使用 Hudi 和 MinIO 构建流数据湖

Apache Hudi 是一个流式数据湖平台，可将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi 不满足于称自己为Delta或Apache Iceberg等开放文件格式，它提供表、事务、更新插入/删除、高级索引、流式摄取服务、数据集群/压缩优化和并发性。

Hudi 于 2016 年推出，牢牢植根于 Hadoop 生态系统，解释了名称背后的含义：Hadoop Upserts and Incrementals。它的开发是为了管理 HDFS 上大型分析数据集的存储。Hudi 的主要目的是减少摄取流数据期间的延迟。

随着时间的推移，Hudi 已经发展到使用云存储和对象存储，包括 MinIO。Hudi 从 HDFS 的转变与世界的大趋势齐头并进，将遗留 HDFS 用于高性能、可扩展和云原生对象存储。Hudi 承诺提供优化，使 Apache Spark、Flink、Presto、Trino 和其他工具的分析工作负载更快，这与 MinIO 对大规模云原生应用程序性能的承诺非常吻合。    

在生产中使用 Hudi 的公司包括优步、亚马逊、字节跳动和Robinhood。这些是世界上一些最大的流数据湖。Hudi在这个用例中的关键在于它提供了一个增量数据处理栈，可以对列式数据进行低延迟处理。通常，系统使用 Apache Parquet 或 ORC 等开放文件格式将数据写出一次，并将其存储在高度可扩展的对象存储或分布式文件系统之上。Hudi 充当数据平面来摄取、转换和管理这些数据。Hudi 使用Hadoop 文件系统 API与存储交互，它与从 HDFS 到对象存储再到内存文件系统的实现兼容（但不一定是最佳的）。    

胡迪文件格式

Hudi 使用一个基础文件和增量日志文件来存储对给定基础文件的更新/更改。基本文件可以是 Parquet（柱状）或 HFile（索引）。增量日志保存为Avro（行），因为在发生更改时记录对基本文件的更改是有意义的。

Hudi 将给定基础文件的所有更改编码为一系列块。块可以是数据块、删除块或回滚块。这些块被合并以导出更新的基础文件。这种编码还创建了一个独立的日志。

Hudi表格格式

表格式由表的文件布局、表的架构和跟踪表更改的元数据组成。Hudi 强制执行写时模式，与对流处理的强调一致，以确保管道不会因非向后兼容的更改而中断。

Hudi 将给定表/分区的文件分组在一起，并在记录键和文件组之间进行映射。如上所述，所有更新都记录到特定文件组的增量日志文件中。这种设计比 Hive ACID 更高效，Hive ACID 必须针对所有基础文件合并所有数据记录以处理查询。Hudi 的设计预期基于快速键的更新和删除，因为它使用文件组的增量日志，而不是整个数据集。

时间线对于理解至关重要，因为它是所有 Hudi 表元数据的真实事件日志来源。在我们的例子中，时间线存储在.hoodie文件夹或存储桶中。事件将保留在时间线上，直到它们被删除。时间线存在于整个表以及文件组中，通过将增量日志应用于原始基础文件来实现文件组的重建。为了优化频繁的写入/提交，Hudi 的设计使元数据相对于整个表的大小保持较小。

时间线上的新事件被保存到一个内部元数据表中，并作为一系列读取合并表实现，从而提供低写入放大。因此，Hudi 可以快速吸收元数据的快速变化。此外，元数据表使用 HFile 基本文件格式，通过一组键的索引查找进一步优化性能，避免读取整个元数据表。作为表格一部分的所有物理文件路径都包含在元数据中，以避免昂贵且耗时的云文件列表。  

胡迪作家

Hudi 编写器促进了 Hudi 作为高性能写入层的架构，支持 ACID 事务，支持非常快速的增量更改，例如更新和删除。

典型的 Hudi 架构依赖于 Spark 或 Flink 管道将数据传输到 Hudi 表。Hudi 写入路径经过优化，比简单地将 Parquet 或 Avro 文件写入磁盘更高效。Hudi 分析写入操作并将它们分类为增量（,, insert）或批量操作（,,,, ） upsert，然后应用必要的优化。deleteinsert_overwriteinsert_overwrite_tabledelete_partitionbulk_insert

