01 Apache Hudi背景介绍

首先和大家分享下数据湖发展的历史背景，以及Hudi的基本特性。

1. 数据湖发展的历史背景

在我个人观点看来，传统的数仓方案（如Hive）其实本身也是数据湖，而且我会把Hudi、Iceberg、Delta Lake都看成是数仓下一代新的解决方案，而不仅仅只是一种湖格式。那为什么近一年来会有数据湖这一新的数仓形态的诞生？

伴随着目前云存储（尤其是对象存储）逐步成熟的大背景，数据湖的解决方案也会逐步往云原生靠近。如图一所示，湖格式会适配云厂商的对象存储，做云厂商多云和云厂商用例，同时适配比较流行的大数据计算框架（如Spark、Flink），以及查询端的Presto、trino以及传统Hive引擎，因此诞生了这样一套新的数仓解决方案。

图一：Hudi生态图

2. Hudi的四大核心特性

由上可知，Hudi作为下一代的数仓解决方案，借助上下游的计算和查询引擎，实现替代传统Hive离线数仓的一套新方案，其核心特色整体可以总结为以下四点：

开放性

开放性体现在两个方面：

第一方面，上游支持多种数据源格式。比如传统数据库的change log日志、消息队列log等传输方式，都会在source端会有非常丰富的支持。

第二方面，下游查询端也同样支持多种查询引擎。像主流的OLAP引擎Presto、国内比较火的Starrocks、云厂商的amazon redshift、数据分析产品impala，都会对接到这样一套数仓架构里面。

所以开放性是Hudi的第一个特点。

丰富的事务支持

Hudi对事务的支持程度，会比原来Hive数仓的要求更高，更丰富。其中核心特点是支持在文件存储布局上做更新。在传统基于Hive的T + 1更新方案中，数据重复度会比较高，只能实现天级别的数据新鲜度。并且伴随着业务需求越来越复杂，实时性要求越来越高，对数仓存储体系提出了更高的要求，对端到端的数据新鲜度要求做到分钟级或者是秒级。

其次是更新效率要求提高，不要每次都去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。Hudi很好地满足了这些需求，因此，对ACID语义的增强是这套数仓架构的第二大特点。

基于ACID语义的增量处理

在我看来，第三个亮点是在ACID语义基础上衍生出来的增量处理，尤其Hudi提出的TimeTravel概念，或者直接对接Flink，Spark Streaming等流式处理引擎的方式，不管是近实时还是常驻的Streaming服务，本质都是一种流式消费，都可以理解为一种增量ETL处理。相对于传统batch调度，在计算上会更加高效，尤其像Flink这种有状态的计算框架，会复用之前的计算结果，直接实现端到端的全链路增量处理。其次，在数据新鲜度上有一个数量级的提升，从“天级别”提升到“分钟级别”。

比方说，国内目前有些实践用户会尝试使用Flink计算框架做湖表的Streaming消费，直接通过一套增量ETL链路去分析从源端注入过来的数据，构建传统数仓的分层。还有一点，很多小伙伴会好奇TimeTravel这种incremental的查询设计，查询两个快照之间的增量数据，有什么用途？如果你是批形式调度的查询，主流场景是ADS端到下游的同步，比如说将数仓的生产结果同步到其他库表（如ES，Mysql）可通过这种TimeTravel定期做这种批量同步，当你对ADS的同步时间度要求没这么高，就可以用这种幂等TimeTravel的查询方式比较高效地同步到其他下游端。

以上三点，是相对于主流Hive架构地三个核心区别，也是目前国内外湖仓项目正在努力的方向。

智能化调度

再补充一点，在Hudi里面，会尽量优化文件布局，将小文件管理这种数据治理的方案做到框架内部，实现智能化调度。这是Hudi区别于其他数仓方案如Delta Lake，IceBerg的核心特点。

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02 Flink + Hudi设计

1. Hudi写入pipeline（多算子组成的微服务架构）

图二：Hudi write pipeline

从图二中可以看出，Hudi写入pipeline是一个Serverless的微服务架构，核心是在整个pipeline的服务起来之后，不管是Flink，还是Spark Streaming，整套服务可以对表本身能达到自治理的状态。所以，不光光考虑数据高效写入，同时还需要考虑写入过程中的文件管理，尽量避免产生太多小文件从而优化查询端的效率。通过定期的文件合并，文件清理，避免出现小文件数量爆炸式增长的情况出现。

另一方面，是ACID事务性，尤其是完成一个待更新的ACID事务，需考虑多方面因素。当单job或者单节点要fail over时，Hudi可以保证快速找到之前写入的错误数据，并且实现rollback回滚。所以，Hudi的事务层支持是目前三个湖存储里面做的最完善，最高效的。

