华为云：Apache Hudi优化下的湖仓一体查询实战与数据布局策略

华为云在大数据领域持续进行技术创新，尤其在构建湖仓一体（LakeHouse）架构方面有着深入实践。湖仓一体架构融合了数据湖的灵活性和数据仓库的结构化特性，通过使用Apache Hudi作为核心基座，实现高效的数据存储和分析。Hudi负责数据的存储，而HetuEngine（Presto的增强版）则作为统一的SQL分析平台，提供一站式查询服务。 Hudi的优势在于其数据布局和索引设计，这对于查询性能优化至关重要。数据布局优化主要体现在能够针对查询过滤条件有效地减少无关数据的读取，通过所谓的"Data Skipping"技术，通过合理的分区字段设置和数据排序，使得相关数据紧密存放，降低I/O开销。例如，Presto和Spark等查询引擎在处理Parquet文件时，已经支持Rowgroup和Page级别的过滤，这进一步提升了点查性能。 然而，除了数据布局，还有其他多个层面的查询性能优化策略，如索引优化、预聚合以及统计信息管理。索引是加速查询速度的重要手段，通过创建合适的索引，可以显著提高查询响应时间。预聚合是在数据写入阶段就进行部分计算，减少查询时的复杂度，但本文并未详述这部分内容，会在后续分享中详细介绍。 华为云在Apache Hudi的基础上，通过持续的技术探索和实践，旨在优化HetuEngine与Hudi的结合，使查询效率接近专业级的分布式数仓，从而满足用户对于高性能数据分析的需求。这一系列的优化措施不仅提升了大数据处理的效率，也为湖仓一体架构的广泛应用提供了强有力的支持。