华为云优化Apache Hudi查询实践：湖仓一体架构的秘密加速器

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）架构方面取得了显著成果。该架构以Apache Hudi为核心，将数据湖和数据仓库的优势相结合，提供了一站式的SQL分析服务。Hudi负责数据的存储，而HetuEngine（Presto的增强版本）则负责高效处理查询请求，确保查询性能接近专业级分布式数仓。 背景表明，华为云早在2020年就深入研究了这一技术，并将其应用在智能数据湖解决方案FusionInsight MRS中。Apache Hudi、Iceberg和Delta等数据湖组件在市场上各有优劣，华为选择Hudi作为基石，是因为其在数据存储和查询性能方面的潜力。 查询性能优化是关键，涉及到多个层面。首先，数据布局优化是提高点查性能的重要手段，通过合理设置分区字段和数据排序，可以使得相关数据紧凑存储，减少不必要的数据读取，实现Data Skipping技术，即在满足过滤条件时跳过不相关的数据，显著提升查询速度。Presto和Spark这类主流查询引擎已经支持Rowgroup和Page级别的过滤，选择恰当的数据布局策略能进一步优化读取效率。 此外，索引的使用也是优化查询性能的重要环节，通过为数据创建有效的索引，可以加快查找速度，尤其是在涉及复杂查询时。预聚合策略可以预先计算某些聚合值，避免在查询过程中重复计算，进一步节省资源。然而，本文主要聚焦于Presto如何更有效地利用Hudi的数据布局和索引信息来提升点查性能，预聚合和统计信息的优化策略将作为后续内容分享。 总结来说，华为云在Apache Hudi和HetuEngine的集成优化中，通过数据布局和索引策略的细致设计，致力于提供更快、更高效的查询体验，推动湖仓一体架构在大数据领域的广泛应用和发展。这样的实践不仅有助于提升企业数据分析能力，也对整个行业的技术演进产生了积极影响。