Hudi 作者还负责维护元数据。对于每条记录，写入提交时间和该记录唯一的序列号（这类似于 Kafka 偏移量），从而可以导出记录级别的更改。用户还可以在传入数据流中指定事件时间字段，并使用元数据和 Hudi 时间线跟踪它们。这可以显着改进流处理，因为 Hudi 包含每条记录的到达时间和事件时间，从而可以为复杂的流处理管道构建强大的水印。

胡迪读者

写入者和读取者之间的快照隔离允许从所有主要数据湖查询引擎（包括 Spark、Hive、Flink、Prest、Trino 和 Impala）一致地查询表快照。与 Parquet 和 Avro 一样，Hudi 表可以被Snowflake和SQL Server等读取为外部表。

Hudi阅读器被开发为轻量级。只要有可能，就会使用特定于引擎的矢量化读取器和缓存，例如 Presto 和 Spark 中的那些。当 Hudi 必须合并基础文件和日志文件以进行查询时，Hudi 会使用可溢出映射和惰性读取等机制提高合并性能，同时还提供读取优化的查询。

Hudi 包含多个非常强大的增量查询功能。元数据是其中的核心，允许将大型提交作为较小的块使用，并完全解耦数据的写入和增量查询。通过有效地使用元数据，时间旅行只是另一个具有定义的起点和终点的增量查询。Hudi 在任何给定时间点自动将键映射到单个文件组，支持 Hudi 表上的完整 CDC 功能。正如上面 Hudi 作者部分所讨论的，每个表都是由文件组组成的，每个文件组都有自己独立的元数据。  

胡迪万岁！

Hudi 最大的优势在于它摄取流数据和批数据的速度。通过提供upsert，Hudi 执行任务的速度比重写整个表或分区快几个数量级。

为了利用 Hudi 的摄取速度，数据湖屋需要一个能够提供高 IOPS 和吞吐量的存储层。MinIO 的可扩展性和高性能的结合正是 Hudi 所需要的。MinIO 的性能足以为实时企业数据湖提供动力——最近的基准测试在 GET 上达到了 325 GiB/s (349 GB/s)，在 PUT 上达到了 165 GiB/s (177 GB/s)，仅需32 个节点的现成 NVMe SSD。    

一个活跃的企业 Hudi 数据湖存储了大量的小型 Parquet 和 Avro 文件。MinIO 包括许多小文件优化，可实现更快的数据湖。小对象与元数据一起保存，减少了读取和写入 Hudi 元数据和索引等小文件所需的 IOPS。

Schema 是每个 Hudi 表的重要组成部分。Hudi 可以强制执行模式，也可以允许模式演化，以便流数据管道可以在不中断的情况下进行调整。此外，Hudi 强制执行写入模式以确保更改不会破坏管道。Hudi 依靠 Avro 来存储、管理和发展表的模式。

Hudi 为数据湖提供ACID 事务保证。Hudi 确保原子写入：提交以原子方式提交到时间线，并给出一个时间戳，表示操作被认为已经发生的时间。Hudi 隔离了写入程序、表和读取程序进程之间的快照，因此每个进程都对表的一致快照进行操作。Hudi 通过编写器之间的乐观并发控制 (OCC) 和表服务与编写器之间以及多个表服务之间基于非阻塞 MVCC 的并发控制来完善这一点。

Hudi 和 MinIO 教程

本教程将引导您设置 Spark、Hudi 和 MinIO，并介绍一些基本的 Hudi 功能。本教程基于Apache Hudi Spark 指南，适用于云原生 MinIO 对象存储。

请注意，使用版本化存储桶会增加 Hudi 的一些维护开销。任何被删除的对象都会创建一个删除标记。当 Hudi 使用 Cleaner 实用程序清理文件时，删除标记的数量会随着时间的推移而增加。正确配置生命周期管理以清理这些删除标记很重要，因为如果删除标记的数量达到 1000，List 操作可能会阻塞。Hudi 项目维护人员建议使用生命周期规则在一天后清理删除标记。

先决条件

下载并安装Apache Spark。

下载并安装MinIO。记录 IP 地址、控制台的 TCP 端口、访问密钥和秘密密钥。

下载并安装MinIO 客户端。

下载 AWS 和 AWS Hadoop 库并将它们添加到您的类路径中，以便使用 S3A 来处理对象存储。

• AWS：（aws-java-sdk:1.10.34或更高）

• Hadoop：（hadoop-aws:2.7.3或更高）
  

下载Jar 文件，解压缩并将它们复制到/opt/spark/jars.

