Hudi 原理 | 聊一聊 Apache Hudi 原理

作为这个公众号的第二篇文章，来讲讲近年来比较火，并有越来越火的趋势的存储系统——Hudi。Hudi经常被拿来跟Delta，Iceberg一起，并称为“数据湖三剑客”，最近的热度也是越来越高，被很多的大公司采用（例如字节，bilibili，顺丰等），相信有不少朋友也正在考虑引入Hudi，或者已经进入调研试用的阶段。然而Hudi的概念很多，文档写得稍微语焉不详，估计有些朋友看完文档以后还是“有点懵”。这篇文章就是希望讲清楚Hudi的原理，帮助大家更好地理解Hudi的工作机制和每个配置项的含义，然后在生产环境可以用好Hudi。

首先我会讲一讲Hudi的背景，因为背景对理解一个项目很关键。（只想看原理的朋友，可以直接跳到第二节）

Hudi，正式的全称是Hadoop Upsert Delete and Incremental。其实关于这个名字也不用太较真，因为都是后来附会上去的，从源代码里可以看到这个项目最初的名字是hoodie，和现在的名字发音相同。但这个名字还是透露了一些信息的，那就是Hudi项目最初的设计目标：在hadoop上实现update和delete操作。

为什么会有update和delete的需求？uber在开源Hudi的文章中解释了：

最初uber使用的是Lambda架构，但是有个问题是计算逻辑分为批量和实时两种，要保持两者的逻辑完全一致很困难（毕竟是两套代码）。

然后uber转向了Kappa架构，使得两套代码变为一套，但是存储依然有两套，分别支持实时写入和批量写入。

为了把存储也统一起来，减少运维的压力，就需要让负责批量写入的存储系统也能支持实时写入，这就产生了update和delete的需求。为什么呢？有多种原因，例如实时计算常有的迟到数据，还有业务时效性要求以及一些合规需求（GDPR要求平台允许用户删除自己的数据）。而众所众知的是，无论是HDFS还是云平台的对象存储（例如aws的s3，阿里云的oss等），都不支持update而只能overwrite，因此要实现update和delete功能，就必须在底层存储之上做文章。Hudi于是应运而生。

讲完了背景，接下来我们会深入Hudi的实现部分。和上一篇文章《详解Parquet格式》一样，这次我同样会循着一条主线来讲解Hudi，这条主线就是Hudi的标志性功能——Upsert。

Upsert可以说是Hudi的招牌，正如上一节所说，Hudi最初的设计目标就是在hadoop上实现数据的update。于是这里的核心问题就是

如何在一个只能overwrite的文件系统上实现update操作？

Hudi解决了这个问题，使用了一种很简单的思想，那就是

把一个完整的文件拆分为多个“小文件”，当需要更新其中某条记录时，只要把包含这条记录的“小文件”给重写一遍即可。

到这里还没有出现任何Hudi的概念，例如Copy on Write（简称COW）或Merge on Read（简称MOR），是不是？别急，马上我就会拿COW表来举例。之所以先讲COW表，是因为这种类型的表原理更加简单，也是MOR表的基础。而且Hudi最初的版本只支持COW表，可见这是Hudi的立项之本。

接下来我会用一个例子直观地展示下COW表的upsert是如何实现的。

首先，假设我们向一张Hudi表中预先写入了5行数据，如下

这时在我们的hdfs里面，会有下面2个目录，以及1个隐藏的.hoodie目录。

warehouse├── .hoodie├── 20220101│   └── fileId1_001.parquet└── 20220102    └── fileId2_001.parquet

文件名分为两部分，fileId是Hudi中的一个概念，后面会做解释，001则是commitId。

画成图就是

可以看到，属于20220101分区的3条数据保存在一个parquet文件：fileId1_001.parquet，属于20220102分区的2条数据则保存在另一个parquet文件：fileId2_001.parquet。

然后我们再写入3条新的数据。其中有2条数据是新增，1条数据是更新。写入的数据如下

写入完成后，hdfs里面的文件结构会变成这样

warehouse├── .hoodie├── 20220101│   ├── fileId1_001.parquet│   └── fileId1_002.parquet├── 20220102│   └── fileId2_001.parquet└── 20220103    └── fileId3_001.parquet

注意.hoodie这个目录，里面保存了hudi的元数据

画成图就是

可以看到，更新的那一条记录，实际被写入到了同一个分区下的新文件：fileId1_002.parquet。这个新文件的fileId和上一个相同，只不过commitId变成了002。同时还有一个新文件：fileId3_001.parquet。

update到这里就算完成了，那么使用这张表的用户又是如何读到更新以后的数据呢？Hudi客户端在读取这张表时，会根据.hoodie目录下保存的元数据信息，获知需要读取的文件是：fileId1_002.parquet，fileId2_001.parquet，fileId3_001.parquet。这些文件里保存的正是最新的数据。

读取的是最新的文件

以上就是Hudi实现update的原理。在有了相对直观的理解之后，我们就可以进一步深入实现细节了。

这一节会对Hudi的写入逻辑进行更细节的讲解。首先来看下Hudi使用spark接口进行upsert的代码

df.write.format("hudi").  option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "txn_id").  option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "date").  option(TABLE_NAME, tableName).  mode(Overwrite).  save()

注意到这里有两个必填的配置项：RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY和PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY，它们的含义是“作为recordKey的字段名”，“作为partitionPath的字段名”。请记住这两个字段，在后面的写入过程中有非常重要的作用。

