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0. 相关文章链接

1. 什么是Hudi

2. Hudi功能

3. Hudi特性

4. Hudi在大数据中的位置

5. Hudi的基础架构

6. 使用公司

7. 阿里云基于Hudi构建Lakehouse实

9. Hudi各版本发布时间

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数据湖 文章汇总

1. 什么是Hudi

        Apache Hudi（发音“hoodie”）是下一代流数据湖平台。Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接带到数据湖中。Hudi提供了表，事务，高效upserts /删除，高级索引，流式摄取服务，数据群集/压缩优化以及并发，同时保持数据以开源文件格式保留。

        Apache Hudi不仅用于流媒体工作负载，还允许创建有效的增量批量流水线。包括 Uber, Amazon, ByteDance, Robinhood等以及更多的公司都在使用Hudi改造他们的生产数据湖泊。

        Apache Hudi可以轻松使用在任何云存储平台上。Hudi的高级性能优化，使用任何流行的查询引擎进行分析工作负载，包括Apache Spark，Flink，Presto，Trino，Hive等。

• Hudi（Hadoop Upserts anD Incrementals缩写）：用于管理分布式文件系统DFS上大型分析数据集存储。
• 一言以蔽之，Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象，它能够使DFS数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。
• 官网地址：https://hudi.apache.org/

2. Hudi功能

• Hudi是在大数据存储上的一个数据集，可以将Change Logs通过upsert的方式合并进Hudi；
• Hudi 对上可以暴露成一个普通Hive或Spark表，通过API或命令行可以获取到增量修改的信息，继续供下游消费；
• Hudi 保管修改历史，可以做时间旅行或回退；
• Hudi 内部有主键到文件级的索引，默认是记录到文件的布隆过滤器；
   

3. Hudi特性

• Apache Hudi使得用户能在Hadoop兼容的存储之上存储大量数据，同时它还提供两种原语，不仅可以批处理，还可以在数据湖上进行流处理。
• Update/Delete记录：Hudi使用细粒度的文件/记录级别索引来支持Update/Delete记录，同时还提供写操作的事务保证。查询会处理最后一个提交的快照，并基于此输出结果。
• 变更流：Hudi对获取数据变更提供了一流的支持：可以从给定的时间点获取给定表中已updated/inserted/deleted的所有记录的增量流，并解锁新的查询姿势（类别）。

总结：

1. 快速upsert,可插入索引
2. 以原子方式操作数据并具有回滚功能
3. 写入器之和查询之间的快照隔离
4. savepoint用户数据恢复的保存点
5. 管理文件大小，使用统计数据布局
6. 异步压缩行列数据
7. 具有时间线来追踪元数据血统
8. 通过聚类优化数据集

4. Hudi在大数据中的位置

Hudi将流处理引入大数据， 提供新鲜数据，同时比传统批处理效率高一个数据量级。

5. Hudi的基础架构

• 通过DeltaStreammer、Flink、Spark等工具，将数据摄取到数据湖存储，可使用HDFS作为数据湖的数据存储；
• 基于HDFS可以构建Hudi的数据湖；
• Hudi提供统一的访问Spark数据源和Flink数据源；
• 外部通过不同引擎，如：Spark、Flink、Presto、Hive、Impala、Aliyun DLA、AWS Redshit访问接口；

6. 使用公司

国内很多大公司，都在使用Hudi，构建数据湖，并且与大数据仓库整合，搭建湖仓一体化平台。

7. 阿里云基于Hudi构建Lakehouse实

B站分享链接：https://www.bilibili.com/video/BV19M4y1V7S6

9. Hudi各版本发布时间

github官网地址：Tags · apache/hudi · GitHub

Hudi各历史版本下载地址和特性说明：Download | Apache Hudi 

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注：Hudi系列博文为通过对Hudi官网学习记录所写，其中有加入个人理解，如有不足，请各位读者谅解☺☺☺

注：其他相关文章链接由此进（包括Hudi在内的各数据湖相关博文） -> 数据湖 文章汇总

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