创建一个 MinIO 桶

使用 MinIO 客户端创建一个存储桶来存放 Hudi 数据：

mc alias set myminio http://<your-MinIO-IP:port> <your-MinIO-access-key>  <your-MinIO-secret-key>
mc mb myminio/hudi

使用 Hudi 启动 Spark

启动 Spark shell 并将 Hudi 配置为使用 MinIO 进行存储。确保使用您的 MinIO 设置为 S3A 配置条目。

spark-shell \
--packages org.apache.hudi:hudi-spark3.3-bundle_2.12:0.12.0,org.apache.hadoop:hadoop-aws:3.3.4 \
--conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' \
--conf 'spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog' \
--conf 'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension' \
--conf 'spark.hadoop.fs.s3a.access.key=<your-MinIO-access-key>' \
--conf 'spark.hadoop.fs.s3a.secret.key=<your-MinIO-secret-key>'\
--conf 'spark.hadoop.fs.s3a.endpoint=<your-MinIO-IP>:9000' \
--conf 'spark.hadoop.fs.s3a.path.style.access=true' \
--conf 'fs.s3a.signing-algorithm=S3SignerType'

然后，在 Spark 中初始化 Hudi。

import org.apache.hudi.QuickstartUtils._
import scala.collection.JavaConversions._
import org.apache.spark.sql.SaveMode._
import org.apache.hudi.DataSourceReadOptions._
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._
import org.apache.hudi.common.model.HoodieRecord

请注意，这将简化重复使用 Hudi 创建外部配置文件的过程。

创建表

尝试一下，使用 Scala 创建一个简单的小型 Hudi 表。Hudi DataGenerator 是一种基于样本旅行模式生成样本插入和更新的快速简便的方法。

val tableName = "hudi_trips_cow"
val basePath = "s3a://hudi/hudi_trips_cow"
val dataGen = new DataGenerator

往Hudi中插入数据并写表到MinIO

下面将生成新的行程数据，将它们加载到 DataFrame 中，并将我们刚刚创建的 DataFrame 作为 Hudi 表写入 MinIO。mode(Overwrite)如果表已经存在，则覆盖并重新创建该表。行程数据依赖于记录键 ( uuid)、分区字段 ( region/country/city) 和逻辑 ( ts) 来确保行程记录对于每个分区都是唯一的。我们将使用默认的写操作，upsert. 当您的工作负载没有更新时，您可以使用insertorbulk_insert哪个可能更快。

val inserts = convertToStringList(dataGen.generateInserts(10))
val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2))
df.write.format("hudi").
options(getQuickstartWriteConfigs).
option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").
option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").
option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").
option(TABLE_NAME, tableName).
mode(Overwrite).
save(basePath)

http://:打开浏览器并使用您的访问密钥和秘密密钥登录 MinIO 。您将在存储桶中看到 Hudi 表。

存储桶还包含.hoodie包含元数据的路径和americas包含asia数据的路径。

看一下元数据。这是.hoodie完成整个教程后我的路径的样子。我们可以看到我在2022年9月13日星期二9点02分、10点37分、10点48分、10点52分和10点56分修改了表格。

查询数据

让我们将 Hudi 数据加载到 DataFrame 中并运行示例查询。

// spark-shell
val tripsSnapshotDF = spark.
read.
format("hudi").
load(basePath)
tripsSnapshotDF.createOrReplaceTempView("hudi_trips_snapshot")
spark.sql("select fare, begin_lon, begin_lat, ts from  hudi_trips_snapshot where fare > 20.0").show()
spark.sql("select _hoodie_commit_time, _hoodie_record_key, _hoodie_partition_path, rider, driver, fare from  hudi_trips_snapshot").show()

与胡迪一起穿越时空

不，我们不是在谈论去看1988 年的Hootie and the Blowfish音乐会。

每次写入 Hudi 表都会创建新的快照。将快照视为可以为时间旅行查询引用的表版本。

尝试一些时间旅行查询（您必须更改时间戳才能与您相关）。

spark.read.
format("hudi").
option("as.of.instant", "2022-09-13 09:02:08.200").
load(basePath)

更新数据

这个过程类似于我们之前插入新数据时的过程。为了展示 Hudi 更新数据的能力，我们将对现有行程记录生成更新，将它们加载到 DataFrame 中，然后将 DataFrame 写入已保存在 MinIO 中的 Hudi 表中。

