---

1 基本概念

Hudi 提供了Hudi 表的概念，这些表支持CRUD操作，可以利用现有的大数据集群比如HDFS做数据文件存储，然后使用SparkSQL或Hive等分析引擎进行数据分析查询。

Hudi表的三个主要组件：1）、有序的时间轴元数据，类似于数据库事务日志。2）、分层布局的数据文件：实际写入表中的数据；3）索引（多种实现方式）：映射包含指定记录的数据集。

1.1 时间轴Timeline

Hudi 核心是在所有的表中维护了一个包含在不同的即时（Instant）时间对数据集操作（比如新增、修改或删除）的时间轴（Timeline），在每一次对Hudi表的数据集操作时都会在该表的Timeline上生成一个Instant，从而可以实现在仅查询某个时间点之后成功提交的数据，或是仅查询某个时间点之前的数据，有效避免了扫描更大时间范围的数据。同时，可以高效地只查询更改前的文件（如在某个Instant提交了更改操作后，仅query某个时间点之前的数据，则仍可以query修改前的数据）。

Timeline 是 Hudi 用来管理提交（commit）的抽象，每个 commit 都绑定一个固定时间戳，分散到时间线上。在 Timeline 上，每个 commit 被抽象为一个 HoodieInstant，一个 instant 记录了一次提交 (commit) 的行为、时间戳、和状态。HUDI 的读写 API 通过 Timeline 的接口可以方便的在 commits 上进行条件筛选，对 history 和 on-going 的 commits 应用各种策略，快速筛选出需要操作的目标 commit。

上图中采用时间（小时）作为分区字段，从 10:00 开始陆续产生各种 commits，10:20 来了一条 9:00 的数据，该数据仍然可以落到 9:00 对应的分区，通过 timeline 直接消费 10:00 之后的增量更新（只消费有新 commits 的 group），那么这条延迟的数据仍然可以被消费到。
时间轴（Timeline）的实现类（位于hudi-common-xx.jar中）,时间轴相关的实现类位于org.apache.hudi.common.table.timeline包下.

1.2 文件管理

Hudi将DFS上的数据集组织到基本路径（HoodieWriteConfig.BASEPATHPROP）下的目录结构中。数据集分为多个分区（DataSourceOptions.PARTITIONPATHFIELDOPT_KEY），这些分区与Hive表非常相似，是包含该分区的数据文件的文件夹。

在每个分区内，文件被组织为文件组，由文件id充当唯一标识。每个文件组包含多个文件切片，其中每个切片包含在某个即时时间的提交/压缩生成的基本列文件（.parquet）以及一组日志文件（.log），该文件包含自生成基本文件以来对基本文件的插入/更新。
■一个新的 base commit time 对应一个新的 FileSlice，实际就是一个新的数据版本。
■Hudi 的每个 FileSlice 中包含一个 base file （merge on read 模式可能没有）和多个 log file （copy on write 模式没有）。
■每个文件的文件名都带有其归属的 FileID（即 FileGroup Identifier）和 base commit time（即 InstanceTime）。通过文件名的 group id 组织 FileGroup 的 logical 关系；通过文件名的 base commit time 组织 FileSlice 的逻辑关系。
■Hudi 的 base file (parquet 文件) 在 footer 的 meta 去记录了 record key 组成的 BloomFilter，用于在 file based index 的实现中实现高效率的 key contains 检测。只有不在 BloomFilter 的 key 才需要扫描整个文件消灭假阳。
■Hudi 的 log （avro 文件）是自己编码的，通过积攒数据 buffer 以 LogBlock 为单位写出，每个 LogBlock 包含 magic number、size、content、footer 等信息，用于数据读、校验和过滤。
Hudi采用MVCC（多版本并发控制）设计，其中压缩操作将日志和基本文件合并以产生新的文件切片，而清理操作则将未使用的/较旧的文件片删除以回收DFS上的空间。

