Hudi概念术语
一、Timeline
Hudi数据湖可以维护很多张表，与Hive类似，数据存储在HDFS不同的目录结构中。Hudi维护了表在不同时刻执行的所有操作的Timeline，这有助于提供表的瞬时视图。
Timeline 是 HUDI 用来管理提交（commit）的抽象，每个 commit 都绑定一个固定时间戳，分散到时间线上。在Timeline上，每个commit被抽象为一个 HoodieInstant(Hoodie瞬时时刻)，一个 instant 记录了一次提交(commit)的行为、时间戳、和状态，也就是说每个HoodieInstant 包含Action、Time、State三个部分，下面介绍每个HoodieInstant对应的这三个部分。
- Instant Action
Instant Action指的是对Hudi表执行的操作类型，目前包括COMMITS、CLEANS、DELTA_COMMIT、COMPACTION、ROLLBACK、SAVEPOINT这6种操作类型。
1）Commits：表示一批记录原子性的写入到一张表中。
2）Cleans:清除表中不再需要的旧版本文件。
3）Delta_commit:增量提交指的是将一批记录原子地写入MergeOnRead类型表，其中一些/所有数据都可以写入增量日志。
4）Compaction：将行式文件转化为列式文件。
5）Rollback:Commits或者Delta_commit执行不成功时回滚数据，删除期间产生的任意文件。
6）Savepoint:将文件组标记为“saved”,cleans执行时不会删除对应的数据。
- Instant Time
Instant Time表示一个时间戳，这个时间戳必须是按照Instant Action开始执行的时间顺序单调递增的。
- Instant State
Instant State表示在指定的时间点（Instant Time）对Hudi表执行操作（Instant Action）后，表所处的状态，目前包括REQUESTED（已调度但未初始化）、INFLIGHT（当前正在执行）、COMPLETED（操作执行完成）这3种状态。
HUDI的读写API通过Timeline的接口可以方便的在commits上进行条件筛选，对 history和on-going的commit应用各种策略，快速筛选出需要操作的目标commit。
下面结合官网中给出的例子理解下Timeline，例子场景是，在10:00~10:20之间，要对一个Hudi表执行Upsert操作，操作的频率大约是5分钟执行一次,每次操作执行完成，会看到对应这个Hudi表的Timeline上，有一系列的Commit元数据生成。当满足一定条件时，会在指定的时刻对这些COMMIT进行CLEANS和COMPACTION操作，这两个操作都是在后台完成，其中在10:05之后执行了一次CLEANS操作，10:10之后执行了一次COMPACTION操作。
我们看到，从数据生成到最终到达Hudi系统，可能存在延迟，如上图数据大约在07:00、08:00、09:00时生成，数据到达大约延迟了分别3、2、1小时多，最终生成COMMIT的时间才是Upsert的时间。通过使用Timeline来管理，当增量查询10:00之后的最新数据时，可以非常高效的找到10:00之后发生过更新的文件，而不必根据延迟时间再去扫描更早时间的文件，比如这里，就不需要扫描7:00、8:00或9:00这些时刻对应的文件（Buckets）。
二、文件格式及索引
Hudi将表组织成HDFS上某个指定目录（basepath）下的目录结构，表被分成多个分区，分区是以目录的形式存在，每个目录下面会存在属于该分区的多个文件，类似Hive表，每个Hudi表分区通过一个分区路径（partitionpath）来唯一标识。
在每个分区下面，通过文件分组（file groups）的方式来组织，每个分组对应一个唯一的文件ID。每个文件分组中包含多个文件分片（file slices）(一个新的 base commit time 对应一个新的文件分片，实际就是一个新的数据版本），每个文件分片包含一个Base文件（*.parquet），这个文件是在执行COMMIT/COMPACTION操作的时候生成的，同时还生成了几个日志文件（*.log.*），日志文件中包含了从该Base文件生成以后执行的插入/更新操作。
Hudi采用MVCC设计，当执行COMPACTION操作时，会合并日志文件和Base文件，生成新的文件分片。CLEANS操作会清理掉不用的/旧的文件分片，释放存储空间。
Hudi会通过记录Key与分区Path组成Hoodie Key，即Record Key Partition Path，通过将Hoodie Key映射到前面提到的文件ID，具体其实是映射到file_group/file_id，这就是Hudi的索引。一旦记录的第一个版本被写入文件中，对应的Hoodie Key就不会再改变了。
HUDI的Base file(parquet 文件)在根目录中的”.hoodie_partition_metadata”去记录了record key组成的 BloomFilter，用于在 file based index 的实现中实现高效率的key contains检测，决定数据是新增还是更新。
