Hudi与Kylin：构建高效准实时数据仓库实践指南

本文档深入探讨了如何基于Apache Hudi和Kylin构建一个高效且实时的数据仓库，以适应现代企业对准实时数据分析的需求。首先，作者明确了数据库（Database, DB）和数据仓库（Data Warehouse, DW）的区别，DB主要用于在线事务处理（OLTP），如Oracle、MySQL的增删改操作，而DW专注于在线分析处理（OLAP），如Teradata、Greenplum和ClickHouse，尤其强调了Kylin在OLAP领域的应用。 数据仓库与数据库在存储方式上的差异显著：数据库采用行存储，便于行级操作，而数据仓库则采用列式存储，利于大量数据的并行分析和快速查询。这种差异使得将数据从数据库迁移到数据仓库时，需要设计合理的数据迁移和处理流程。 随着大数据时代的到来，数据湖（Data Lake）的概念应运而生。数据湖是一种能够存储海量、异构、非结构化数据的存储模型，规模可达到PB甚至EB级别，适用于存储原始数据，支持未来的不确定性分析。常见的数据湖产品包括Hadoop，以及云服务商如Amazon S3、Azure Blob store和阿里云OSS。数据湖主要解决了数据的容量扩展性、持久性和高可用性问题，但最初的设计并不注重实时更新和删除功能。 然而，为了满足业务需求，特别是准实时分析，Hudi作为一种新型的实时数据湖解决方案被引入。Hudi提供了一种增量数据管理机制，允许高效地处理数据的插入、更新和删除操作，同时与数据仓库工具如Kylin集成，可以实现实时数据的加载和分析。Kylin作为开源的列式数据立方体工具，其强大的OLAP能力结合Hudi的实时特性，可以构建出既具备高性能又具备准实时性的数据仓库架构。 在今天的分享中，除了理论讲解，还会有实操环节，让参与者了解如何在实际环境中部署和使用Hudi和Kylin构建这样的数据仓库体系，以便企业更好地管理和分析海量数据，提升决策效率。通过这种方式，企业可以利用最新的技术手段，解决数据存储、处理和分析的问题，推动业务发展。