hzp666的博客

Hudi 默认依赖的 Hadoop 为 Hadoop2.x，要兼容 Hadoop3.x，则需要修改 Hudi 源码。找到镜像依赖配置，添加新的下载依赖，我这里选用的阿里云依赖，必须放在第一个，否则不会起作用。找到镜像属性配置的那里，添加镜像，我这里选用的阿里云镜像。，而 Hudi 本身用的 jetty 版本是。需要 10 分钟左右，等待依赖下载完成。出现如下界面，表示 Hudi 编译成功。，其携带的 jetty 版本是。，存在依赖冲突，会造成编译错误。文件，修改组件的对应版本号。编译完成后，相关的包都在。

1.安装hdfs2.安装spark3.安装Scalaspark-shell 写入和读取hudi。

针对写入操作（upsert、insert等）利用乐观并发控制来启用多个writer将数据写到同一个表中，Hudi支持文件级的乐观一致性，即对于发生在同一个表中的任何2个提交（写入），如果它们没有写入正在更改的重叠文件，则允许两个写入都成功。基于前面DeltaStreamer的例子，使用Delta Streamer消费kafka的数据写入到hudi中，这次加上并发写的参数。（4）zk下产生了对应的目录，/multiwriter_test下的目录，为代码里指定的lock_key。3）查看zk是否产生新的目录。

hudi是使用java代码编写的。

Hudi数据集的组织目录结构与Hive表示非常相似，一份数据集对应这一个根目录。数据集被打散为多个分区，分区字段以文件夹形式存在，该文件夹包含该分区的所有文件。■在根目录下，每个分区都有唯一的分区路径，每个分区数据存储在多个文件中。■每个文件都有惟一的fileId和生成文件的commit所标识。如果发生更新操作时，多个文件共享相同的fileId，但会有不同的commit。■每条记录由记录的key值进行标识并映射到一个fileId。

Apache Hudi提供了不同的表类型供根据不同的需求进行选择，提供了两种类型的表在深入研究 COW 和 MOR 之前，让我们先了解一下 Hudi 中使用的一些术语，以便更好地理解以下部分。

支持flink，并且支持快速upsert/ delete。iceberg表可以扩展。

2.解决了数仓必须分层，数据湖直接存储原始数据，不需要分层，直接用于应用。1.数仓无法存储非结构化数据（图像、音视频等）的问题。性价比：分层可能存在冗余。

Apache Hudi 是一个支持插入、更新、删除的增量处理框架，有两种表类型：COW和MOR，可以自动合并小文件，Hudi自己管理元数据，元数据目录为.hoodie。Hudi提供表、事务、高效的追加/删除、高级索引、流接收服务、数据集群/压缩和并发性，同时将数据保持为开源文件格式。支持流批一体支持多种查询引擎（包括Apache Spark、Flink、Presto、Trino、Hive）具体的概念可以查看官网。

Hudi 包含许多非常强大的增量查询功能，元数据是其中的核心，允许将大型提交作为较小的块使用，并完全解耦数据的写入和增量查询。文件夹中，在我们的例子中是存储桶。为了展示 Hudi 更新数据的能力，我们将对现有行程记录生成更新，将它们加载到 DataFrame 中，然后将 DataFrame 写入已经保存在 MinIO 中的 Hudi 表中。表格式由表的文件布局、表的模式（Schema）和跟踪表更改的元数据组成。Hudi 的设计预计基于键的快速更新插入和删除，因为它使用文件组的增量日志，而不是整个数据集。

从前，数据少的时候，人们拿脑子记就可以了，大不了采用结绳记事：后来，为了更有效率的记事和工作，数据库出现了。数据库核心是满足快速的增删改查，应对联机事务。比如你用银卡消费了，后台数据库就要快速记下这笔交易，更新你的卡余额。日子久了，人们发现，库里的数据越来越多了，不光要支持联机业务，还有分析的价值。但是，传统数据库要满足频繁、快速的读写需求，并不适合这种以读取大量数据为特征的分析业务。于是，人们在现有的数据库基础上，对数据进行加工。这个加工过程，被

数据湖是用来存储什么样的数据呢？数据湖是以什么样的存储模式存储数据呢？是关系型数据库的模式吗？数据湖与Delta Lake的关系是？数据湖可以替代数据仓库吗？简单对比下数据湖与数据仓库。数据湖存储起来非常方便，为了保证敏捷开发，是无需管理的，对吗？Apache Hudi是干什么的？仅仅实现增删改查吗？基于Hudi的数据湖数据是以什么方式存储的？Hudi有元数据吗？元数据存储在哪儿？Hudi是以什么方式与Spark进行整合的？1从数据仓库到数据湖1仓库.