1.3 索引Index

Hudi通过索引机制提供高效的Upsert操作，该机制会将一个RecordKey+PartitionPath组合的方式作为唯一标识映射到一个文件ID，而且，这个唯一标识和文件组/文件ID之间的映射自记录被写入文件组开始就不会再改变。
Hudi内置了4类（6个）索引实现，均是继承自顶层的抽象类HoodieIndex而来，如下注意：
■全局索引：指在全表的所有分区范围下强制要求键保持唯一，即确保对给定的键有且只有一个对应的记录。全局索引提供了更强的保证，也使得更删的消耗随着表的大小增加而增加（O(表的大小)），更适用于是小表。
■非全局索引：仅在表的某一个分区内强制要求键保持唯一，它依靠写入器为同一个记录的更删提供一致的分区路径，但由此同时大幅提高了效率，因为索引查询复杂度成了O(更删的记录数量)且可以很好地应对写入量的扩展。
Hoodie key (record key + partition path) 和 file id (FileGroup) 之间的映射关系，数据第一次写入文件后保持不变，所以，一个 FileGroup 包含了一批 record 的所有版本记录。Index 用于区分消息是 INSERT 还是 UPDATE。
■BloomFilter Index（布隆过滤器索引）
▲新增 records 找到映射关系：record key => target partition
▲当前最新的数据 找到映射关系：partition => (fileID, minRecordKey, maxRecordKey) LIST （如果是 base files 可加速）
▲新增 records 找到需要搜索的映射关系：fileID => HoodieKey(record key + partition path) LIST，key 是候选的 fileID
▲通过 HoodieKeyLookupHandle 查找目标文件（通过 BloomFilter 加速）
■Flink State-based Index（基于状态Index）
▲HUDI 在 0.8.0 版本中实现的 Flink witer，采用了 Flink 的 state 作为底层的 index 存储，每个 records 在写入之前都会先计算目标 bucket ID，不同于 BloomFilter Index，避免了每次重复的文件 index 查找。

2 存储类型

Hudi提供两类型表：写时复制（Copy on Write，COW）表和读时合并（Merge On Read，MOR）表，主要区别如下：
■对于 Copy-On-Write Table，用户的 update 会重写数据所在的文件，所以是一个写放大很高，但是读放大为 0，适合写少读多的场景。
■对于 Merge-On-Read Table，整体的结构有点像 LSM-Tree，用户的写入先写入到 delta data 中，这部分数据使用行存，这部分 delta data 可以手动 merge 到存量文件中，整理为 parquet 的列存结构。

2.1 计算模型

Hudi 是 Uber 主导开发的开源数据湖框架，所以大部分的出发点都来源于 Uber 自身场景，比如司机数据和乘客数据通过订单 Id 来做 Join 等。在 Hudi 过去的使用场景里，和大部分公司的架构类似，采用批式和流式共存的 Lambda 架构，从延迟，数据完整度还有成本 三个方面来对比一下批式（Batch）和流式（Stream）计算模型的区别。

2.1.1 批式模型（Batch）

批式模型就是使用 MapReduce、Hive、Spark 等典型的批计算引擎，以小时任务或者天任务的形式来做数据计算。
■延迟：小时级延迟或者天级别延迟。这里的延迟不单单指的是定时任务的时间，在数据架构里，这里的延迟时间通常是定时任务间隔时间 + 一系列依赖任务的计算时间 + 数据平台最终可以展示结果的时间。数据量大、逻辑复杂的情况下，小时任务计算的数据通常真正延迟的时间是 2-3 小时。
■数据完整度：数据较完整。以处理时间为例，小时级别的任务，通常计算的原始数据已经包含了小时内的所有数据，所以得到的数据相对较完整。但如果业务需求是事件时间，这里涉及到终端的一些延迟上报机制，在这里，批式计算任务就很难派上用场。
■成本：成本很低。只有在做任务计算时，才会占用资源，如果不做任务计算，可以将这部分批式计算资源出让给在线业务使用。但从另一个角度来说成本是挺高的，比如原始数据做了一些增删改查，数据晚到的情况，那么批式任务是要全量重新计算。

2.1.2 流式模型（Stream）

流式模型，典型的就是使用 Flink 来进行实时的数据计算。
■延迟：很短，甚至是实时。
■数据完整度：较差。因为流式引擎不会等到所有数据到齐之后再开始计算，所以有一个 watermark 的概念，当数据的时间小于 watermark 时，就会被丢弃，这样是无法对数据完整度有一个绝对的报障。在互联网场景中，流式模型主要用于活动时的数据大盘展示，对数据的完整度要求并不算很高。在大部分场景中，用户需要开发两个程序，一是流式数据生产流式结果，二是批式计算任务，用于次日修复实时结果。
■成本：很高。因为流式任务是常驻的，并且对于多流 Join 的场景，通常要借助内存或者数据库来做 state 的存储，不管是序列化开销，还是和外部组件交互产生的额外 IO，在大数据量下都是不容忽视的。