以copy on write的具体实现为例，会将上游的SQL原生数据结构转换成Hudi的数据结构，为了支持并发写入，我们会对每个shuffle后的数据分bucket。

主要有两点：

第一个是新增数据，会尽量写入到当前已存在的比较小的bucket里面。同时，为了避免生成小文件，也会尽量保证每个bucket的大小和预期大小相同。

第二点是更新数据，Hudi设计了key主键，每个key的消息都维护在一个bucket内部，每次更新都会写入到之前的bucket里面。而IceBerg，Delta Lake就只管写入，不会去管文件布局，因此他们会把查询端的一些合并和清理做得很重，所以查询效率会比较低。相比之下，Hudi复杂的写入过程和bucket策略就是在权衡和考虑读写效率。这里所说的bucket概念，有点类似Snowflake里的micro partition概念，会在传统的partition分区下面再细化，以文件粒度来维护某个range下消息的生命周期。以更细粒度去维护生命周期，可有效提升数据更新和查询效率。

第二个算子之后，数据根据每个bucket做好分区，我们会按照bucket ID做一遍shuffle，交给write task去写入。为何要按照bucket ID重新shuffle？主要是为了维护两个write task不能同时并发修改一个bucket的更新语义，否则容易造成更新冲突。

所以，从整体上看，这三个算子可以高效保证并发写入、更新。可以比较明显看到，第二个算子的并发度其实决定了整个更新的并发度，决定当前能够同时更新和写入的bucket数量，而后面的算子可以自由独立地扩展。从实践经验推荐第二个和第三个算子的并发设置一样，当吞吐量不是很高的时候，一个bucket交给一个write task去写，吞吐量比较高的时候，可能一个bucket的write task可能会分多个，可以调整到1：2的比例。

后台还会启动clean commits的清理任务。数据commit操作发生在coordinator组件内，保证每个write task的commit大概对齐了checkpoint之后，数据才会flush出去，并且有一部分元数据信息，会统一提交给coordinator，coordinator收集到统计信息之后，会去结合checkpoint完成的事件做一次提交，真实的提交是在coordinator内。当coordinator完成提交之后，Hudi表会发起一个新的事务，只有当write task看到这个新的事务，才能够发起新事务的写入动作。所以中间存在一个异步等待的过程，类似于一个小型的状态机。

而Flink的快照所保证的语义其实是一个best effort语义，一旦收到某个checkpoint的成功事件，就标志前面的状态都是成功的，但中间可能存在checkpoint被abort情况。

因为Hudi需要保证每个写入的完整性和Exactly once语义，就需要考量中间的写入不能越界，比如说checkpoint的事件数据不能写入下个checkpoint，这样Exactly once语义就没办法保证。

在0.11版本会尝试做一些优化，比方说checkpoint被abort之后的状态能否复用。里面涉及一个状态的切换，相对会比较复杂。不像Spark Streaming每次都是微批的抽象，每次先发起一个任务，天然保证了exactly once，容错语义交给框架。Flink怎样把这个异步算法和很强的exactly once语义结合在一起，是这套架构的一个难点所在。

2. 小文件策略

图三：Hudi小文件策略

接下来，我们仔细看看文件写入的第二个算子bucket assign的具体决策。即新消息如何去选择放到哪个bucket，如图三所示，分两种情况介绍。

首先，左侧框图中有三个bucket，蓝色代表当前已经存储文件的大小，如果是insert数据，策略是每次选择当前剩余空间最多的bucket写入。为何不考虑选择剩余空间最少的bucket呢？因为需要考虑到COW的写放大问题，效率比较低。更新数据时，先找到维护当前key的bucket，然后写入。这样并不会造成文件大小的无限增长，因为每个record记录更新前后的大小基本近似，文件大小不会有明显的变化。影响文件大小的主要是insert数据，文件大小会设置阈值，维持在120M左右。

图中右侧框图是一个比较极端的情况，两个bucket只剩下很小的写入空间，考虑到写放大影响，会重新创建一个新的bucket重新写入。

为了提高并发写的吞吐量，会给每个bucket assign task分配一套独立的bucket管理策略，并利用Hash算法把bucket ID以固定的规则hash到每个bucket assign task 下面，做到了并发决策。因此，控制bucket assign task并发度就相对控制了写入小文件数量，在写入吞吐量和小文件之间的权衡。

3. 全量 + 增量 读取

图四：Hudi 全量和增量读取策略

介绍完数据写入过程，再看下数据读取的流读部分。流读的全量读和增量读是如何实现的？如图四所示，Hudi中TimeLine保存每个事务提交的毫秒时间戳，每个时间戳会对应一个快照版本，会记录在元数据里面。全量读时会扫全表的文件，会把整个全表的文件扫描出来，当你没有配置内置的Metadata索引表时，会直接扫全表，把文件系统中所有的文件都找出来。如果启用了Metadata表，就会在Metadata表（KV存储）里扫描这个文件信息，以相对比较高的效率扫描全表文件，然后发给下游，并且增量的部分会定期（默认60s）监听扫描TimeLine观察有没有新的commits，同步发给下游读写，每次增量的部分会基于上一次下发的时间线点位，然后一直查找到当前最新的commit time。