请注意，我们正在使用append保存模式。一般准则是使用append模式，除非您正在创建一个新表，这样就不会覆盖任何记录。使用 Hudi 的一种典型方式是实时摄取流数据，将它们附加到表中，然后编写一些逻辑，根据刚刚附加的内容合并和更新现有记录。或者，使用overwrite模式写入会删除并重新创建表（如果它已经存在）。

// spark-shell
val updates = convertToStringList(dataGen.generateUpdates(10))
val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(updates, 2))
df.write.format("hudi").
options(getQuickstartWriteConfigs).
option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").
option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").
option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").
option(TABLE_NAME, tableName).
mode(Append).
save(basePath)

查询数据将显示更新的行程记录。

增量查询

Hudi 可以使用增量查询提供自给定时间戳以来更改的记录流。我们需要做的就是提供一个开始时间，从该时间流式传输更改以查看当前提交之前的更改，并且我们可以使用结束时间来限制流。

增量查询对于 Hudi 来说是一件大事，因为它允许您在批处理数据上构建流式管道。

// spark-shell
// reload data
spark.
read.
format("hudi").
load(basePath).
createOrReplaceTempView("hudi_trips_snapshot")
val commits = spark.sql("select distinct(_hoodie_commit_time) as commitTime from  hudi_trips_snapshot order by commitTime").map(k => k.getString(0)).take(50)
val beginTime = commits(commits.length - 2) // commit time we are interested in
// incrementally query data
val tripsIncrementalDF = spark.read.format("hudi").
option(QUERY_TYPE_OPT_KEY, QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL).
option(BEGIN_INSTANTTIME_OPT_KEY, beginTime).
load(basePath)
tripsIncrementalDF.createOrReplaceTempView("hudi_trips_incremental")
spark.sql("select `_hoodie_commit_time`, fare, begin_lon, begin_lat, ts from  hudi_trips_incremental where fare > 20.0").show()

时间点查询

Hudi 可以查询特定时间和日期的数据。

// spark-shell
val beginTime = "000" // Represents all commits > this time.
val endTime = commits(commits.length - 2) // commit time we are interested in
//incrementally query data
val tripsPointInTimeDF = spark.read.format("hudi").
option(QUERY_TYPE_OPT_KEY, QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL).
option(BEGIN_INSTANTTIME_OPT_KEY, beginTime).
option(END_INSTANTTIME_OPT_KEY, endTime).
load(basePath)
tripsPointInTimeDF.createOrReplaceTempView("hudi_trips_point_in_time")
spark.sql("select `_hoodie_commit_time`, fare, begin_lon, begin_lat, ts from hudi_trips_point_in_time where fare > 20.0").show()

使用软删除删除数据

Hudi 支持两种不同的删除记录方式。软删除保留记录键并清空所有其他字段的值。软删除保留在 MinIO 中，并且仅使用硬删除从数据湖中删除。

// spark-shell
spark.
read.
format("hudi").
load(basePath).
createOrReplaceTempView("hudi_trips_snapshot")
// fetch total records count
spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count()
spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot where rider is not null").count()
// fetch two records for soft deletes
val softDeleteDs = spark.sql("select * from hudi_trips_snapshot").limit(2)
// prepare the soft deletes by ensuring the appropriate fields are nullified
val nullifyColumns = softDeleteDs.schema.fields.
map(field => (field.name, field.dataType.typeName)).
filter(pair => (!HoodieRecord.HOODIE_META_COLUMNS.contains(pair._1)
&& !Array("ts", "uuid", "partitionpath").contains(pair._1)))
val softDeleteDf = nullifyColumns.
foldLeft(softDeleteDs.drop(HoodieRecord.HOODIE_META_COLUMNS: _*))(
(ds, col) => ds.withColumn(col._1, lit(null).cast(col._2)))
// simply upsert the table after setting these fields to null
softDeleteDf.write.format("hudi").
options(getQuickstartWriteConfigs).
option(OPERATION_OPT_KEY, "upsert").
option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").
option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").
option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").
option(TABLE_NAME, tableName).
mode(Append).
save(basePath)
// reload data
spark.
read.
format("hudi").
load(basePath).
createOrReplaceTempView("hudi_trips_snapshot")
// This should return the same total count as before
spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count()
// This should return (total - 2) count as two records are updated with nulls
spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot where rider is not null").count()

