Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一种开源的数据存储管理框架，专门用于在大数据领域进行增量存储和处理。它使用了Copy-on-Write原理，通过写入新数据并在后台处理旧数据，实现了高效的增量更新和删除操作。
什么是增量存储和处理？
在大数据处理中，增量存储和处理是指只处理数据的最新变动部分，而不是重新处理整个数据集。传统的批处理方法需要对整个数据集进行扫描和计算，这在大数据场景下消耗时间和资源。而增量处理方法只处理新增、删除或更新的部分，大大减少了计算的复杂度和开销。
Hudi的特点
Hudi具有以下特点，使它成为大数据增量存储和处理的理想选择：
-
低延迟：Hudi通过基于数据发布时间的索引，快速定位最新数据，并且可以实时处理增量变更。这使得数据的查询和更新都具有低延迟的特性。
-
数据一致性：Hudi使用事务机制，保证数据的一致性。无论是更新、删除或者插入操作，都可以保证数据的正确和完整。
-
支持多种数据格式：Hudi可以处理多种数据格式，包括Parquet、ORC等。这使得它能够与现有的大数据生态系统无缝集成。
-
水平可扩展：Hudi支持水平扩展，可以处理大规模的数据集。它可以部署在云上或本地集群中，以应对不同的数据处理需求。
-
易于使用：Hudi提供了简单易用的API和命令行工具，使得用户可以轻松地对数据进行增量存储和处理。
如何使用Hudi进行增量存储和处理？
使用Hudi进行增量存储和处理需要以下步骤：
-
数据写入：首先，将数据写入Hudi表。可以使用Hudi提供的API或工具，将数据以Parquet或其他格式写入Hudi表。数据将以增量的方式存储，并生成对应的元数据。
-
数据查询：一旦数据写入Hudi表，就可以使用Hudi提供的API或SQL查询数据。Hudi支持使用标准SQL语句进行数据查询，并提供了一些扩展功能，如时间旅行查询和增量查询。
-
数据更新和删除：当数据需要更新或删除时，可以使用Hudi提供的API或工具执行对应的操作。Hudi将会相应地更新元数据，保证数据的一致性和完整性。
-
数据合并和清理：Hudi将背后的旧数据保留在存储中，并在后台进行合并和清理操作。这些操作可以根据一定的策略和条件进行配置，以满足不同的需求。
总结
使用Hudi进行大数据增量存储和处理是一种高效和可靠的方法。它提供了低延迟、数据一致性和水平扩展等特点，使得大数据处理变得更加简单和高效。无论是实时分析、机器学习还是数据仓库建设，Hudi都能满足不同的需求。如果你在大数据场景下需要进行增量存储和处理，不妨考虑使用Hudi来简化你的工作。
本文来自极简博客，作者：红尘紫陌，转载请注明原文链接：使用Hudi进行大数据增量存储和处理