Split mornitor算子负责维护这样一套监听增量文件信息的规则，下发给真正执行读取的task。

最近在master版本也支持了批模式的TimeTravel查询（某个时间段的点查），以前的版本虽然支持但是会有些问题，比如增量部分meta文件如果被archive、或者被清理，数据完整性就没有保证。新版本在保证在读取效率前提下，通过实现两个快照、commit之间的批模式增量读取方式应对这两个问题，保证数据完整度。

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03 Hudi应用场景

目前Flink + Hudi在国内已经是非常流行的技术架构，这边总结三个应用场景向大家介绍一下。

1. 近实时DB数据入仓/湖

图五：DB数据入湖

这套架构的DB数据入湖入仓核心特色是把原来T + 1的数据新鲜度提升到分钟级别。数据新鲜度通过目前比较火的以Debezium、Maxwell为代表的CDC（change Data Capture）技术实现。以Streaming近实时的方式同步到数仓里面。在传统的Hive数仓中想保证实时是非常困难的，尤其是文件更新，湖表实时写入更新，基本不可能实现。CDC技术对数仓本身存储是有要求的，首先是更新效率得足够高，能够支持以Streaming方式写入，并且能够非常高效的更新。尤其是CDC log在更新过程还可能会乱序，如何保证这种乱序更新的ACID语义，是有很高要求的，当前能满足乱序更新的湖格式只有Hudi能做到，而且Hudi还考虑到了更新的效率问题，是目前来说比较先进的架构。

图五下方的方案相比上面的方案，比较适合目前体量比较大（每天增量能达到亿级别地）、数据平台比较健全的公司，中间有一套统一的数据同步方案（汇总不同源表数据同步至消息队列），消息队列承担了数据的容错、容灾、缓存功能。同时，这套方案的扩展性也更加好。通过kafka的topic subscribe方式，可以比较灵活地分发数据。

2. 近实时OLAP

图六：近实时OLAP

第二个场景是近实时的OLAP场景，分钟级别的端到端数据新鲜度，同时又非常开放的OLAP查询引擎可以适配。其实是对kappa架构或者是原先Streaming数仓架构的一套新解法。在没有这套架构之前，实时分析会跳过Hudi直接把数据双写到OLAP系统中，比如ClickHouse、ES、MongoDB等。当仓存储已经可以支持高效率分级别更新，能够对接OLAP引擎，那么这套架构就被大大简化，首先不用双写，一份数据就可以保证only one truth语义，避免双写带来数据完整性的问题。其次因为湖格式本身是非常开放的，在查询端引擎可以有更多选择，比如Hudi就支持Presto、trino、Spark、Starrocks、以及云厂商的redshift引擎，会有非常高的灵活度。

所以，这种近实时的OLAP架构，总结就是以下两点：①统一上游存储端；②开放下游查询端。

但这套架构的数据新鲜度大概是5分钟级别，如果要做到像kappa秒级别的架构的话，目前Hudi还是不太适合的，因为本身比较依赖Flink的CheckPoint机制（支持端到端的exactly once语义），所以不能做到高频次的提交。

3. 近实时ETL

图七：近实时ETL

第三个场景是目前比较前沿的架构，在国内也慢慢开始尝试这套架构。当数据源数据体量本身不大的时候，比方说源头过来的并不是kafka，可能源头只是一个Mysql的binlog，QPS每秒可能也就几百。那么这套架构是一个非常稳定且省事的架构，不光光是实现了这种端到端的增量处理，同时还解决中间数据入仓的需求。其实就是提供了两套抽象，首先承担了一个数仓中间存储的一个存储抽象，把数据直接以湖格式入仓；第二个是提供Queue能力，类似于Kafka这种消息队列的能力，可用Streaming方式增量消费，并且可以在其上做一些增量计算。就这一套架构直接统一原来的Lambda和kappa架构，就是kafka的存储抽象加数仓文件的存储抽象合并在一个存储抽象里面，同时没有增加过多的存储成本。大家可能后面用的都是对象存储或者是以廉价存储的形式存在的HDFS。

整套架构解决了两个问题，第一是双写问题。在Lambda架构下，数据先写kafka，然后入仓，保证这两份数据的一致性语义比较难。而且kafka开启exactly once写入后吞吐量会下降很多，Kafka和HDFS之间的数据如何保证一致性呢？有人会理解去流读kafka，把kafka数据再起一个job同步到HDFS，这样计算资源、维护作业、同步成本都是原来的两倍。

