hudi 数据，hudi数据如何写入

本文目录导读：

1. Hudi简介
2. Hudi数据写入的基本原理
3. Hudi数据写入的方法
4. 优化Hudi数据写入的最佳实践

《深入解析Hudi数据写入：原理、方法与最佳实践》

Hudi简介

Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源的数据湖框架，旨在为大数据处理提供高效的数据管理和存储能力，它在处理海量数据的更新、删除和增量查询等方面表现出色，被广泛应用于数据仓库、数据湖等场景。

图片来源于网络，如有侵权联系删除

Hudi数据写入的基本原理

（一）基于日志的写入

Hudi采用基于日志（Log - based）的方式来记录数据的变更，当有新数据写入时，它首先会将数据的操作（如插入、更新、删除）记录到日志文件中，这种方式类似于数据库中的事务日志，确保了数据操作的原子性和可追溯性，在一个电商业务场景中，当用户更新了订单状态时，Hudi会先将这个更新操作记录到日志中，然后再将更新后的数据合并到实际存储的数据集中。

（二）索引机制

为了能够快速定位要更新或删除的数据，Hudi建立了索引机制，索引包含了数据的关键信息（如记录的唯一标识）与数据存储位置的映射关系，当执行写入操作时，通过索引可以迅速找到目标数据的存储位置，从而提高写入效率，如果以订单号作为唯一标识，Hudi的索引可以根据订单号快速定位到对应的订单数据存储的文件和偏移量。

Hudi数据写入的方法

（一）Spark集成写入

1、配置Spark环境

- 需要在Spark应用程序中引入Hudi相关的依赖库，这些依赖库包含了Hudi的核心功能以及与Spark集成的组件，在Maven项目中，可以添加如下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.hudi</groupId>
    <artifactId>hudi - spark - bundle_2.11</artifactId>
    <version>[指定版本号]</version>
</dependency>

- 配置Spark的相关参数，如内存分配、执行器数量等，合理的配置可以提高写入性能，可以设置spark.executor.memory为适当的值（如4g），根据集群资源和数据量大小进行调整。

2、定义写入操作

- 在Spark中，可以使用DataFrame或Dataset来操作数据，从数据源（如CSV文件、数据库等）读取数据到DataFrame，从CSV文件读取订单数据：

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("HudiWriteExample").getOrCreate()
order_df = spark.read.csv("orders.csv", header = True, inferSchema = True)

- 对DataFrame进行必要的转换和处理，添加一些计算列或者过滤掉无效数据，之后，使用Hudi提供的写入操作将DataFrame写入到Hudi表中，以COW（Copy - on - Write）模式写入：

from org.apache.hudi import DataSourceWriteOptions
options = {
    DataSourceWriteOptions.TABLE_TYPE_OPT_KEY: "COPY_ON_WRITE",
    DataSourceWriteOptions.RECORD_KEY_FIELD_OPT_KEY: "order_id",
    DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY: "update_time"
}
order_df.write.format("hudi").options(**options).mode("append").save("hudi://orders_table")

- 在这个例子中，TABLE_TYPE_OPT_KEY指定了表的类型为COW，RECORD_KEY_FIELD_OPT_KEY指定了记录的唯一标识字段为order_id，PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY指定了用于预合并（处理数据更新冲突等情况）的字段为update_time。

图片来源于网络，如有侵权联系删除

（二）Flink集成写入

1、Flink环境准备

- 类似地，在Flink项目中引入Hudi依赖，在Flink的构建文件（如Maven或Gradle）中添加Hudi - Flink相关的依赖项。

- 配置Flink的运行时环境，包括任务管理器的数量、内存设置等。

2、编写Flink写入逻辑

- 使用Flink的DataStream或Table API来处理数据，从数据源创建DataStream，如从Kafka主题读取实时订单流数据：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> orderStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("order_topic", new SimpleStringSchema(), properties));

- 将DataStream转换为适合写入Hudi的格式，将JSON格式的订单流数据解析为Row类型的DataStream，之后，使用Hudi - Flink的写入操作将数据写入Hudi表，在Flink中，也可以指定类似的写入选项，如表类型（COW或MOR - Merge - on - Read）、记录标识字段等。

优化Hudi数据写入的最佳实践

（一）数据分区优化

1、合理划分分区

- 根据业务特点和查询模式对数据进行分区，在一个日志分析系统中，可以按照日期、地区等维度进行分区，这样在写入数据时，新数据可以按照分区规则快速定位到对应的存储位置，同时在查询时也能减少不必要的数据扫描，如果按照日期分区，每天的日志数据会被写入到对应的日期分区文件夹下。

2、分区修剪

- 在查询数据时，利用分区修剪（Partition Pruning）技术，Hudi支持根据查询条件自动跳过不相关的分区，当查询特定日期范围内的订单数据时，Hudi只会读取包含目标日期的分区，而不会扫描整个数据集，从而提高查询效率。

图片来源于网络，如有侵权联系删除

（二）写入模式选择

1、COW与MOR模式权衡

COW（Copy - on - Write）模式在写入数据时会直接更新数据文件，适合数据更新频率较低的场景，因为每次更新都需要重写整个数据文件，频繁更新会导致大量的磁盘I/O，对于一些配置表，数据更新不频繁，COW模式可以保证数据的一致性和查询性能。

MOR（Merge - on - Read）模式则将数据的更新操作记录在增量日志文件中，查询时再将增量数据与原始数据合并，这种模式适合高频率更新的场景，因为它避免了频繁重写数据文件，在实时用户行为数据收集场景中，用户行为数据不断更新，MOR模式可以高效地处理这些更新操作。

（三）批量写入与小文件处理

1、批量写入

- 在写入数据时，尽量采用批量写入的方式，将多个小的数据批次合并成一个较大的批次进行写入，这样可以减少写入操作的次数，提高写入效率，在从数据库中抽取数据写入Hudi时，可以设置合适的抽取批次大小，将多个小的查询结果合并后再写入Hudi。

2、小文件处理

- 小文件会导致存储效率低下和查询性能下降，Hudi提供了一些小文件合并的机制，可以定期触发小文件合并任务，将多个小文件合并成一个较大的文件，可以设置一个定时任务，每天凌晨对前一天产生的小文件进行合并操作。

Hudi数据写入涉及到多个方面的知识和技术，从基本原理到具体的写入方法，再到优化的最佳实践，通过深入理解这些内容，可以在实际应用中高效地将数据写入Hudi数据湖，满足不同业务场景下的数据管理和分析需求。

标签： #hudi #数据 #如何