Hudi VS Doris 使用分析

数据湖是一个集中式的存储库,允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据,可以按照原样存储数据,无需对数据进行结构化处理,并运行不同类型的分析对数据进行加工。

Hudi(Hadoop Upserts Deletes and Incrementals)
定位 -面向数据湖的增量写入、更新与删除技术。Hudi通过表格式管理的能力,为数据湖提供ACID事务、时间旅行查询等特性。
场景 -近实时抽数(大规模数据更新和删除的场景,增量管道,数据分发);近实时分析(实现数据的实时更新和查询)

Doris基于MPP(Massively Parallel Processing)
定位 -实时分析型数据库。性能特点:低延迟数据处理和查询;支持高并发数据查询;实时数据导入和查询。
场景 -实时数据分析;快速响应的交互式查询。

Hudi VS Doris
Doris 主要sql方式使用,无法解决复杂逻辑问题。
hudi,大量并发查询消耗资源大。

<think>好的,用户想了解Apache Hudi的语法文档和示例。首先,我需要回顾一下Hudi的核心概念和操作类型。Hudi主要支持两种表类型:Copy-on-Write(COW)和Merge-on-Read(MOR)。COW在写入时合并数据,适合读多写少的场景;而MOR则优化了写入性能,适合频繁写入的情况。 接下来,用户可能需要知道如何通过不同的工具(比如Spark SQL、Flink或Hive)来操作Hudi表。根据引用[4]和[5],Hudi已经与Spark SQL集成,用户可以使用SQL语句进行表的创建、插入、更新等操作。例如,创建COW表时,需要指定主键、预合并字段以及表类型。 然后,用户可能关心具体的语法示例。比如,如何创建表,如何进行插入、更新、删除操作,还有时间旅行查询和增量查询这些高级功能。引用[5]提到,Hudi支持增量查询,可以读取某个提交之后的变更数据,这对于流处理场景非常有用。 另外,用户可能需要了解如何与其他大数据组件集成,比如Presto或Hive,以便查询Hudi表。引用[4]中提到,将Hudi的jar包放入Presto的插件目录后,就可以通过Hive连接器查询Hudi表,这需要配置Hive Metastore的地址。 同时,需要注意Hudi的不同版本可能有语法差异,用户需要根据自己使用的版本来参考对应的文档。例如,Hudi 0.10.0之后对Spark SQL的支持更加完善,而之前的版本可能需要使用DataFrame API。 最后,用户的问题可能涉及到实际应用中的问题,比如性能优化或与其他系统的整合。根据引用[1]和[2],HudiDoris的结合可以提升查询和分析效率,这可能为用户提供更多的应用场景参考。 总结来说,我需要整理Hudi的核心语法和操作示例,涵盖表创建、数据操作、查询以及与其他工具的集成,同时引用相关的社区资料来支持回答的可靠性。</think>### Apache Hudi 语法文档及示例 Apache Hudi 是一种支持高效数据更新、删除和增量处理的数据湖存储格式,其核心语法主要围绕**表类型**、**操作类型**和**数据管理功能**展开。以下是 Hudi 核心语法及示例: --- #### 1. **表类型** Hudi 支持两种表类型,需在建表时通过 `type` 参数指定: - **Copy-on-Write (COW)**:写入时合并,适合读多写少场景。 - **Merge-on-Read (MOR)**:写入时追加日志,读取时合并,适合写多读少场景。 **示例:创建 COW 表(Spark SQL)** ```sql CREATE TABLE hudi_cow_table ( id INT, name STRING, value DOUBLE, ts BIGINT ) USING HUDI TBLPROPERTIES ( type = 'cow', primaryKey = 'id', preCombineField = 'ts' ); ``` --- #### 2. **数据操作** ##### **插入数据** ```sql INSERT INTO hudi_cow_table VALUES (1, 'A', 10.5, 1672502400000), (2, 'B', 20.3, 1672502400001); ``` ##### **更新数据** ```sql UPDATE hudi_cow_table SET value = 15.0 WHERE id = 1; ``` ##### **删除数据** ```sql DELETE FROM hudi_cow_table WHERE id = 2; ``` --- #### 3. **增量查询** 通过 `hoodie.read.timeline.mode` 参数指定增量范围: ```sql SELECT * FROM hudi_cow_table TIMESTAMP AS OF '2023-01-01 00:00:00'; -- 时间旅行查询 ``` ```scala // 增量读取(Spark DataFrame) spark.read .format("hudi") .option("hoodie.datasource.query.type", "incremental") .option("hoodie.datasource.read.begin.instanttime", "20230101000000") .load("/path/to/hudi_table"); ``` --- #### 4. **与 Hive/Presto 集成** Hudi 表可通过 Hive Metastore 直接查询: 1. **Hive 中同步表**: ```sql MSCK REPAIR TABLE hudi_cow_table; ``` 2. **Presto 查询**(需配置 Hive Connector): ```sql SELECT * FROM hive.default.hudi_cow_table; ``` --- #### 5. **高级功能** - **Clustering(文件优化)**: ```sql CALL run_clustering(table => 'hudi_cow_table'); ``` - **Compaction(MOR 表专用)**: ```sql CALL run_compaction(table => 'hudi_mor_table'); ``` --- ### 相关文档参考 1. **Hudi 与 Spark SQL 集成**:支持通过 SQL 直接操作 Hudi 表,简化数据管理流程[^5]。 2. **Hudi 与 Presto/Hive 集成**:通过 Hive Metastore 实现跨引擎查询,适用于湖仓一体架构[^4][^2]。 3. **增量处理**:Hudi 的增量查询功能可高效处理流式数据变更,结合 Flink 或 Spark Streaming 使用[^3]。 ---
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