第二个解决的问题是中间层查询需求。中间层数据直接入仓，并且不是以高效率方式更新，当需要对中间层DWD表做一些join操作时，可以直接和引擎对接，而不需要去考虑说Lambda架构T+1更新效率的问题。湖格式分钟级时效性很大程度缓解了这个问题。

除此之外，这套架构还有个好处，可以根据不同地应用场景选择丰富的OLAP查询引擎，直接以外表的方式接入库存储，很方便地进行OLAP分析。

4. 阿里云VVP实时入湖

图八：VVP作业图九：VVP DLF

接下来，简单讲一下目前阿里云VVP产品实时入湖的集成，主要还是入湖状态，阿里云内置Flink版本会有一个内置Hudi connector，大家可以通过FlinkSQL方式快速构建入湖任务，直接写湖表，对接Hudi CDC connector或者对接kafka CDC format，实现数据快速入湖。

并且在入湖过程中，提供了商业版特性，如schema evolution。CE，CTAS语法支持schema evolution然后同时我们会主推DLF catalog元数据管理组件，DLF catalog会和EMR的DLF无缝集成，若是EMR通过spark写入，这边也可以看到，Flink入湖任务写完之后也可以管理，通过DLF组件，可以直接通过EMR查询端引擎分析Hudi格式数据。

这是目前的一套推给商业化用户的技术方案，入湖通过VVP服务，分析通过EMR，后期VVP可能会集成更多能力，如流批统一，满足用户的流读需求。

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04 近期Hudi RoadMap

图九：Hudi RoadMap

如图九所示，我将简单介绍下近期Hudi 0.12版本以及1.0版本将会做的一些feature。

首先，我们会推出类似于Delta2.0的CDC Feed功能，因为目前我们支持的CDC要求输入必须是一个CDC，Hudi会用CDC格式把它存下来。CDC Feed的区别就是不用保证整体的输入是CDC格式，即使出现absert语义，或者CDC的中间数据有丢失，可以完整还原出CDC给主端。这个特性在读写吞吐量和资源上做些权衡，不会像目前这套架构处理CDC那么高效。

第二点是Meta Service服务。把元数据的管理插件化，通过统一的Meta Service plugable形式，统一管理Hudi上的表和任务。

第三点，我们目前还在规划做Secondary Index二级索引。因为在目前的master版本中，Flink Spark都已实现data skipping能力（在写入时，如果用户开启Meta Data表，同时开启data skipping，会额外记录每个column的统计信息），最典型的是每个column会建一个Max, Min，开启一个元数据的加速，提升文件级别的查询效率。后续还会支持类似于数据库的二级索引，为某个专门的column实现类似于LSM的抽象索引，构建适用于点查场景的高效索引方案。

最后，后续我们还会做类似于特征工程的按列更新功能开发，类似于Clickhouse的Merge Tree抽象，独立存储某个column。因为在机器学习的特征工程中大量特征需要成千上万个字段，每次生成一个特征都需要更新一个column，所以要求单个column要具备高效的更新能力。为了适配这样的场景，Hudi也会持续去探索。

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05 答疑

Q1：直接使用Hudi存储更新，相比直接CDC到Starrocks，这两种方案哪一个更好？感觉Starrocks的QPS应该会高于Hudi的更新速度。

A1：的确是这样，因为Starrocks service 会使用类似于LSM的高效主键索引，并且内存里面做partition策略，维护比较多的二级索引，元数据信息。而且，最重要的一点就是在写入更新main table时会使用攒批的操作，先把多次写入汇入buffer然后进行一次flash，并且在数据的flush上也可以攒批，这也是为什么Starrocks更新效率上更高的原因。

但同时，因为有了server集群，会带来两个问题，首先，会带来较高的运维成本，其次，内存模式相比于Hudi的serverless格式的开销会更大。

Hudi格式在开放性上，对于Starrocks会有一定优势，不光可以对接Starrocks、还可以对接Presto、Spark等主流OLAP引擎。

这就是他们的区别，两种方案的侧重点不同，还需要根据实际应用场景进行选择。如果只是做OLAP应用，Starrocks更适合。但如果想构建数仓，使用Starrocks代替Hudi的成本应该太高了。因为Hudi面向的场景主要时数仓，迭代的主要时Hive传统数仓，更有优势。

Q2：流量数据入湖场景下，使用MOR（Merge on Read）表，还是COW（Copy on Write）表更合适？

A2：如果流量数据体量比较大，建议使用MOR表。以目前的实测方案，QPS不超过两万，COW表还是可以支撑的。超过两万之后，比较推荐MOR online compaction方式。如果QPS更高，那可能需要把压缩任务再独立出来，这是目前能给到的一个方案。