Apache hudi 核心功能点分析-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Apache hudi 核心功能点分析。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Hudi

文中部分代码对应 0.14.0 版本

发展背景

初始的需求是Uber公司会有很多记录级别的更新场景，Hudi 在Uber 内部主要的一个场景，就是乘客打车下单和司机接单的匹配，乘客和司机分别是两条数据流，通过 Hudi 的 Upsert 能力和增量读取功能，可以分钟级地将这两条数据流进行拼接，得到乘客-司机的匹配数据。
为了提升更新的时效性，因此提出了一套新的框架作为近实时的增量的解决方案
Apache hudi 核心功能点分析
从名字Hadoop Upsert and Incremental 也可以看出hudi的主要功能是upsert 和 incremental 的能力，架在Hadoop之上。

整体架构

Apache hudi 核心功能点分析

核心功能点

支持更新删除

https://hudi.apache.org/cn/docs/indexing
主要是通过索引技术来实现高效的upsert和delete。通过索引可以将一条记录的Hoodie key (record key)映射到一个文件id，然后根据表的类型，以及写入数据的类型，来决定更新和删除输入的插入方式。

索引类型

BloomFilter 默认实现，默认会在每次commit文件时，将这个文件的所包含的key所构建的bloomfilter以及key的range 写出到parquet 文件的footer中。
HBase 全局索引，依赖外部集群
Simple Index (根据key的字段去查询相应file 中是否存在)
Bucket Index 先分桶再取hash，为了解决大规模场景下bloomfilter 索引效率低的问题

Apache hudi 核心功能点分析

索引的类型还分为global 和非 global 两种，BloomFilter Index和 Simple Index这两种有global的选项，hbase天然就是global的选项，global index会保障全局分区下键的唯一性，代价会更高。

Apache hudi 核心功能点分析

Odps/MaxCompute也支持更新删除
https://help.aliyun.com/document_detail/205825.html
也是用过base file + delta log的思路来实现

Hive3.0 也支持更新删除和ACID语义
https://www.adaltas.com/en/2019/07/25/hive-3-features-tips-tricks/
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+Transactions

差别在于hudi是支持了数据表的upsert，也就是能在写入时就保证数据主键的唯一性，而odps 和 hive应该只是支持了通过update 和 delete dml语句来更新数据，覆盖场景不同。后者应该主要只是在数据订正的场景，作为入湖的选型还是需要天然支持upsert才行。

ACID事务支持

我认为事务支持是hudi中最核心的部分，因为数据的更新删除都强依赖事务的能力，传统数仓中只提供insert语义并且文件只能追加，对事务保障的需求会弱很多，最多就是读到了不完整的数据(写入分区数据后还发生append)。
但是当需要支持update和delete语义时，对事务的保障的需求就会强很多，所以可以看到hive和odps中想要开启表的更新和删除能力，首先需要开启表的事务属性。
hudi中事务的实现
**MVCC **通过mvcc机制实现多writer和reader之间的快照隔离
Apache hudi 核心功能点分析

OCC 乐观并发控制
默认hudi是认为单writer写入的，这种情况下吞吐是最大的。如果有多writer，那么需要开启多writer的并发控制

hoodie.write.concurrency.mode=optimistic_concurrency_control

# 指定锁的实现 默认是基于filesystem 的锁机制(要求filesystem能提供原子性的创建和删除保障）
hoodie.write.lock.provider=<lock-provider-classname>

支持文件粒度的乐观并发控制，在写入完成commit时，如果是开启了occ，那么会先获取锁，然后再进行commit。看起来这个锁是全局粒度的一把锁，以filesystem lock为例
commit 流程

protected void autoCommit(Option<Map<String, String>> extraMetadata, HoodieWriteMetadata<O> result) {
final Option<HoodieInstant> inflightInstant = Option.of(new HoodieInstant(State.INFLIGHT,
    getCommitActionType(), instantTime));
// 开始事务，如果是occ并发模型，会获取锁
this.txnManager.beginTransaction(inflightInstant,
    lastCompletedTxn.isPresent() ? Option.of(lastCompletedTxn.get().getLeft()) : Option.empty());
try {
  setCommitMetadata(result);
  // reload active timeline so as to get all updates after current transaction have started. hence setting last arg to true.
  // 尝试解冲突，冲突判定的策略是可插拔的，默认是变更的文件粒度查看是否有交集. 目前冲突的文件更改是无法处理的，会终止commit请求
  TransactionUtils.resolveWriteConflictIfAny(table, this.txnManager.getCurrentTransactionOwner(),
      result.getCommitMetadata(), config, this.txnManager.getLastCompletedTransactionOwner(), true, pendingInflightAndRequestedInstants);
  commit(extraMetadata, result);
} finally {
  this.txnManager.endTransaction(inflightInstant);
}
}

