统一存储与计算：Hudi在Lambda架构中的关键解析

Hudi核心存储解析：紫薯布丁版 Hudi是一种针对大数据湖场景设计的高效数据存储和管理解决方案，它专为满足实时数仓和离线数仓的需求而优化。Lambda架构在传统数仓设计中遇到的问题，如数据冗余、schema不一致和处理逻辑不统一，Hudi通过其独特的设计理念和组件来改善。 首先，Hudi的核心概念包括Timeline。Timeline是一个时间线模型，由一系列commit actions组成，每个commit（提交）都被表示为一个HoodieInstant，包含了提交行为、时间戳和状态信息。这个设计使得Hudi能够通过Timeline接口进行精确的读写操作，仅获取特定时间范围内的数据，提高查询效率。 Hudi的文件管理采用了一种文件结构，将数据集（Table）划分为Partition，进一步分成FileGroup，每个FileGroup包含一个活跃的当前FileSlice。文件结构中，一个base文件采用列式Parquet格式存储主数据，而deltalog文件则是行式Avro格式，用于记录增量变化。这种设计既支持批量读取（Batch read）也支持流式读取（Streaming read），提供高效的数据访问能力。 CopyOnWrite（写时复制）和MergeOnRead（读时合并）是Hudi的重要特性。写操作时，新数据会复制到新的文件版本中，旧版本保留，直到进行Compaction（压缩）合并。删除操作同样不会立即从原始位置移除，而是通过标记文件为已删除，等待Compaction时清理。这种策略确保了数据的实时性和一致性，同时允许对历史版本进行回溯。 在计算引擎层面，Hudi与Spark和Flink等工具结合，提供了流批一体化的架构，尝试统一数据处理逻辑并降低维护成本。尽管这些技术还在发展中，但Hudi、Delta Lake和Iceberg（数据湖三剑客）的组合已经显著增强了数据湖在高效OLAP分析、数据治理以及CRUD操作等方面的性能，特别是在实时和近实时场景下。 总结来说，Hudi的核心存储机制利用Timeline管理提交历史，提供灵活的文件结构，结合CopyOnWrite和MergeOnRead策略，实现了对实时和离线数据的高效管理，有效解决了Lambda架构中的问题。随着与Spark和Flink的集成，Hudi正在成为构建现代数据湖和数仓解决方案的关键组件。