1.hudi作用
Apache Hudi 是一个高效的开源数据湖存储框架，它的主要作用是为数据湖（如 HDFS、S3 等）提供流批一体的数据写入、管理和查询能力。在与 Hive 集成时，Hudi 的功能可以显著提升 Hive 的性能和功能，使 Hive 的数据处理能力更加高效和灵活。
Hudi 的核心功能与用途
-
支持实时和批处理
- Hudi 支持实时流式数据写入（Streaming Ingestion）和批量数据处理（Batch Processing）。
- 它通过增量写入和更新能力，可以高效地管理不断变化的大规模数据。
-
增量数据处理
- Hudi 能以增量（Incremental）的方式处理数据，用户只需读取新增或变化的数据，而不需要扫描整个表，从而提升效率。
-
数据更新与删除（Upsert & Delete）
- Hudi 提供对表中数据的更新和删除操作，这些在传统的 Hive 数据湖架构中往往难以实现。
-
版本化管理
- 通过时间线（Timeline）管理每次数据写入的版本，用户可以按需查询数据的历史状态（数据时间旅行），或仅访问最新版本。
-
数据优化（小文件合并）
- Hudi 支持小文件合并，避免了 Hive 表中因频繁小批量写入而导致的小文件问题。
Hudi 集成到 Hive 后的优化与好处
Hive 是一个基于 HDFS 的批量查询和处理引擎，传统上在某些场景中存在性能和功能局限。Hudi 的集成可以显著改善这些问题：
1. 实现数据更新与删除
- Hive 原本是为只读数据设计的，传统上缺乏对数据更新和删除的支持（尤其是在 Parquet 或 ORC 表中）。
- Hudi 通过 CoW（Copy on Write）和 MoR（Merge on Read）表格式，允许对 Hive 表进行高效的
Upsert和Delete操作。 - 场景举例：在用户行为日志处理中，某些数据可能因重复或错误需要修正，Hudi 可以轻松实现数据的覆盖更新。
2. 提高查询性能
- Hudi 的增量读取能力让 Hive 查询可以只扫描新增或更新的数据，减少全表扫描的开销。
- 通过 Hudi 的文件合并（Compaction）功能，Hive 查询可以避免处理过多小文件，进一步提升性能。
3. 数据时间旅行（Time Travel）
- Hive 查询可以利用 Hudi 的版本管理功能，按指定的时间点或版本号查询历史数据。
- 场景举例：数据审计和调试，或需要对比不同时间点的数据版本。
4. 简化流批处理架构
- Hudi 可以统一流式和批量数据的处理方式。流式数据直接写入 Hudi 表后，Hive 即可直接查询，无需额外的处理步骤。
- 场景举例：实时用户分析系统中，Hudi 可以集成 Kafka 的实时数据到 Hive 中。
5. 数据湖治理与存储优化
- Hudi 提供了强大的数据治理功能，例如小文件合并、数据清理、分区优化等。
- Hive 用户通常受小文件问题困扰，Hudi 自动管理小文件，优化分区存储。
6. 提供 ACID 特性
- Hudi 为数据写入提供了事务支持，确保数据的一致性，而原生 Hive 在这方面支持较弱。
Hive 集成 Hudi 的典型场景
-
日志分析
- 将实时写入的数据整合到 Hudi 表中，通过 Hive 查询最新的增量数据。
-
实时数仓
- 传统数仓通常基于 ETL 批量加载数据，而 Hudi 可以支持实时更新，从而实现更实时的数仓分析。
-
历史数据回溯
- 在需要审计或回溯特定时间点的数据时，Hudi 的时间旅行功能非常适合。
-
数据修复和纠错
- 数据在进入数据湖后，发现错误需要修复时，Hudi 的更新和删除功能可以快速解决。
Hudi 与 Hive 的协同工作流程
- Hudi 表存储在 HDFS 或 S3 上，表元数据通过 Hive Metastore 管理。
- Hudi 提供了 Hive 支持的存储格式（如 Hudi-CoW 表或 Hudi-MoR 表），Hive 可直接查询这些表。
- Hive 使用 Hudi 提供的增量查询接口，可以按需读取数据。
Hudi 的核心是为数据湖引入类似数据库的增量更新能力、事务支持和查询优化功能。在 Hive 中引入 Hudi 后，用户可以：
- 提高数据查询性能（减少全表扫描、小文件合并）。
- 支持实时与批量数据处理（流批一体）。
- 简化数据更新与删除操作。
- 降低数据存储和管理成本。
2. hive集成了hudi以后，怎么使用hudi：
1. 查询 Hudi 表
- Hudi 表在 Hive Metastore 中被注册为标准的 Hive 表，用户可以像操作普通 Hive 表一样使用
SELECT查询。 - 如果需要查询特定版本的数据（时间旅行）或增量数据，Hudi 提供了额外的查询配置。
示例：
-- 插入数据
INSERT INTO hudi_table PARTITION (partition_key='20231201')
VALUES (1, 'value1', '2023-12-01');
-- 或者通过 Spark/Flink 使用 UPSERT 插入和更新数据
2. 数据插入
Hudi 支持通过标准 INSERT 操作向表中插入数据。用户可以选择直接写入新数据，或者通过 UPSERT 更新已有数据。
示例：
-- 插入数据
INSERT INTO hudi_table PARTITION (partition_key='20231201')
VALUES (1, 'value1', '2023-12-01');
-- 或者通过 Spark/Flink 使用 UPSERT 插入和更新数据
3. 数据更新和删除
传统的 Hive 表不支持数据的 更新（Update） 和 删除（Delete） 操作，而 Hudi 集成后，Hive 可以借助 Hudi 提供的 ACID 支持来实现这些功能。
示例：
-- 更新数据（需要设置表的存储格式为 Hudi 支持的格式，如 MoR 或 CoW）
UPDATE hudi_table
SET column1 = 'new_value'
WHERE id = 1;
-- 删除数据
DELETE FROM hudi_table
WHERE id = 2;
4. 增量查询
Hudi 支持增量查询，Hive 用户可以通过配置查询增量数据。例如，在数据流式写入到 Hudi 表后，Hive 可以只读取最近一次写入的新增或更新的数据。
示例：
-- 配置增量查询
SET hoodie.datasource.query.type=incremental;
-- 设置增量查询的起始时间戳
SET hoodie.datasource.read.begin.instanttime=20231201080000;
-- 执行增量查询
SELECT * FROM hudi_table;
5. 查询性能优化
虽然 Hive SQL 不变，但 Hudi 的文件管理（如小文件合并、日志合并等）和查询引擎（如 Spark/Flink/Hive）的优化能力，可以显著提升查询性能：
- 自动合并小文件，减少扫描的文件数。
- 合并基础文件（base file）和增量日志文件（delta log files），提供更高效的数据访问。
注意：如果查询性能有瓶颈，可以通过调整 Hudi 的查询模式（如 QUERY_TYPE 设置为 SNAPSHOT 或 READ_OPTIMIZED）来优化。
总结
Hive 集成 Hudi 后，用户仍然可以用熟悉的 Hive SQL 来操作表，包括 查询（SELECT）、插入（INSERT）、更新（UPDATE） 和 删除（DELETE）。
同时，通过 Hudi 提供的额外特性（如增量查询、时间旅行等），用户能够更高效地处理变化数据和实现复杂的数据湖场景。
你可以将它看作是在不改变使用习惯的前提下，Hive 的能力得到了显著增强。
