统一存储与计算:Hudi在Lambda架构中的关键解析
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更新于2024-08-05
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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。
2024-09-26 上传
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