锁获取流程

@Override
public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) {
try {
    synchronized (LOCK_FILE_NAME) {
        // Check whether lock is already expired, if so try to delete lock file
        // 先检查lock file 是否存在，默认路径是 base/.hoodie/lock 也就是所有的commit操作都会操作这个文件
        if (fs.exists(this.lockFile)) {
            if (checkIfExpired()) {
                fs.delete(this.lockFile, true);
                LOG.warn("Delete expired lock file: " + this.lockFile);
            } else {
                reloadCurrentOwnerLockInfo();
                return false;
            }
        }
        // 如果文件不存在，则获取锁，创建文件
        acquireLock();
        return fs.exists(this.lockFile);
    }
} catch (IOException | HoodieIOException e) {
    // 创建时可能会发生失败，则返回false获取锁失败
    LOG.info(generateLogStatement(LockState.FAILED_TO_ACQUIRE), e);
    return false;
}
}

如果两个写入请求修改的文件没有重叠，在resolveConflict阶段直接通过，如果有重叠，那么后提交的写入会失败并回滚。

FileLayouts

Apache hudi 核心功能点分析

一个表对应一个分布式文件的base dir
每个分区中文件按照file groups组织，每个file groups对应一个 file ID
每个file group 包含多个 file slice
每个slice有一个base file (parquet 文件)，以及一组 .log 文件 delta 文件

Base File是存储Hudi数据集的主体文件，以Parquet等列式格式存储。格式为

<fileId>_<writeToken>_<instantTime>.parquet

Log File是在MOR表中用于存储变化数据的文件，也常被称作Delta Log，Log File不会独立存在，一定会从属于某个Parquet格式的Base File，一个Base File和它从属的若干Log File所构成的就是一个File Slice。

.<fileId>_<baseCommitTime>.log.<fileVersion>_<writeToken>

File Slice，在MOR表里，由一个Base File和若干从属于它的Log File组成的文件集合被称为一个File Slice。File Slice是针对MOR表的特定概念，对于COW表来说，由于它不生成Log File，所以File Silce只包含Base File，或者说每一个Base File就是一个独立的File Silce。

FileId相同的文件属于同一个File Group。同一File Group下往往有多个不同版本（instantTime）的Base File（针对COW表）或Base File + Log File的组合（针对MOR表），当File Group内最新的Base File迭代到足够大（ >100MB）时，Hudi就不会在当前File Group上继续追加数据了，而是去创建新的File Group。

这里面可以看到根据大小上下限来决定是否创建新的File Group在hudi中叫自适应的file sizing。这里其实就是在partition的粒度下创建了更小粒度的group. 类似于Snowflake中的micro partition技术。这个对于行级别的更新是很友好的，不管是cow还是mor表都减少了更新带来的重写数据的范围。

多种查询类型

Snapshot Queries可以查询最新COMMIT的快照数据。针对Merge On Read类型的表，查询时需要在线合并列存中的Base数据和日志中的实时数据；针对Copy On Write表，可以查询最新版本的Parquet数据。Copy On Write和Merge On Read表支持该类型的查询。批式处理
Incremental Queries支持增量查询的能力，可以查询给定COMMIT之后的最新数据。Copy On Write和Merge On Read表支持该类型的查询。流式/增量处理。增量读取的最开始的意义应该是能加速数仓计算的pipeline，因为在传统离线数仓里面只能按照partition粒度commit，因为无法将paritition做到特别细粒度，最多可能到小时，30min，那么下游调度就只能按这个粒度来调度计算。而hudi里面基于事务就可以非常快速的commit，并提供commit 之后的增量语义，那么就可以加速离线数据处理pipeline。衍生的价值应该是可以让他提供类似消息队列的功能，这样就可以也当做一个实时数仓来用(如果时效性够的话）
Read Optimized Queries只能查询到给定COMMIT之前所限定范围的最新数据。Read Optimized Queries是对Merge On Read表类型快照查询的优化，通过牺牲查询数据的时效性，来减少在线合并日志数据产生的查询延迟。因为这种查询只查存量数据，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。

