【hudi学习笔记】hudi基础教程-hudi表设计

一. hudi表设计

在较高的层次上，用于写Hudi表的组件使用了一种受支持的方式嵌入到Apache Spark作业中，它会在支持DFS的存储上生成代表Hudi表的一组文件。然后，在具有一定保证的情况下，诸如Apache Spark、Presto、Apache Hive之类的查询引擎可以查询该表。Hudi表的三个主要组件：

1）有序的时间轴元数据。类似于数据库事务日志。

2）分层布局的数据文件：实际写入表中的数据。

3）索引（多种实现方式）：映射包含指定记录的数据集。

Hudi提供了以下功能来对基础数据进行写入、查询，这使其成为大型数据湖的重要模块：

1）支持快速，可插拔索引的upsert();

2）高效、只扫描新数据的增量查询；

3）原子性的数据发布和回滚，支持恢复的Savepoint；

4）使用mvcc(多版本并发控制)风格设计的读和写快照隔离；

5）使用统计信息管理文件大小；

6）已有记录update/delta的自管理压缩；

7）审核数据修改的时间轴元数据；

8）满足GDPR(通用数据保护条例)、数据删除功能。

 1 时间轴

这个之前讲过，直接上连接

【hudi学习笔记】hudi基础教程-Timeline时间轴_foxofwind的博客-优快云博客

2 数据文件

 Hudi将DFS上的数据集组织到基本路径下的目录结构中。数据集分为多个分区，这些分区是包含该分区的数据文件的文件夹，这与Hive表非常相似。 每个分区被相对于基本路径的特定分区路径区分开来。

在每个分区内，文件被组织为文件组，由文件id唯一标识。 每个文件组包含多个文件切片，其中每个切片包含在某个提交/压缩即时时间生成的基本列文件（*.parquet）以及一组日志文件（*.log*），该文件包含自生成基本文件以来对基本文件的插入/更新。 Hudi采用MVCC设计，其中压缩操作将日志和基本文件合并以产生新的文件片，而清理操作则将未使用的/较旧的文件片删除以回收DFS上的空间。

Hudi通过索引机制将给定的hoodie键（记录键+分区路径）映射到文件组，从而提供了高效的Upsert。 一旦将记录的第一个版本写入文件，记录键和文件组/文件id之间的映射就永远不会改变。 简而言之，映射的文件组包含一组记录的所有版本。

3 索引

Hudi通过索引机制提供高效的upsert操作，该机制会将一个记录键+分区路径组合一致性的映射到一个文件ID.这个记录键和文件组/文件ID之间的映射自记录被写入文件组开始就不会再改变。简而言之，这个映射文件组包含了一组文件的所有版本。Hudi当前提供了3种索引实现（HBaseIndex,、HoodieBloomIndex（HoodieGlobalBloomIndex）、InMemoryHashIndex）来映射一个记录键到包含该记录的文件ID。这将使我们无需扫描表中的每条记录，就可显著提高upsert速度。Hudi索引可以根据其查询分区记录的能力进行分类：

1）全局索引：不需要分区信息即可查询记录键映射的文件ID。比如，写程序可以传入null或者任何字符串作为分区路径（partitionPath）,但索引仍然会查找到该记录的位置。全局索引在记录键在整张表中保证唯一的情况下非常有用，但是查询的消耗随着表的大小呈函数式增加。

2）非全局索引：与全局索引不同，非全局索引依赖分区路径(partitionPath),对于给定的记录键，它只会在给定分区路径下查找该记录。这比较适合总是同时生成分区路径和记录键的场景，同时还能享受到更好的扩展性，因为查询索引的消耗只与写入到该分区下数据集大小有关系。

二.hudi文件格式

hudi文件格式，它最底层是基于Fileslice的设计，翻译过来就是文件片，文件片包含基本文件和增量日志文件。基本文件就是一个Parquet或者是ORC文件，增量文件是log文件，对于log文件的写入Hudi里编码了一些block，一批Update可以编码成一个数据块，写到文件里。而基础文件是可插拔，可以基于Parquet，最新的9.0版本已经支持了ORC。还有基于HFile，HFile可用作元数据表。

Log文件里保存了一系列各种各样的数据块，它是有点类似于数据库的重做日志，每个数据版本都可以通过重做日志找到。对于基础文件和Log文件通过压缩做合并形成新的基础文件。Hudi提供了同步和异步的两种方式，这为用户提供了很灵活的选择，比如做可以选择同步Compaction，如果对延迟不敏感，而不需要额外异步起一个作业做Compaction，或者有些用户希望保证写入链路的延迟，可以异步做Compaction而不影响主链路。

 

 Hudi基于File Slice上有个File Group的概念，File Group会包含有不同的File Slice，也File Slice构成了不同的版本，Hudi提供了机制来保留元数据个数，保证元数据大小可控。

对于数据更新写入，尽量使用append，比如之前写了一个Log文件，在更新时，会继续尝试往Log文件写入，对于HDFS这种支持append语义的存储非常友好，而很多云上对象存储不支持append语义，即数据写进去之后不可更改，只能新写Log文件。对于每个文件组也就是不同FileGroup之间是互相隔离的，可以针对不同的文件组做不同的逻辑，用户可以自定义算法实现，非常灵活。

基于Hudi FileGroup的设计可以带来不少收益。比如基础文件是100M，后面对基础文件进行了更新50M数据，就是4个FileGroup，做Compaction合并开销是600M，50M只需要和100M合，4个150M开销就是600M，这是有FileGroup设计。还是有4个100M的文件，也是做了更新，每一次合，比如25M要和400M合并，开销是1200M，可以看到采用FileGroup的设计，合并开销减少一半。