Upsert的过程整体分为3步（这里省略了很多不太重要的步骤）：

1. 根据partitionPath进行重新分区。

2. 根据recordKey确定哪些记录需要插入，哪些记录需要更新。对于需要更新的记录，还需要找到旧的记录所在的文件。（这个过程被称为tagging）

3. 把记录写入实际的文件。

Step1. 重新分区

无论DataFrame在写入前是如何分区的，Hudi都会对它们进行重新分区。重新分区的依据就是partitionPath。partitionPath相同的record都会被分到同一个partition，并交给一个executor负责写入。上面例子中的配置项PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY就是用来指定record里面的哪个字段作为partitionPath。

Step2. Tagging

在确定了每个record的partition之后，接下来做的就是tagging。tagging是写入过程中最重要的一步，核心逻辑是确定每条record是insert还是update，以及如果是update，则定位到上次写入时的fileId。

Hudi如何确定一条record是insert还是update？是通过recordKey。用户在写入时需要指定每条record的recordKey，Hudi会用这个recordKey和现有的数据进行比对，如果找到一条key相同的record，则认为这次新的写入是update，否则就是insert。

对于一条update的数据，也就是说之前曾经插入过相同key的record，那么Hudi会把旧的record的fileId取出来，作为这条新record的fileId。之前一直没有解释fileId的含义，现在可以解释下了。fileId是Hudi为每条record赋予的id，用于标识这条record被保存在哪个文件里，或者更严格地说，是“哪一批文件”里。由于每次update都会生成一个新的文件，但是共享同一个fileId，所以最终会变成一批文件。Hudi把具有相同fileId的一批文件称为file group。最后，fileId本身是一个uuid，是全局唯一的。

warehouse├── .hoodie├── 20220101│   ├── fileId1_001.parquet│   └── fileId1_002.parquet├── 20220102│   └── fileId2_001.parquet└── 20220103    └── fileId3_001.parquet

文件名里包含fileId1的2个文件就是一个file group

整个tagging过程还有一个显而易见的问题，那就是tagging需要在已有的数据里寻找key相同的record，如果表的数据量比较大时会非常耗时。为了解决这个问题，Hudi引入了index机制，下一节我会更详细地讲一讲。

Step3. 写入文件

当tagging完成以后，就会开始真正地写入数据。Hudi会把需要写入的数据分为insert和update两部分，update的数据会用原来的fileId进行写入，insert的数据则会生成一个新的fileId用于写入。值得一提的是，insert的数据也不会全部写入到同一个文件，而是到达了一定阈值（由hoodie.parquet.max.file.size配置项控制）以后，关闭当前文件，换一个新的文件继续写入（同时也会生成一个新的fileId）。

讲完了Hudi的upsert过程，Hudi的基础框架就已经比较清楚了。后面的大部分工作都是在这个基础上的优化。这里试讲下其中的几个

Merge on Read

Hudi最大的特征就是表分为Copy on Write和Merge on Read两种类型。Copy on Write的工作原理上文已经解释过了，Merge on Read则是对Copy on Write的优化。优化了什么呢？主要是写入性能。

从上面的例子中可以看到，对于COW表，每次更新都会生成一个新的文件，里面包括了更新的数据以及属于同一个文件但没有被更新的老数据。所以这个文件比较大，写入也会比较慢。

txn_id=3是更新的数据，1和2没有变化，是老数据

为了加快写入（主要是update）的速度，Hudi引入了MOR表。和COW表最大的不同就是，MOR表在更新时只会把更新的那部分数据写入一个.log文件，因为.log文件不包含老数据，也不涉及tagging，又是顺序写入的，所以写入会非常快。而当客户端要读取数据时，会有两种选择：

1. 读取时动态地把.log文件和原始数据文件（称为base文件）进行merge

2. 异步地把.log文件和base文件merge，如果merge还没完成，只能读到上个版本的数据

无论是哪一种办法，都有利有弊。第一种办法的优点是数据保证最新，缺点是读取的性能较差。第二种办法的优点是读取的性能和COW表相同，缺点是异步merge（称为compaction）有一定的延迟。这也就是Hudi官网上展示的snapshot query和read optimised query的差异来源

Index

在upsert的工作原理中，我们提到了tagging过程中需要使用index确定每一条数据之前是否已经插入过。这个index也有很多门道，Hudi默认提供了3种index实现，同时允许用户实现自己的index。

这3种index分别是：Bloom Index，Simple Index和HBase Index。

• Bloom Index：实现原理是bloom filter。优点是效率高，缺点是bloom filter固有的假阳性问题，所以Hudi对bloom filter里存在的key，还需要回溯原文件再查找一遍。Hudi默认使用的是Bloom Index。

• Simple Index：实现原理是把新数据和老数据进行join。优点是实现最简单，无需额外的资源。缺点是性能比较差。

• HBase Index：实现原理是把index存放在HBase里面。优点是性能最高，缺点是需要外部的系统，增加了运维压力。

Index还有一个概念是global index和non-global index。这两者有什么区别呢？global index里面存放了一张表里所有record的key，而non-global index是每个partition都有一个对应的index，里面只存放了本partition的key。所以如果用户使用non-global index，就必须保证同一个key的record不会出现在多个partition里面。看起来global index比non-global index更好，为什么还要有non-global index？主要是出于index的维护成本和写入性能考虑。因为维护一个global index的难度更大，对写入性能的影响也更大。

在这一篇文章里，我整体介绍了COW表的写入原理，可以说这是Hudi的基础，有助于理解Hudi的所有方面。下一篇文章，我会对MOR表的实现原理，以及Hudi增量写入的原理等，再做一些介绍。