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Apache Hudi与Presto集成深度解析
Apache Hudi（Hadoop数据湖 Unified）作为一款专为大规模数据集设计的分布式数据湖存储系统，已成为企业构建和管理PB级数据湖的重要工具。Hudi通过引入upserts、deletes和增量查询等原语，将流式处理的能力引入批处理领域，为企业提供了更快、更更新鲜的数据访问体验。
1. Apache Hudi概述
Hudi的核心设计目标是为企业构建和管理PB级数据湖。在数据组织和存储方面，Hudi采用了一种创新的模型，将数据文件写入到一个更受管理的存储层中，该层能够与主流查询引擎（如Presto）进行有效的互操作。此外，Hudi在项目演变中积累了丰富的经验，为数据湖的管理和扩展提供了坚实的基础。
2. Hudi的核心特性
Hudi通过以下两个主要原语实现流式处理与批处理的结合：
- 记录级别更新/删除：支持更新或删除特定记录，使用文件/记录级别索引提供事务保证，查询时可获取最新提交的快照以生成结果。
- 增量查询：支持从指定时间点开始对表中所有更新、插入、删除记录进行增量查询。
这些特性使得数据工程师无需重写整个表或重新加载所有数据，仅需处理更新和删除的记录即可显著提升处理效率。
3. Hudi表类型
Hudi支持两种主要表类型，适用于不同的数据访问和存储需求：
3.1 Copy On Write (COW) 表
- 数据存储格式：列式存储格式（如Parquet）。
- 特点：
- 在写入时同步更新版本/重写数据。
- 适合需要最新数据访问的场景，但可能带来较高的延迟和I/O开销。
3.2 Merge On Read (MOR) 表
- 数据存储格式：结合列式存储格式（Parquet）和行存储格式（Avro）。
- 特点：
- 增量写入到delta文件中，后续通过压缩操作与基础Parquet文件合并。
- 提供较低的数据延迟和I/O开销，但Parquet文件大小通常较大。
4. Hudi查询类型
Hudi提供三种主要查询类型，满足不同的数据访问需求：
4.1 快照查询
- 查询特定提交/压缩版本的表的最新快照。
- 对于Merge On Read表，通过合并基础Parquet文件和增量delta文件提供近实时数据（通常在分钟级别）。
- 对于Copy On Write表，直接提供最新版本的Parquet数据。
4.2 增量查询
- 查询从指定时间点以来新写入的数据。
- 适用于需要处理数据变更流的场景，如ETL/派生管道。
4.3 读优化查询
- 查询特定提交/压缩版本的表的最新快照。
- 仅提供最新版本的基础/列式数据文件。
- 与非Hudi表相同的列式查询性能。
5. Presto与Hudi集成
Presto作为一款高性能的查询引擎，与Hudi的集成是数据湖生态系统的重要组成部分。随着时间的推移，Presto对Hudi表的支持能力不断增强。
5.1 早期集成方案
- Hudi最初通过自定义注解和inputformat实现与Presto的集成。
- 提供了基本的COW表支持，并能读取MOR表的优化查询（仅从基础Parquet文件获取数据）。
- 该方法存在以下缺陷：
- 对NameNode的RPC调用次数过多，可能导致背压。
- 冗余地扫描和复用Hudi表的分区文件。
- 解决方案：
- 通过在Hudi表中添加编译时依赖项，优化切片加载逻辑。
- 在Presto的
DirectoryLister接口中引入PathFilter，提供定制化的文件过滤逻辑。
5.3 Presto支持MOR表查询
- 后续版本中，Presto增强了对MOR表的支持。
- 通过引入新的
InputFormat和RecordReader类，实现对MOR表中更新鲜数据的访问。 - 在Hive中，通过自定义切片加载器和记录读取器，支持对MOR表的实时查询。
6. Hudi与Presto的未来计划
Hudi与Presto的集成仍有诸多值得探索的领域：
6.1 引导表支持
- 提供对外部数据引导表的支持，允许用户在不重写数据集的情况下迁移至Hudi表。
- 利用现有的MOR查询支持，实现高效的数据迁移。
6.2 时间点查询
- 在Presto中支持Hudi表的时间点查询。
- 通过在metastore中注册增量表，结合查询谓词获取详细信息。
- 在Spark中已有增量查询实现，Presto需要类似的支持。
6.3 压缩和优化
- 优化Hudi的
listStatus操作，减少对云/对象存储的大量元数据查询。 - 提供更高效的文件切片和元数据管理机制，提升查询性能。
6.4 索引优化
- 提供记录级别索引支持，减少查询开销。
- 探索在Presto查询规划中利用索引信息的方法。
7. 总结
Apache Hudi为大规模数据湖的管理提供了强大的基础支持，而Presto作为一款高性能查询引擎，是连接数据湖和用户需求的重要桥梁。随着两者的深度集成，企业能够更高效地处理和分析数据，实现实时数据访问和快速决策。
如需了解更多技术细节或参与Hudi与Presto的集成项目，请访问Apache Hudi官方文档或参与开源社区讨论。
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