hudi集成hive带来的优势

原创已于 2024-12-04 15:40:12 修改

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于 2024-12-04 15:39:48 首次发布

1.hudi作用

Apache Hudi 是一个高效的开源数据湖存储框架，它的主要作用是为数据湖（如 HDFS、S3 等）提供流批一体的数据写入、管理和查询能力。在与 Hive 集成时，Hudi 的功能可以显著提升 Hive 的性能和功能，使 Hive 的数据处理能力更加高效和灵活。

Hudi 的核心功能与用途

支持实时和批处理
- Hudi 支持实时流式数据写入（Streaming Ingestion）和批量数据处理（Batch Processing）。
- 它通过增量写入和更新能力，可以高效地管理不断变化的大规模数据。
增量数据处理
- Hudi 能以增量（Incremental）的方式处理数据，用户只需读取新增或变化的数据，而不需要扫描整个表，从而提升效率。
数据更新与删除（Upsert & Delete）
- Hudi 提供对表中数据的更新和删除操作，这些在传统的 Hive 数据湖架构中往往难以实现。
版本化管理
- 通过时间线（Timeline）管理每次数据写入的版本，用户可以按需查询数据的历史状态（数据时间旅行），或仅访问最新版本。
数据优化（小文件合并）
- Hudi 支持小文件合并，避免了 Hive 表中因频繁小批量写入而导致的小文件问题。

Hudi 集成到 Hive 后的优化与好处

Hive 是一个基于 HDFS 的批量查询和处理引擎，传统上在某些场景中存在性能和功能局限。Hudi 的集成可以显著改善这些问题：

1. 实现数据更新与删除

Hive 原本是为只读数据设计的，传统上缺乏对数据更新和删除的支持（尤其是在 Parquet 或 ORC 表中）。
Hudi 通过 CoW（Copy on Write）和 MoR（Merge on Read）表格式，允许对 Hive 表进行高效的 Upsert 和 Delete 操作。
场景举例：在用户行为日志处理中，某些数据可能因重复或错误需要修正，Hudi 可以轻松实现数据的覆盖更新。

2. 提高查询性能

Hudi 的增量读取能力让 Hive 查询可以只扫描新增或更新的数据，减少全表扫描的开销。
通过 Hudi 的文件合并（Compaction）功能，Hive 查询可以避免处理过多小文件，进一步提升性能。

3. 数据时间旅行（Time Travel）

Hive 查询可以利用 Hudi 的版本管理功能，按指定的时间点或版本号查询历史数据。
场景举例：数据审计和调试，或需要对比不同时间点的数据版本。

4. 简化流批处理架构

Hudi 可以统一流式和批量数据的处理方式。流式数据直接写入 Hudi 表后，Hive 即可直接查询，无需额外的处理步骤。
场景举例：实时用户分析系统中，Hudi 可以集成 Kafka 的实时数据到 Hive 中。

5. 数据湖治理与存储优化

Hudi 提供了强大的数据治理功能，例如小文件合并、数据清理、分区优化等。
Hive 用户通常受小文件问题困扰，Hudi 自动管理小文件，优化分区存储。

6. 提供 ACID 特性

Hudi 为数据写入提供了事务支持，确保数据的一致性，而原生 Hive 在这方面支持较弱。

Hive 集成 Hudi 的典型场景

日志分析
- 将实时写入的数据整合到 Hudi 表中，通过 Hive 查询最新的增量数据。
实时数仓
- 传统数仓通常基于 ETL 批量加载数据，而 Hudi 可以支持实时更新，从而实现更实时的数仓分析。
历史数据回溯
- 在需要审计或回溯特定时间点的数据时，Hudi 的时间旅行功能非常适合。
数据修复和纠错
- 数据在进入数据湖后，发现错误需要修复时，Hudi 的更新和删除功能可以快速解决。

Hudi 与 Hive 的协同工作流程

Hudi 表存储在 HDFS 或 S3 上，表元数据通过 Hive Metastore 管理。
Hudi 提供了 Hive 支持的存储格式（如 Hudi-CoW 表或 Hudi-MoR 表），Hive 可直接查询这些表。
Hive 使用 Hudi 提供的增量查询接口，可以按需读取数据。

Hudi 的核心是为数据湖引入类似数据库的增量更新能力、事务支持和查询优化功能。在 Hive 中引入 Hudi 后，用户可以：

提高数据查询性能（减少全表扫描、小文件合并）。
支持实时与批量数据处理（流批一体）。
简化数据更新与删除操作。
降低数据存储和管理成本。

2. hive集成了hudi以后，怎么使用hudi：

1. 查询 Hudi 表

Hudi 表在 Hive Metastore 中被注册为标准的 Hive 表，用户可以像操作普通 Hive 表一样使用 SELECT 查询。
如果需要查询特定版本的数据（时间旅行）或增量数据，Hudi 提供了额外的查询配置。

示例：

-- 插入数据
INSERT INTO hudi_table PARTITION (partition_key='20231201')
VALUES (1, 'value1', '2023-12-01');

-- 或者通过 Spark/Flink 使用 UPSERT 插入和更新数据

2. 数据插入

Hudi 支持通过标准 INSERT 操作向表中插入数据。用户可以选择直接写入新数据，或者通过 UPSERT 更新已有数据。

示例：

-- 插入数据
INSERT INTO hudi_table PARTITION (partition_key='20231201')
VALUES (1, 'value1', '2023-12-01');

-- 或者通过 Spark/Flink 使用 UPSERT 插入和更新数据

3. 数据更新和删除

传统的 Hive 表不支持数据的 更新（Update） 和 删除（Delete） 操作，而 Hudi 集成后，Hive 可以借助 Hudi 提供的 ACID 支持来实现这些功能。

示例：

-- 更新数据（需要设置表的存储格式为 Hudi 支持的格式，如 MoR 或 CoW）
UPDATE hudi_table
SET column1 = 'new_value'
WHERE id = 1;

-- 删除数据
DELETE FROM hudi_table
WHERE id = 2;

4. 增量查询

Hudi 支持增量查询，Hive 用户可以通过配置查询增量数据。例如，在数据流式写入到 Hudi 表后，Hive 可以只读取最近一次写入的新增或更新的数据。

示例：

-- 配置增量查询
SET hoodie.datasource.query.type=incremental;

-- 设置增量查询的起始时间戳
SET hoodie.datasource.read.begin.instanttime=20231201080000;

-- 执行增量查询
SELECT * FROM hudi_table;

5. 查询性能优化

虽然 Hive SQL 不变，但 Hudi 的文件管理（如小文件合并、日志合并等）和查询引擎（如 Spark/Flink/Hive）的优化能力，可以显著提升查询性能：

自动合并小文件，减少扫描的文件数。
合并基础文件（base file）和增量日志文件（delta log files），提供更高效的数据访问。

注意：如果查询性能有瓶颈，可以通过调整 Hudi 的查询模式（如 QUERY_TYPE 设置为 SNAPSHOT 或 READ_OPTIMIZED）来优化。

总结

Hive 集成 Hudi 后，用户仍然可以用熟悉的 Hive SQL 来操作表，包括 查询（SELECT）、插入（INSERT）、更新（UPDATE） 和 删除（DELETE）。
同时，通过 Hudi 提供的额外特性（如增量查询、时间旅行等），用户能够更高效地处理变化数据和实现复杂的数据湖场景。

你可以将它看作是在不改变使用习惯的前提下，Hive 的能力得到了显著增强。