partition -> File Group -> File Slice -> Parquet + Log, 其中：

Partition: 分区，大家都比较熟悉了，有的表也可以没有Partition
File Group: 用于控制文件版本，同一个 File Group 里有唯一的File ID
File Slice: 用于组织文件数据，同一个 File Slice 里，不但File ID要相同，Instant Time 也要相同
Parquet文件是列存格式文件，Log 文件是行存文件格式，缺省值为Apache Avro, 它记录的是对同一个 File Slice 里的 Parquet 文件的修改。

来看一个 File Group 的例子：

图4: FileGroup的例子

在图4中，第一个文件和第二个文件的 File ID 相同，说明是同一个File Group，但是 Instant Time 不同，说明不是同一个 File Slice, 使用读优化的方式查询数据的时候，会读取 Instant Time更大的Parquet文件。

来看 store_sales 表的数据文件，如下图：

图5: store_sales表的数据文件

在图5中，标记的Log文件和Parquet文件，具有相同的 File ID 和Instant Time，表示这个 Log 文件是在 Parquet 文件基础上做的Upsert 后产生的，它们属于同一个File Slice，如果是Snapshot查询，需要把同一个 File Slice 的 Log 文件和 Parquet 的数据一起读出来。

在图5中，“68c14d48-cba6-4f82-a4b5-48fadf1282f6-0_0-1967-115358_20220701161238291.parquet”文件就是 clustering 生成的文件，可以把它下载下来，使用 parquet-tool 看看它的数据，如下：

[ec2-user@cm ~]$ wget http://logservice-resource.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/tools/parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar[ec2-user@cm ~]$ aws s3 cp s3://dalei-demo/hudi/tpcds_hudi_cluster/store_sales/ss_sold_date_sk=2450816/68c14d48-cba6-4f82-a4b5-48fadf1282f6-0_0-1967-115358_20220701161238291.parquet ./[ec2-user@cm ~]$ java -jar ./parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar head -n 10 68c14d48-cba6-4f82-a4b5-48fadf1282f6-0_0-1967-115358_20220701161238291.parquet

上面的命令显示了10条 Clustering 后的 Parquet 文件的数据，注意观察Sort Column (ss_customer_sk) 的值，已经是排序的了。

对比Clustering前后的文件，可以看出，原来用10个1M左右的Parquet文件保存的数据，Clustering 后只有1个5.1M的 Parquet 文件。至于保存相同条数的数据，文件的总容量为什么会下降这么多，请参考Parquet的相关知识：Apache Parquet .

2.3.3 多分区表的Clustering

默认情况下， Hudi出于对工作负载的考虑，使用 hoodie.clustering.plan.strategy.max.num.groups 这个参数 (默认值是30)，规定了Clustering只会创建30个File Group. (根据文件大小的设定，目前每个分区只需创建1个File Group)

如果分区比较多的话，可以通过hoodie.clustering.plan.partition.filter.mode 参数，来规划Clustering的分区范围，具体可以参考：[All Configurations | Apache Hudi .](All Configurations | Apache Hudi .)

3.使用 Trino 来查询数据

3.1 准备其它的表

store_sales 表的数据就准备好了，类似的，我们也可以生成customer_address，customer，date_dim，item 这4个表，它们都是测试查询要用到的表。这4个表都是维度表，变化不会很频繁，所以都生成 COW 表，生成 customer_address 表的代码如下：

 val tableName = "customer_address"val basePath = "s3://dalei-demo/hudi/tpcds_hudi_cluster/customer_address"val df = spark.read.format("parquet").load(s"s3://dalei-demo/tpcds/data10g/customer_address").filter("ca_address_sk is not null")df.write.format("org.apache.hudi").option(TABLE_NAME, tableName).option("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ca_address_id").option("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "ca_address_sk").option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "100").option("hoodie.datasource.write.table.type", "COPY_ON_WRITE").option("hoodie.datasource.write.operation", "upsert").option("hoodie.parquet.max.file.size", "10485760").option("hoodie.datasource.hive_sync.enable", "true").option("hoodie.datasource.hive_sync.mode", "hms").option("hoodie.datasource.hive_sync.database", "tpcds_hudi_cluster").option("hoodie.datasource.hive_sync.table", tableName).option("hoodie.parquet.small.file.limit", "0").option("hoodie.clustering.inline", "true").option("hoodie.clustering.inline.max.commits", "2").option("hoodie.clustering.plan.strategy.target.file.max.bytes", "1073741824").option("hoodie.clustering.plan.strategy.small.file.limit", "629145600").option("hoodie.clustering.plan.strategy.sort.columns", "").mode(Append).save(basePath);