Metadata管理

Hudi默认支持了写入表的元数据管理，metadata 也是一张MOR的hoodie表. 初始的需求是为了避免频繁的list file(分布式文件系统中这一操作通常很重)。Metadata是以HFile的格式存储（Hbase存储格式），提供高效的kv点查效率
Metadata 相关功能的配置org.apache.hudi.common.config.HoodieMetadataConfig
提供了哪些元数据？

hoodie.metadata.index.bloom.filter.enable保存数据文件的bloom filter index
hoodie.metadata.index.column.stats.enable保存数据文件的column 的range 用于裁剪优化

flink data skipping支持: https://github.com/apache/hudi/pull/6026

Catalog 支持基于dfs 或者 hive metastore 来构建catalog 来管理所有在hudi上的表的元数据

CREATE CATALOG hoodie_catalog
  WITH (
    'type'='hudi',
    'catalog.path' = '${catalog default root path}',
    'hive.conf.dir' = '${directory where hive-site.xml is located}',
    'mode'='hms' -- supports 'dfs' mode that uses the DFS backend for table DDLs persistence
  );

其他表服务能力

schema evolution, clustering，clean, file sizing..

插件实现

写入类型

https://hudi.apache.org/cn/docs/write_operations

Upsert 默认，会先按索引查找来决定数据写入更新的位置或者仅执行插入。如果是构建一张数据库的镜像表可以使用这种方式。
Insert 没有去重的逻辑（不会按照record key去查找），对于没有去重需求，或者能容忍重复，仅仅需要事务保障，增量读取功能可以使用这种模式
bulk_insert 用于首次批量导入，通常通过Flink batch任务来运行，默认会按照分区键来排序，尽可能的避免小文件问题
delete 数据删除软删除和硬删除

Flink

插件支持多种写入模式, 参见org.apache.hudi.table.HoodieTableSink#getSinkRuntimeProvider。常见的有
https://hudi.apache.org/cn/docs/hoodie_deltastreamer#flink-ingestion
BULK_INSERT, bulk insert 模式通常是用来批量导入数据，
每次写入数据RowData时，会同时更新bloom filter索引(将record key 添加到bloom filter 中). 在一个parquet文件写完成之后，会将构建的bloom filter信息序列化成字符串, 以及此文件的key range，序列化后保存到file footer中（在没开启bloom filter索引时也会做这一步）.

public Map<String, String> finalizeMetadata() {
    HashMap<String, String> extraMetadata = new HashMap<>();

    extraMetadata.put(HOODIE_AVRO_BLOOM_FILTER_METADATA_KEY, bloomFilter.serializeToString());
    if (bloomFilter.getBloomFilterTypeCode().name().contains(HoodieDynamicBoundedBloomFilter.TYPE_CODE_PREFIX)) {
        extraMetadata.put(HOODIE_BLOOM_FILTER_TYPE_CODE, bloomFilter.getBloomFilterTypeCode().name());
    }

    if (minRecordKey != null && maxRecordKey != null) {
        extraMetadata.put(HOODIE_MIN_RECORD_KEY_FOOTER, minRecordKey.toString());
        extraMetadata.put(HOODIE_MAX_RECORD_KEY_FOOTER, maxRecordKey.toString());
    }

    return extraMetadata;
}

Append Mode: 仅只有Insert的数据
Upsert:

bootstrap index 生成BootstrapOperator用于基于已经存在的hoodie表的历史数据集，构建初始的index索引（可选）通过参数index.bootstrap.enabled开启，默认为false。加载过程会可能会比较慢，开启的情况下需要等到所有task都加载完成才能处理数据。这个加载需要获取所有分区的索引，加载到state中. 这个理论上是需要读取metadata列 _hoodie_record_key和 _hoodie_partition_path 然后构建出IndexRecord，所以会很慢。
stream writer 写入时会先通过BucketAssignFunction计算数据应该落到哪个bucket(file group)去, 感觉bucket这个词和bucket index有点冲突，这里是两个概念，这里主要还是划分数据所属哪个file，这一步就会用到前面构建的索引，所以默认情况下flink的索引是基于state的

// Only changing records need looking up the index for the location,
// append only records are always recognized as INSERT.
HoodieRecordGlobalLocation oldLoc = indexState.value();
// change records 表示会更改数据的写入类型如update，delete
if (isChangingRecords && oldLoc != null) {
    // Set up the instant time as "U" to mark the bucket as an update bucket.
    // 打标之后如果partition 发生变化了，例如partition 字段发生了变化 ? 状态中存储的就是这个数据应该存放的location
    if (!Objects.equals(oldLoc.getPartitionPath(), partitionPath)) {
        if (globalIndex) {
            // if partition path changes, emit a delete record for old partition path,
            // then update the index state using location with new partition path.
            // 对于全局索引，需要先删除老的分区的数据，非全局索引不做跨分区的改动
            HoodieRecord<?> deleteRecord = new HoodieAvroRecord<>(new HoodieKey(recordKey, oldLoc.getPartitionPath()),
                                                                  payloadCreation.createDeletePayload((BaseAvroPayload) record.getData()));

