湖仓一体作为一种新兴的开放式数据管理架构，能够充分发挥数据湖的灵活性、生态丰富以及数据仓库的企业级数据分析能力，已经成为企业建设现代数据平台的热门选择。

在此前的直播中，我们分享了HashData湖仓一体方案架构设计与Hive数据同步。本次直播，我们介绍了Iceberg、Hudi的特性与支持方案，并对HashData连接组件的原理和实现流程进行了详细的讲解和演示。以下内容根据直播文字整理。

Hudi与Iceberg技术应用场景

在企业数据平台建设过程中，随着数据量的持续增加与场景的丰富，每家企业都会基于自有技术路线和需求，发展出形态各异的架构设计。

数据湖作为一种不断演进、可扩展的大数据存储、处理和分析基础设施，允许企业存储任意规模的结构化和非结构化数据。伴随着云存储（尤其是对象存储）技术逐步成熟，数据湖的解决方案也逐步向云原生靠近，数据处理方式由批处理向流式处理发展。

在这样的背景下，现代数据湖需要具备强大的流批处理能力、高效的数据更新机制、严谨的事务支持以及灵活多变的存储和计算引擎。

面对上述需求，传统的Hive+HDFS架构数据仓库存在数据修改成本高、不支持事务(ACID)、无法实现流批统一、数据分析用时长等“痛点”，无法直接用于建设数据湖。近些年，Hudi和Iceberg等先进的表格式管理技术，凭借开放的文件存储格式、丰富的事务支持以及高效的读取写入等特点，成为企业数据湖建设的主流选型。

Hudi基本术语与写入操作流程

Hudi的诞生是为了解决Hadoop体系内数据更新和增量查询的问题，在数据存储、查询等方面均具有鲜明的特性。

FileLayouts

Hudi的文件布局是其实现增量查询、数据更新等特性的基础，每个Hudi表有一个固定的目录，存放元数据(.hoodie)以及数据文件，其中数据文件以分区方式进行划分，每个分区有多个数据文件(基础文件和日志文件)，这些数据文件在逻辑上被组织为文件和文件组。

• Base File：列式存储的数据文件，默认是Parquet格式。
• Log File：行存储的数据文件，为avro格式，保存的是数据的变更日志(redo log)，会定期与Base File进行合并。
• File Group：同一分区下，具有相同fileId的所有BaseFiles + LogFiles集合，一个分区可以有多个文件组。
• File Slice：同一分区下，具有相同fileId以及相同instant的BaseFiles + LogFiles集合。

Timeline

可以理解为Hudi表的一个时间线，记录了Hudi表在不同时刻的操作，并保证操作的原子性。Timeline包含action、time、state三个字段。

Table Types

Hudi提供了两种表类型，分别为Copy-On-Write（COW表）和Merge-On-Read（MOR表）：

• COW表：仅使用列式文件格式(如parquet)存储数据。通过在写入期间执行同步合并，简单地更新版本和重写文件，适合更新数据量较大、时效性要求不高的场景。
• MOR表：使用基于列+基于行(如avro)的文件格式的组合存储数据，更新被记录到增量文件中（基于行），然后被压缩以同步或异步地生成新版本的列式文件，适用更新数据量小、时效性要求高的场景。

Query types

Hudi支持三种查询类型，分别为Snapshot Query、Read Optimized Query、Incremental Query：

• Snapshot Query：查询最近一次Snapshot的数据，也就是最新的数据。
• Read Optimized Query：针对MOR表特有的一种查询方式，只读取BaseFile，不合并Log，因为使用的都是列式文件格式，所以效率较高。
• Incremental 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大于begintime的TimeLine记录及BaseFile，可以有效地提高增量数据处理能力。

Writing

在Hudi数据湖框架中支持三种方式写入数据：Upsert、Insert以及Bulk-Insert。其中，Upsert为默认行为，也是Hudi的核心功能。

图1：Spark写入Hudi操作流程示意图

如图1所示，Spark写入Hudi，Upsert执行核心操作如下：

1. 开始提交：判断上次任务是否失败，如果失败会触发回滚操作。然后会根据当前时间生成一个事务开始的请求标识元数据。
2. 构造HoodieRecord Rdd对象：Hudi会根据元数据信息构造HoodieRecord Rdd对象，方便后续数据去重和数据合并。
3. 数据去重：一批增量数据中可能会有重复的数据，Hudi会根据主键对数据进行去重，避免重复数据写入Hudi表。
4. 数据fileId位置信息获取：在修改记录中可以根据索引获取当前记录所属文件的fileld，因数据合并时Update操作需要知道向哪个fileid文件写入新的快照文件。
5. 数据合并：在COW表模式中会重写索引命中的fileId快照文件；在MOR表模式中根据fileId追加到分区中的log文件。
6. 完成提交：在元数据中生成xxxx.commit文件，只有生成commit元数据文件，查询引擎才能根据元数据查询到刚刚Upsert后的数据。 
7. 数据清理：用于删除旧的文件片，以及限制表空间的增长，清理操作在每次写操作之后自动被执行，同时利用缓存在TimeLine Server上的TimeLine Metadata来防止扫描整个表。
8. Compaction压缩：主要是MOR模式中才会用到，会将MOR模式中的xxx.log数据合并到xxx.parquet快照文件中去。

lceberg基本术语与写入操作流程

Iceberg的官网定位是“面向海量数据分析场景的高效存储格式”，所以它没有像Hudi一样模拟业务数据库的设计模式（主键+索引）来实现数据更新，而是设计了更强大的文件组织形式来实现数据的Update操作。