2.1.3 增量模型（Incremental）

针对批式和流式的优缺点，Uber 提出了增量模型（Incremental Mode），相对批式来讲，更加实时；相对流式而言，更加经济。

增量模型，简单来讲，是以 mini batch 的形式来跑准实时任务。Hudi 在增量模型中支持了两个最重要的特性：
■Upsert：这个主要是解决批式模型中，数据不能插入、更新的问题，有了这个特性，可以往 Hive 中写入增量数据，而不是每次进行完全的覆盖。（Hudi 自身维护了 key->file 的映射，所以当 upsert 时很容易找到 key 对应的文件）
■Incremental Query：增量查询，减少计算的原始数据量。以 Uber 中司机和乘客的数据流 Join 为例，每次抓取两条数据流中的增量数据进行批式的 Join 即可，相比流式数据而言，成本要降低几个数量级。
在增量模型中，Hudi 提供了两种 Table，分别为 Copy-On-Write 和 Merge-On-Read 两种。

2.2 查询类型（Query Type）

Hudi能够支持三种不同的查询表的方式（Snapshot Queries、Incremental Queries和Read Optimized Queries），具体取决于表的类型。

■类型一：Snapshot Queries（快照查询）
▲查询某个增量提交操作中数据集的最新快照，会先进行动态合并最新的基本文件(Parquet)和增量文件(Avro)来提供近实时数据集（通常会存在几分钟的延迟）。
▲读取所有 partiiton 下每个 FileGroup 最新的 FileSlice 中的文件，Copy On Write 表读 parquet 文件，Merge On Read 表读 parquet + log 文件

■类型二：Incremental Queries（增量查询）
▲仅查询新写入数据集的文件，需要指定一个Commit/Compaction的即时时间（位于Timeline上的某个Instant）作为条件，来查询此条件之后的新数据。
▲可查看自给定commit/delta commit即时操作以来新写入的数据。有效的提供变更流来启用增量数据管道。

■类型三：Read Optimized Queries（读优化查询）
▲直接查询基本文件（数据集的最新快照），其实就是列式文件（Parquet）。并保证与非Hudi列式数据集相比，具有相同的列式查询性能。
▲可查看给定的commit/compact即时操作的表的最新快照。
▲读优化查询和快照查询相同仅访问基本文件，提供给定文件片自上次执行压缩操作以来的数据。通常查询数据的最新程度的保证取决于压缩策略

2.3 Copy On Write

简称COW，顾名思义，它是在数据写入的时候，复制一份原来的拷贝，在其基础上添加新数据。正在读数据的请求，读取的是最近的完整副本，这类似Mysql 的MVCC的思想。

上图中，每一个颜色都包含了截至到其所在时间的所有数据。老的数据副本在超过一定的个数限制后，将被删除。这种类型的表，没有compact instant，因为写入时相当于已经compact了。
■优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效；
■缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后；

对于这种 Table，提供了两种查询：
■Snapshot Query: 查询最近一次 snapshot 的数据，也就是最新的数据。
■Incrementabl Query：用户需要指定一个 commit time，然后 Hudi 会扫描文件中的记录，过滤出 commit_time > 用户指定的 commit time 的记录。
COW表主要使用列式文件格式（Parquet）存储数据，在写入数据过程中，执行同步合并，更新数据版本并重写数据文件，类似RDBMS中的B-Tree更新。
■1）、更新update：在更新记录时，Hudi会先找到包含更新数据的文件，然后再使用更新值（最新的数据）重写该文件，包含其他记录的文件保持不变。当突然有大量写操作时会导致重写大量文件，从而导致极大的I/O开销。
■2）、读取read：在读取数据集时，通过读取最新的数据文件来获取最新的更新，此存储类型适用于少量写入和大量读取的场景。
Copy On Write 类型表每次写入都会生成一个新的持有 base file（对应写入的 instant time） 的 FileSlice。用户在 snapshot 读取的时候会扫描所有最新的 FileSlice 下的 base file。

2.4 Merge On Read

简称MOR**，新插入的数据存储在delta log 中，定期再将delta log合并进行parquet数据文件。**读取数据时，会将delta log跟老的数据文件做merge，得到完整的数据返回。下图演示了MOR的两种数据读写方式。

