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Hudi 数据管理和存储概述

2022-07-03 09:00:00 【小胡今天有变强吗】

**Hudi 是如何管理数据？ **

使用表Table形式组织数据，并且每张表中数据类似Hive分区表，按照分区字段划分数据到不同目录中，每条数据有主键PrimaryKey，标识数据唯一性。

Hudi 数据管理

Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用HDFS这种分布式的文件系统存储。为了分析性能和数据的可靠性，一般使用HDFS进行存储。以HDFS存储来看，一个Hudi表的存储文件分为两类。

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YvuTlmxp-1654782269035)(C:\Users\Husheng\Desktop\大数据框架学习\image-20220609205143126.png)]$

（1）.hoodie 文件：由于CRUD的零散性，每一次的操作都会生成一个文件，这些小文件越来越多后，会严重影响HDFS的性能，Hudi设计了一套文件合并机制。 .hoodie文件夹中存放了对应的文件合并操作相关的日志文件。

Hudi把随着时间流逝，对表的一系列CRUD操作叫做Timeline，Timeline中某一次的操作，叫做Instant。

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8Glv0pMg-1654782269036)(C:\Users\Husheng\Desktop\大数据框架学习\image-20220609205512376.png)]$

（2）amricas和asia相关的路径是实际的数据文件，按分区存储，分区的路径key是可以指定的。

Hudi真实的数据文件使用Parquet文件格式存储；
其中包含一个metadata元数据文件和数据文件parquet列式存储。
Hudi为了实现数据的CRUD，需要能够唯一标识一条记录，Hudi将把数据集中的唯一字段(record key ) + 数据所在分区 (partitionPath) 联合起来当做数据的唯一键。

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vkMLkqhU-1654782269037)(C:\Users\Husheng\Desktop\大数据框架学习\image-20220609205849955.png)]$

Hudi数据集的组织目录结构与Hive表示非常相似，一份数据集对应这一个根目录。数据集被打散为多个分区，分区字段以文件夹形式存在，该文件夹包含该分区的所有文件。

在根目录下，每个分区都有唯一的分区路径，每个分区数据存储在多个文件中。

每个文件都有惟一的fileId和生成文件的commit所标识。如果发生更新操作时，多个文件共享相同的fileId，但会有不同的commit。

以时间轴（timeline）的形式将数据集上的各项操作元数据维护起来，以支持数据集的瞬态视图，这部分元数据存储于根目录下的元数据目录。一共有三种类型的元数据：
Commits：一个单独的commit包含对数据集之上一批数据的一次原子写入操作的相关信息。我们用单调递增的时间戳来标识 commits，标定的是一次写入操作的开始。
Cleans：用于清除数据集中不再被查询所用到的旧版本文件的后台活动。
Compactions：用于协调Hudi内部的数据结构差异的后台活动。例如，将更新操作由基于行存的日志文件归集到列存数据上。