Hudi Upsert 原理详解：17张图带你掌握

"Apache Hudi 的 Upsert 原理详解" Apache Hudi 是一个用于大数据批处理和实时分析的数据湖框架，它优化了在HDFS（Hadoop 分布式文件系统）或对象存储上的数据更新过程。Hudi 的核心特性之一就是 Upsert 功能，它允许在数据集上进行插入和更新操作，而无需像 Hive 那样重新分区或全表扫描，从而显著提升更新性能。 **1. Upsert 原理** Upsert 是 Hudi 提供的关键能力，它支持两种不同的写入模式：CopyOnWrite (COW) 和 MergeOnRead (MOR)。 - **CopyOnWrite (COW)**：在这种模式下，当有更新发生时，Hudi 会创建一个新的文件来保存更新后的数据，同时保留旧的文件。这种模式适用于数据更新不频繁的情况，因为它涉及到文件级别的重写。 - **MergeOnRead (MOR)**：MOR 模式则在读取数据时合并已有的数据和新数据，这使得更新可以在不重写所有文件的情况下完成。这种模式更适合频繁更新的场景，因为它降低了写放大，但可能增加读取时的复杂性。 **2. Upsert 场景执行流程** Hudi 的 Upsert 操作通常包括以下步骤： 1. **开始提交与数据回滚**：任务开始时，系统会检查上一次提交的状态，如果发现异常，可能会进行数据回滚以保持数据一致性。 2. **构造 HoodieRecordRDD 对象**：RDD（弹性分布式数据集）是 Spark 中处理数据的基本单元，HoodieRecordRDD 包含了待更新或插入的数据记录。 3. **数据去重**：Hudi 通过基于键的去重机制确保每个记录的唯一性，避免重复数据。 4. **数据位置信息索引查找**：Hudi 使用索引来定位要更新的记录在文件系统中的位置，以便于后续操作。 5. **数据合并**：根据 COW 或 MOR 模式，Hudi 会决定如何合并新数据与现有数据。COW 会创建新文件，MOR 则在读取时合并。 6. **索引更新**：更新操作完成后，索引也会被更新以反映最新的数据状态。 7. **完成提交**：所有数据处理和索引更新后，Hudi 会完成提交，将新的数据状态持久化。 8. **Hive 元数据同步**：为了保证与 Hive 表的同步，Hudi 会更新 Hive 的元数据，使得查询能够看到最新的数据。 9. **提交成功通知回调**：一旦提交成功，Hudi 可以触发回调函数，通知其他系统更新已完成。 **3. 结论** Hudi 的 Upsert 原理结合了 Spark 的并行计算能力，以及对文件系统和对象存储的高效管理，使得大规模数据更新变得高效且可扩展。无论是对于实时分析还是批量处理，Hudi 的 Upsert 能力都极大地提升了数据湖的灵活性和性能。理解这一机制对于优化数据处理流程、进行性能调优至关重要。