apache/hudi
项目简介
大数据上的更新插入、删除与增量处理
Upserts, Deletes And Incremental Processing on Big Data.
智能解读
Apache Hudi是一个构建在开放表格式之上的开源数据湖仓平台，专为处理大规模数据而设计。它解决了传统大数据存储（如HDFS）难以高效支持数据更新、删除和增量处理的痛点。通过将数据存储在云对象存储（如S3）上，Hudi提供了内置的摄取、索引和管理工具，支持使用Apache Spark或Flink进行数据写入。其核心价值在于能够像数据库一样对海量数据执行快速的更新插入（Upsert）和删除操作，同时维护完整的变更历史时间线，并保证读写过程中的快照隔离。这使得Hudi非常适用于需要近实时数据摄入、变更数据捕获（CDC）、增量数据处理以及构建高效数据湖仓的场景，帮助企业在单一平台上统一流批处理，简化数据架构。
智能标签
使用场景
最适合需要在大数据环境中实现高效记录级更新、增量处理和统一流批架构的场景。
实时数据湖更新
传统数据湖（如HDFS+S3）不支持高效的记录级更新和删除，导致无法处理CDC（变更数据捕获）数据或修正错误数据。
使用Hudi的Upsert/Delete功能，通过记录级索引（如布隆过滤器）快速定位并更新/删除特定记录，同时保持ACID事务特性。
从MySQL binlog同步用户资料变更到数据湖，当用户修改手机号时，Hudi能快速找到并更新该用户的记录，而无需重写整个分区。
增量ETL管道
全量处理大数据表效率低下且浪费资源，但手动实现增量处理逻辑复杂且容易出错。
利用Hudi的增量查询（Incremental Query）功能，只读取自上次处理以来新增或变更的数据，构建高效的增量ETL管道。
每晚从订单表中只处理过去24小时内新增或修改的订单，而不是扫描数十亿条历史记录，将处理时间从小时级降至分钟级。
数据版本回溯
数据出错或需要分析历史状态时，传统数据湖难以快速回溯到特定时间点的数据快照。
使用Hudi的时间旅行查询（Time-Travel Query），基于时间线元数据直接查询任意历史版本的数据。
发现某次ETL任务污染了数据，可立即查询污染前一刻的数据快照进行分析，或快速回滚到正确版本。
流批统一处理
流处理（如Kafka）和批处理（如Hive）使用不同存储格式，导致数据孤岛和重复开发。
将Hudi作为统一存储层，支持流式写入（近实时）和批量写入，同时提供快照查询、增量查询等多种读取模式。
Kafka实时流写入用户行为数据到Hudi表，同时每天批量补全用户属性，分析师可用同一张表进行实时仪表盘查询和批量报表分析。
项目健康度
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