新一代数据湖技术： Upsert深度解析

"数据湖分析之Upsert详解.pdf" 在数据湖分析中，Upsert是一种重要的操作，它解决了传统数仓在数据入库时面临的诸多痛点。传统的数据仓库（数仓）常常采用T+1方案，这意味着数据处理存在较大的延迟，并且在全量扫描源库时会增加源库的压力，浪费计算和存储资源。此外，源库的结构变化无法同步到数仓，限制了系统的灵活性。 为了改善这种情况，一些改进的方案如使用CDC（Change Data Capture）将数据导入到Kafka，然后再导入到HBase或Kudu。然而，这种方式虽然减少了全量扫描，但仍然需要多个组件协同工作，部署和维护复杂，且仍然无法妥善处理Schema的变化。 腾讯大数据TDW入库策略，如TDBANK，采用了消息分拣层处理消息并落地为HDFS文件，然后通过Hive任务定时入库。这种方案的延迟取决于定时任务和Hive作业的执行，且无法应对延迟到达的数据，可能导致数据丢失。 新一代的数据湖技术引入了Upsert和UpsertSink，旨在提供更高效和灵活的数据管理。Upsert技术具备ACID特性和快照能力，实现了读写分离，使得数据落地后即可立即使用，同时保留了历史信息的追溯。通过行级别的更新（Row-level update），它可以处理CDC增量更新，并能修正延迟到达的数据。另外，Table Evolution特性使得文件组织方式更加灵活，不再依赖目录分区，支持列的动态增删改。 Upsert操作的核心在于根据源表数据对目标表进行插入、删除和更新的合并操作。其SQL语法示例如下： ```sql MERGE INTO [db_name.]target_table [AS target_alias] USING [db_name.]source_table [AS source_alias] ON <merge_condition> [WHEN MATCHED [AND <condition>] THEN <matched_action>] [WHEN MATCHED [AND <condition>] THEN <matched_action>] [WHEN NOT MATCHED [AND <condition>] THEN <not_matched_action>] ``` 在这个语句中，`ON <merge_condition>`定义了匹配条件，`WHEN MATCHED`处理匹配的行，可以进行更新或删除操作，而`WHEN NOT MATCHED`则处理未匹配的行，通常用于插入新数据。这种操作模式极大地提高了数据湖处理的效率和准确性，使得数据湖分析能够更好地适应快速变化的数据环境和业务需求。