MOR表也可以像COW表一样，忽略delta log，只读取最近的完整数据文件。
■优点：由于写入数据先写delta log，且delta log较小，所以写入成本较低；
■缺点：需要定期合并整理compact，否则碎片文件较多。读取性能较差，因为需要将delta log 和 老数据文件合并；
对于这类 Table，提供了三种查询：
■Snapshot Query: 查询最近一次 snapshot 的数据，也就是最新的数据。这里是一个行列数据混合的查询。
■Incrementabl Query：用户需要指定一个 commit time，然后 Hudi 会扫描文件中的记录，过滤出 commit_time > 用户指定的 commit time 的记录。这里是一个行列数据混合的查询。
■Read Optimized Query: 只查存量数据，不查增量数据，因为使用的都是列式文件格式，所以效率较高。

MOR表是COW表的升级版，它使用列式（parquet）与行式（avro）文件混合的方式存储数据。在更新记录时，类似NoSQL中的LSM-Tree更新。
■1) 更新：在更新记录时，仅更新到增量文件（Avro）中，然后进行异步（或同步）的compaction，最后创建列式文件（parquet）的新版本。此存储类型适合频繁写的工作负载，因为新记录是以追加的模式写入增量文件中。
■2) 读取：在读取数据集时，需要先将增量文件与旧文件进行合并，然后生成列式文件成功后，再进行查询。

2.5 COW和MOR对比

对于写时复制（COW）和读时合并（MOR）writer来说，Hudi的WriteClient是相同的。
■COW表，用户在 snapshot 读取的时候会扫描所有最新的 FileSlice 下的 base file。
■MOR表，在 READ OPTIMIZED 模式下，只会读最近的经过 compaction 的 commit。

3 数据写操作流程

在Hudi数据湖框架中支持三种方式写入数据：UPSERT（插入更新）、INSERT（插入）和BULK INSERT（写排序）。
■UPSERT：默认行为，数据先通过 index 打标(INSERT/UPDATE)，有一些启发式算法决定消息的组织以优化文件的大小
■INSERT：跳过 index，写入效率更高
■BULK_INSERT：写排序，对大数据量的 Hudi 表初始化友好，对文件大小的限制 best effort（写 HFile）

3.1 UPSERT 写流程

由于Hudi中表的类型分为：COW和MOR，所以UPSERT写入数据时，具体流程也是有区别的。

3.1.1 Copy On Write

■第一步、先对 records 按照 record key 去重；
■第二步、首先对这批数据创建索引 (HoodieKey => HoodieRecordLocation)；通过索引区分哪些 records 是 update，哪些 records 是 insert（key 第一次写入）；
■第三步、对于 update 消息，会直接找到对应 key 所在的最新 FileSlice 的 base 文件，并做 merge 后写新的 base file (新的 FileSlice)；
■第四步、对于 insert 消息，会扫描当前 partition 的所有 SmallFile（小于一定大小的 base file），然后 merge 写新的 FileSlice；如果没有 SmallFile，直接写新的 FileGroup + FileSlice；

3.1.2 Merge On Read

■第一步、先对 records 按照 record key 去重（可选）
■第二步、首先对这批数据创建索引 (HoodieKey => HoodieRecordLocation)；通过索引区分哪些 records 是 update，哪些 records 是 insert（key 第一次写入）
■第三步、如果是 insert 消息，如果 log file 不可建索引（默认），会尝试 merge 分区内最小的 base file （不包含 log file 的 FileSlice），生成新的 FileSlice；如果没有 base file 就新写一个 FileGroup + FileSlice + base file；如果 log file 可建索引，尝试 append 小的 log file，如果没有就新写一个 FileGroup + FileSlice + base file
■第四步、如果是 update 消息，写对应的 file group + file slice，直接 append 最新的 log file（如果碰巧是当前最小的小文件，会 merge base file，生成新的 file slice）log file 大小达到阈值会 roll over 一个新的

3.2 INSERT 写流程

同样由于Hudi中表的类型分为：COW和MOR，所以INSERT写入数据时，流程也是有区别的。

3.2.1 Copy On Write

■第一步、先对 records 按照 record key 去重（可选）；
■第二步、不会创建 Index；
■第三步、如果有小的 base file 文件，merge base file，生成新的 FileSlice + base file，否则直接写新的 FileSlice + base file；

3.2.2 Merge On Read

■第一步、先对 records 按照 record key 去重（可选）；
■第二步、不会创建 Index；
■第三步、如果 log file 可索引，并且有小的 FileSlice，尝试追加或写最新的 log file；如果 log file 不可索引，写一个新的 FileSlice + base file