Data files（数据文件）

数据文件是Apache Iceberg表真实存储数据的文件，一般是在表的数据存储目录的data目录下，如果我们的文件格式选择的是parquet，那么文件是以“.parquet”结尾，Iceberg每次更新会产生多个数据文件。

Snapshot（表快照）

快照代表一张表在某个时刻的状态，每个快照里面会列出表在某个时刻的所有Data files 列表。Data files存储在不同的Manifest files里面，Manifest files存储在一个Manifest list文件里面，而一个Manifest list文件代表一个快照。

Manifest file（清单文件）

Manifest file是一个元数据文件，它列出组成快照（Snapshot）的数据文件（Data files）的列表信息。每行都是每个数据文件的详细描述，包括数据文件的状态、文件路径、分区信息、列级别的统计信息（比如每列的最大最小值、空值数等）、文件的大小以及文件里面数据行数等信息。其中，列级别的统计信息可以在扫描表数据时过滤掉不必要的文件。Manifest file是以avro格式进行存储的，以“.avro”后缀结尾。

Manifest list（清单列表）

Manifest list也是一个元数据文件，它列出构建表快照（Snapshot）的清单。这个元数据文件中存储的是Manifest file列表，每个Manifest file占据一行。每行中存储了Manifest file的路径、其存储的数据文件（Data files）的分区范围，增加了几个数文件、删除了几个数据文件等信息，这些信息可以用来在查询时提供过滤，加快速度。

图2：Iceberg写入流程示意图

在向Iceberg写入数据时，其内部的工作流程可以概括为以下几个步骤：

1. 生成FileAppender：根据所配置的文件格式，Iceberg会生成对应FileAppender，这是实际执行写文件操作的组件。
2. 写入数据文件：FileAppender负责将数据写入到目标文件中。
3. 收集统计信息：所有数据写完后，Iceberg会收集写入的统计信息，如记录数（record_count）、下界（lower_bound）、上界（upper_bound）、值计数（value_count）等，以上信息对后续生成Manifest file提供重要输入文件。
4. 生成Manifest file：基于统计信息，Iceberg生成对应的Manifest文件，Manifest文件是Datafile的索引，保存了每个数据文件的路径等信息，Iceberg根据这些Manifest file 实现对文件的组织和管理。
5. 信息回传：Executor端将生成的Manifest文件和其他相关信息传回给Driver端，完成整个写入过程。

Hashdata连接器工作原理及实现流程

数据湖中的数据通常未经组织或处理，直接分析的效率受限。HashData通过自研Hudi、Iceberg连接器，实现了与这两种架构的流畅集成。HashData目前对于Hudi、Iceberg支持Readonly表，不支持Write。

图3：HashData连接器工作原理示意图

如上图所示，HashData连接组件通过创建外部表的方式读取Hudi、Iceberg数据，进一步对湖内数据进行分析使用。

创建外部表

1. 首先，需要Hudi、Iceberg存在需要读取的表。我们通过Spark、Flink等组件在Hudi、Iceberg上创建表并写入数据，且指定为Hudi、Iceberg格式。
2. 在HashData DB上提交创建一张对应的可读外部表，外部表信息包含：Path、Catalog Type等信息，也就是我们前文提到的位置相关信息。
3. 接下来调用Hudi、Iceberg客户端，客户端会新建连接调用Get Table，并传入外部表信息来获取Hudi、Iceberg表的元数据信息，包括表的字段数量、字段名、数据类型等。
4. 根据获取到的元数据信息，在DB上mapping生成HashData的表信息。
5. 至此，创建一张对应Hudi、Iceberg的外部表流程结束。

上述步骤，都是通过连接组件完成，相当于把表的Path、Catalogtype等信息打包传给连接器。连接器在获取相关表信息后再传递回来，HashData把传回的信息mapping为可读外部表。

Select表流程

1. 当发起Select查询语句后，HashData会在内部发起Query For Select，通过连接器把查询的相关参数打包；然后通过External Scan 的Filter(比如SQL里的where条件)传给连接器。
2. 连接器再调用Hudi、Iceberg的Scan接口，Scan方法会得到传入的参数，根据这些参数去过滤查询这次表相关的所有文件列表，并返回相关列表文件。
3. 获取文件列表后，External会生成查询计划，完成查询操作和Hudi、Iceberg的元数据交互。
4. HashData在获取数据后，会将文件列表打包，然后分发给每个Segment节点，Segment会获取文件列表里的一个分片，并依据这些信息读取数据。在数据返回后，整个读取数据的流程就此结束。

结语

Hudi、Iceberg作为当前主流的数据湖方案，受到广泛青睐。HashData“湖仓一体”技术方案，打通了数据仓库和数据湖，底层支持多种数据类型并存，能够真正实现数据间的相互共享，上层可以通过统一封装的接口进行访问，可同时支持实时查询和分析，为企业在数据湖架构下的数据治理与使用带来了更多的便利。