            deleteRecord.unseal();
            deleteRecord.setCurrentLocation(oldLoc.toLocal("U"));
            deleteRecord.seal();

            out.collect((O) deleteRecord);
        }
        location = getNewRecordLocation(partitionPath);
    } else {
        location = oldLoc.toLocal("U");
        this.bucketAssigner.addUpdate(partitionPath, location.getFileId());
    }
} else {
    location = getNewRecordLocation(partitionPath);
}

可以看到在BucketAssigner这一步就已经确定了record 已经落到哪个fileid中(也就是打标的过程)，所以默认就走的是基于state的索引。在这里org.apache.hudi.table.action.commit.FlinkWriteHelper#write区别于org.apache.hudi.table.action.commit.BaseWriteHelper#write。好处就是不用像BloomFilter 索引去读取文件key 以及并且没有假阳的问题，坏处就是需要在写入端通过state来维护索引。除了默认基于State索引的方式, Flink 也支持BucketIndex。

总体感觉，索引的实现比较割裂，交由各个引擎的实现端来完成。而且流式写入依赖内部状态索引可能稳定性的问题。

小结

相比传统数仓支持update, delete（更轻量）
ACID 事务特性 (地基功能) + 索引机制。
支持增量读取和批式读取
提供健全的文件和表的metadata，加速查询端数据裁剪能力
目前看不支持dim join
定位是流批一体的存储 + 传统数仓的升级。无法替代olap 和 kv 存储系统。

总的来看，hudi的核心价值有
端到端数据延迟降低
在传统基于 Hive 的 T + 1 更新方案中，只能实现天级别的数据新鲜度，取决于partition的粒度。因为在传统离线数仓里面只能按照partition粒度commit，因为无法将paritition做到特别细粒度，文件管理的压力会很大，最多可能到小时，30min，那么下游调度就只能按这个粒度来调度计算。而hudi里面基于事务就可以非常快速的commit，并提供commit 之后的增量语义，那么就可以加速离线数据处理pipeline。

高效的Upsert
不用每次都去 overwrite 整张表或者整个 partition 去更新，而是能够精确到文件粒度的局部更新来提升存储和计算效率。

而这两者都是以ACID事务作为保障。因此Hudi的名字取的很好，基本把他的核心功能都说出来了。

参考

https://github.com/leesf/hudi-resources hudi resources
https://github.com/apache/hudi/tree/master/rfc hudi rfcs
https://www.liaojiayi.com/lake-hudi/ hudi 核心概念解读
https://cwiki.apache.org/confluence/display/HUDI/RFC+-+29%3A+Hash+Index hash 索引设计
https://stackoverflow.com/questions/19128940/what-is-the-difference-between-partitioning-and-bucketing-a-table-in-hive bucket in hive
https://www.cnblogs.com/leesf456/p/16990811.html 一文聊透hudi 索引机制
https://github.com/apache/hudi/blob/master/rfc/rfc-45/rfc-45.md async metadata indexing rfc
https://mp.weixin.qq.com/s/Moehs1Ch3j7IVANJQ1mfNw Apache Hudi重磅RFC解读之记录级别全局索引
https://blog.csdn.net/weixin_47482194/article/details/116357831 MOR表的文件结构分析
https://juejin.cn/post/7160589518440153096#heading-1 实时数据湖 Flink Hudi 实践探索
https://segmentfault.com/a/1190000041471105 hudi Bucket index
https://mp.weixin.qq.com/s/n_Kd6FhWs4_QZN_gmAuPhw file layouts
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyMzQ0NjA0MQ== file sizing
https://mp.weixin.qq.com/s/Te2zaF6AoJuTxY8ILzxlQg Clustering
https://docs.snowflake.com/en/user-guide/tables-clustering-micropartitions snowflake micropartition
https://cloud.tencent.com/developer/article/1827930 17张图带你彻底理解Hudi Upsert原理
https://hudi.apache.org/cn/docs/concurrency_control/ 并发控制
https://www.infoq.cn/article/Pe9ejRJDrJsp5AIhjlE3 对象存储
https://www.striim.com/blog/data-warehouse-vs-data-lake-vs-data-lakehouse-an-overview/#dl data lake vs data warehouse vs lake house文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-434118.html