触发 Clustering 的代码如下：

val df1 = spark.read.format("hudi").option("hoodie.datasource.query.type", "read_optimized").load("s3://dalei-demo/hudi/tpcds_hudi_cluster/customer_address")val df2 = df1.withColumn("ca_gmt_offset", col("ca_gmt_offset") + lit(1.1))df2.write.format("org.apache.hudi").option(TABLE_NAME, tableName).option("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ca_address_id").option("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "ca_address_sk").option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "100").option("hoodie.datasource.write.table.type", "COPY_ON_WRITE").option("hoodie.datasource.write.operation", "upsert").option("hoodie.parquet.max.file.size", "10485760").option("hoodie.datasource.hive_sync.enable", "true").option("hoodie.datasource.hive_sync.mode", "hms").option("hoodie.datasource.hive_sync.database", "tpcds_hudi_cluster").option("hoodie.datasource.hive_sync.table", tableName).option("hoodie.parquet.small.file.limit", "0").option("hoodie.clustering.inline", "true").option("hoodie.clustering.inline.max.commits", "2").option("hoodie.clustering.plan.strategy.target.file.max.bytes", "1073741824").option("hoodie.clustering.plan.strategy.small.file.limit", "629145600").option("hoodie.clustering.plan.strategy.sort.columns", "").mode(Append).save(basePath);

其余三个表的生成语句，跟 customer_address 表类似，大家可以试着生成一下。

为了对比，我们还要生成一组同命名的没有使用 Clustering 的表，可以把这两组表，分别放到不同的Hive Database里，例如tpcds_hudi_cluster 和 pcds_hudi_nocluster. 生成没有Clustering 表的脚本，跟生成 Clustering 表的脚本类似，只要把Clustering 相关的参数拿掉就可以了。

3.2 查询

Amazon EMR 6.5.0里提供了 Trino360, 我们使用它来测试Hudi表的SQL查询性能。启动命令如下： /usr/lib/trino/bin/trino-cli-360-executable –server localhost:8889 –catalog hive –schema tpcds_hudi_cluster

如果按照2.1中生成了 TPC-DS 测试数据，就会看到一起生成的用于测试的查询语句，我们用 q6.sql 来测试，脚本如下：

--q6.sql--SELECT state, cnt FROM (SELECT a.ca_state state, count(*) cntFROMcustomer_address a, customer c, store_sales_ro s, date_dim d, item iWHERE a.ca_address_sk = c.c_current_addr_skAND c.c_customer_sk = s.ss_customer_skAND s.ss_sold_date_sk = d.d_date_skAND s.ss_item_sk = i.i_item_skAND d.d_month_seq =(SELECT distinct (d_month_seq) FROM date_dimWHERE d_year = 2001 AND d_moy = 1)AND i.i_current_price > 1.2 *(SELECT avg(j.i_current_price) FROM item jWHERE j.i_category = i.i_category)GROUP BY a.ca_state
) x
WHERE cnt >= 10
ORDER BY cnt LIMIT 100

对没有使用Clustering的Hudi表的查询如下：

图6: 没有Clustering的Hudi表的查询

对使用Clustering的Hudi表的查询如下：

图7: 使用Clustering的Hudi表查询

可以看出：使用了 Clustering 的 Hudi 表，对比没有使用Clustering 的 Hudi 表，查询性能提升了35.4% , 读取记录数相同，读取文件容量大幅下降了。

4.对于使用Clustering的一些建议

4.1 对Upsert的影响

当执行 Clustering 的时候，对 File Group 实现的是 Snapshot Isolation 级别的隔离，所以对他们的修改是不允许对，也就是说，如果有 Upsert 和 Compaction 操作(MOR表)，都要等 Clustering 结束之后

4.2 对负载的考虑

如果需要 Clustering 的表数据量比较大，分区比较多的话，做一次Clustering 也会产生大量的负载，所以对 Clustering 的范围，Hudi提供了多种选择。对既要高并发写，又要高吞吐读对表，可以在高并发写的波谷时段，例如夜间进行 Clustering

4.3 同步 or 异步

udi提供了两种 Clustering 方式，同步和异步。在对Hudi表高并发写的时候，不建议使用同步 Clustering，可以参考 [RFC-19] 中的方法，使用命令进行异步 Clustering.

4.4 要不要选择Sort Column

如果有些字段经常要用来做 Join，而且该字段的值又可以保证非空的情况下，是可以放到 Sort Column 里的，如果 Clustering 之后还有多个文件，Sort Column 有助于确认每个文件里该字段的范围，可以避免过多的文件读取，提升 Join 操作的性能。原理上有点类似Hive Clustering，请参考：Bucketing in Hive: Create Bucketed Table in Hive | upGrad blog .

有兴趣的朋友可以对比一下，选不选择Sort Column在Join查询性能上的差别。

4.5 Clustering 等同于大文件吗？

有人会说，Clustering 就是把小文件合并成大文件，那创建Hudi表的时候，我直接选择大文件不就可以了吗？如果只是考虑读性能，这么做确实可以。但 Clustering 提供了更多的选择，对于那种有时候高并发写(适合小文件)，有时候高吞吐读(适合大文件)的表，就很适合用Clustering 了。

4.6 增量查询

目前 Hudi 版本0.10下，Clustering 对增量查询的支持不是很好，Clustering 后的数据，都会被认为是“新”数据，也会出现在增量查询的结果中，然后这并不是我们期望的，因为本来没有对数据做任何改变，只是从小文件重写到大文件中，就被认为是增量数据了。所以依赖增量查询的表，不推荐使用 Clustering.

4.7 什么时间指定Clustering？

可以在任何需要 Clustering 的时候，指定 Clustering 的相关配置，不是只能在创建 Hudi 表的时候指定 Clustering. 也就是说，对于任意的 Hudi 表，如果发现产生了大量的小文件，如果其他条件符合(没有高并发写、不依赖增量查询等)，可以随时指定 Clustering.