使用硬删除删除数据

相反，硬删除就是我们认为的删除。记录键和相关字段将从表中删除。

// spark-shell
// fetch total records count
spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count()
// fetch two records to be deleted
val ds = spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").limit(2)
// issue deletes
val deletes = dataGen.generateDeletes(ds.collectAsList())
val hardDeleteDf = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(deletes, 2))
hardDeleteDf.write.format("hudi").
options(getQuickstartWriteConfigs).
option(OPERATION_OPT_KEY,"delete").
option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").
option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").
option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").
option(TABLE_NAME, tableName).
mode(Append).
save(basePath)
// run the same read query as above.
val roAfterDeleteViewDF = spark.
read.
format("hudi").
load(basePath)
roAfterDeleteViewDF.registerTempTable("hudi_trips_snapshot")
// fetch should return (total - 2) records
spark.sql("select uuid, partitionpath from hudi_trips_snapshot").count()

插入覆盖

当数据湖获得更新现有数据的能力时，它就变成了数据湖屋。我们将生成一些新的行程数据，然后覆盖我们现有的数据。此操作比upsertHudi 一次为您计算整个目标分区的操作要快。在这里，我们指定配置以绕过将为upsert您执行的自动索引、预组合和重新分区。

// spark-shell
spark.
read.format("hudi").
load(basePath).
select("uuid","partitionpath").
sort("partitionpath","uuid").
show(100, false)
val inserts = convertToStringList(dataGen.generateInserts(10))
val df = spark.
read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2)).
filter("partitionpath = 'americas/united_states/san_francisco'")
df.write.format("hudi").
options(getQuickstartWriteConfigs).
option(OPERATION.key(),"insert_overwrite").
option(PRECOMBINE_FIELD.key(), "ts").
option(RECORDKEY_FIELD.key(), "uuid").
option(PARTITIONPATH_FIELD.key(), "partitionpath").
option(TBL_NAME.key(), tableName).
mode(Append).
save(basePath)
// Should have different keys now for San Francisco alone, from query before.
spark.
read.format("hudi").
load(basePath).
select("uuid","partitionpath").
sort("partitionpath","uuid").
show(100, false)

发展表模式和分区

Schema evolution 允许您更改 Hudi 表的 schema 以适应数据随时间发生的变化。

下面是一些如何查询和演化架构和分区的示例。有关更深入的讨论，请参阅模式演化 | 阿帕奇胡迪。请注意，如果您运行这些命令，它们将更改您的 Hudi 表架构以与本教程不同。

-- Alter table name
ALTER TABLE oldTableName RENAME TO newTableName
-- Alter table add columns
ALTER TABLE tableIdentifier ADD COLUMNS(colAndType (,colAndType)*)
-- Alter table column type
ALTER TABLE tableIdentifier CHANGE COLUMN colName colName colType
-- Alter table properties
ALTER TABLE tableIdentifier SET TBLPROPERTIES (key = 'value')
#Alter table examples
--rename to:
ALTER TABLE hudi_cow_nonpcf_tbl RENAME TO hudi_cow_nonpcf_tbl2;
--add column:
ALTER TABLE hudi_cow_nonpcf_tbl2 add columns(remark string);
--change column:
ALTER TABLE hudi_cow_nonpcf_tbl2 change column uuid uuid bigint;
--set properties;
alter table hudi_cow_nonpcf_tbl2 set tblproperties (hoodie.keep.max.commits = '10');

目前，SHOW partitions仅适用于文件系统，因为它基于文件系统表路径。  

本教程使用 Spark 来展示 Hudi 的功能。但是，Hudi 可以支持多种表类型/查询类型，并且可以从 Hive、Spark、Presto 等查询引擎查询 Hudi 表。Hudi 项目有一个演示视频，展示了基于 Docker 的所有这些设置，所有相关系统都在本地运行。

叱！叱！让我们在 MinIO 上构建 Hudi 数据湖吧！

Apache Hudi 是第一个用于数据湖的开放表格式，在流式架构中值得考虑。Hudi社区和生态系统生机勃勃且活跃，越来越重视用 Hudi/对象存储替换 Hadoop/HDFS 以实现云原生流数据湖。将 MinIO 用于 Hudi 存储为多云数据湖和分析铺平了道路。MinIO 包括主动-主动复制以在不同位置（本地、公共/私有云和边缘）之间同步数据，从而实现企业所需的重要功能，例如地理负载平衡和快速热-热故障转移。