2021年HUDI+Flink增量ETL在数据湖架构中的应用

"这份资料主要探讨了从传统的数仓架构向数据湖架构的转变，特别是在使用HUDI和Flink进行增量ETL过程中的关键技术和实践。内容涵盖了数据仓库到数据湖的演进历程、数据库入湖、HUDI的核心组件以及Flink与HUDI结合的ETL流程。" 在当前的数字化时代，数据已经成为企业的重要资产。传统的数据仓库（数仓）在处理大量结构化数据方面表现出色，但随着大数据和实时分析的需求增长，数据湖架构因其灵活性和成本效益而受到越来越多的关注。数据湖架构允许存储原始数据，并在需要时进行转换，这与数仓的预先定义模式有所不同。 从数仓到数据湖的转变是近年来的一个重要趋势。传统的数仓如Teradata和Vertica，以及后来的MPP数据库（如Redshift和Snowflake）提供了强一致性和高性能，但它们通常依赖于专有的存储格式。随着Hudi、Delta Lake和Iceberg等开放格式的出现，数据湖可以支持事务性操作，同时保持数据的开放性和可移植性，这使得数据湖在2021年及以后成为了主流选择。 数据库入湖是这个转变过程中的关键步骤。将数据库数据迁移到数据湖，如通过Flink进行实时ETL（提取、转换、加载），可以实现对实时更新数据的快速分析。HUDI（Hadoop Update In-place）是Apache孵化器中的一个项目，它提供了一种用于大规模数据集的统一视图，支持即时读写、版本控制和更新能力，非常适合构建数据湖中的实时数据服务。 HUDI的核心组件包括Timeline和FileGrouping。Timeline记录了在不同时间点对表执行的所有操作（如commit、delta_commit、clean、compaction和rollback），这些操作有助于提供表的即时视图。FileGrouping则是指在基础路径下，每个分区可能有多个具有唯一ID的文件组，每个文件组包含一组文件，这种组织方式有利于数据管理和优化查询性能。 Flink与HUDI的集成构建了高效的增量ETL管道。Flink作为一个强大的流处理引擎，能够处理连续的数据流，并与HUDI的实时写入和更新能力相结合，实现数据的实时入湖和分析。这种架构允许企业实时响应业务变化，提供更敏捷的数据服务。 这份资料详细介绍了如何利用HUDI和Flink构建一个支持增量处理的ETL架构，从而实现从数据仓库到数据湖的转型。这对于希望提升数据处理能力和实现实时分析的企业来说，具有很高的参考价值。