hudi spark

Hudi (Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) 是一个开源的、高性能的数据湖解决方案，它是在 Apache Spark 上构建的。Hudi 提供了对大规模数据集的增量更新、删除和快照查询的能力。它可以被用作数据湖中的一种存储格式，支持将数据写入到云存储（如 HDFS、S3 等）中，并提供了对数据的快速访问和查询的能力。Hudi 还提供了对数据一致性和事务性操作的支持，可以确保数据的一致性和可靠性。

通过使用 Hudi，用户可以更方便地进行数据的更新和删除操作，而无需重写整个数据集。同时，Hudi 还提供了基于时间和版本的查询能力，使用户可以按需查询不同时间点或版本的数据。

总体而言，Hudi 是一个为大规模数据湖提供增量更新、删除和快照查询能力的高性能解决方案，基于 Apache Spark 构建，适用于处理大规模数据集的场景。

相关问题

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Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源的Apache Hadoop数据湖表管理工具，它提供了增量更新、删除和追加等功能。Hudi是为大数据湖架构设计的，可以在Apache Spark上使用。它基于列式存储格式进行存储，提供了高性能的数据写入和查询能力，同时还支持ACID事务。Hudi还提供了一套用于数据管理的API和命令行工具，可以方便地管理数据表，包括创建、删除、合并等操作。

Hudi spark sql区别

Hudi (Highly Available Data Ingestion for Apache Spark) 是一个开源的数据湖解决方案，特别针对Apache Spark SQL设计，它结合了实时数据流处理和批处理能力。与Spark SQL相比，Hudi有以下几个关键特点：

1. **高效写入**：Hudi采用了列式存储和压缩技术，提高了写入速度并减少磁盘占用。它还支持合并写入，减少事务开销。

2. **低延迟读取**：由于Hudi数据是存储在分区和时间戳基础上的，可以快速进行增量更新和实时查询，提供较低的延迟。

3. **数据一致性**：Hudi采用最终一致性模型，确保数据在批量处理完成后达到一致状态，适合需要实时性但不那么强一致性的场景。

4. **数据版本管理**：每个数据变更都会有一个版本，方便回溯历史数据和审计。

5. **集成性良好**：Hudi能无缝地与Spark SQL的DataFrame API集成，使得数据分析工作更加简单。

然而，Spark SQL本身是一个强大的SQL处理库，用于处理各种类型的数据源，但它的实时性和数据清理特性不如Hudi专为数据湖设计的那样优化。