三、表类型
Hudi提供了两种表格式，Copy On Write Table (COW)和Merge On Read Table(MOR)，他们会在数据的写入和查询性能上有所不同。
1、Copy On Write - COW
Copy On Write简称COW,在数据写入的时候，复制一份原来的拷贝，在其基础上添加新数据,生成一个新的持有base file （*.parquet，对应写入的instant time）的File Slice，数据存储格式为parquet列式存储格式。用户在读取数据时，会扫描所有最新的File Slice下的base file。
如上图，每一个颜色都包含了截至到其所在时间的所有数据。老的数据副本在超过一定的个数限制后，将被删除（hoodie.cleaner.commits.retained 参数配置，保留几个历史版本，不包含最后一个版本，默认10个）。这种类型的表，没有compact instant，因为写入时相当于已经compact了。
- 优点
读取时只需要读取对应分区的一个数据文件即可，比较高效。
- 缺点
数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时，且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。
2、Merge On Read - MOR
Merge On Read简称MOR，使用列式存储（parquet）和行式存储（arvo）混合的方式来存储数据。更新时写入到增量（Delta）文件中，之后通过同步或异步的COMPACTION操作，生成新版本的列式格式文件。
Merge-On-Read表存在列式格式的Base文件，也存在行式格式的增量（Delta）文件，新到达的更新都会写到增量日志文件中（log文件），根据实际情况进行COMPACTION操作来将增量文件合并到Base文件上。
通过参数”hoodie.compact.inline”来开启是否一个事务完成后执行压缩操作，默认不开启。通过参数“hoodie.compact.inline.max.delta.commits”来设置提交多少次合并log文件到新的parquet文件，默认是5次。这里注意，以上两个参数都是针对每个File Slice而言。我们同样可以控制“hoodie.cleaner.commits.retained”来保存有多少parquet文件，即控制FileSlice文件个数。
上图中，每个文件分组都对应一个增量日志文件（Delta Log File）。COMPACTION操作在后台定时执行。会把对应的增量日志文件合并到文件分组的Base文件中，生成新版本的Base文件。
对于查询10:10之后的数据的Read Optimized Query，只能查询到10:05及其之前的数据，看不到之后的数据，查询结果只包含版本为10:05、文件ID为1、2、3的文件；但是Snapshot Query是可以查询到10:05之后的数据的。
Read Optimized Query与Snapshot Query是两种不同的查询类型，后文会解释到。
- 优点
由于写入数据先写delta log，且delta log较小，所以写入成本较低。
- 缺点
需要定期合并整理compact，否则碎片文件较多。读取性能较差，因为需要将delta log 和 老数据文件合并。
3、COW&MOR对比
对比点 | Copy On Write | Merge On Read |
|---|---|---|
数据延迟 | 每次基于上次生成新的文件-高 | 直接写入Avro log文件-低 |
查询延迟 | 列式-低 | 列式 行式-高 |
更新IO | 每次基于上次生成新的文件-大 | 直接写入log文件-小 |
文件大小 | 单个全量使用parquet文件存储，占用空间小 | 单个全量存储使用parquet avro格式存储，占用空间相对大 |
四、查询类型
Hudi数据查询对应三种查询类型，三种查询类型区别如下：
- Snapshot Query
读取所有Partition下每个FileGroup最新的FileSlice中的文件，Copy On Write表读Base(Parquet格式)文件，Merge On Read 表读Base(Parquet格式)文件 Log（Avro）格式文件，也就是说这种查询模式是将到当前时刻所有数据都读取出来，如果有更新数据，读取的也是更新后数据，例如：MOR模式下，读取对应的Base Log文件就是读取当前所有数据更新后的结果数据。
- Incremantal Query
无论Hudi表模式是COW或者是MOR模式，这种模式可以查询指定时间戳后的增量数据，需要由用户指定一个时间戳。
- Read Optimized Query
这种模式只能查询列式格式Base文件中的最新数据。对于COW表模式，读取数据与Snapshot模式一样。对于MOR模式的数据，读取数据只会读取到Base文件列式数据，不会读取Log文件Avro格式数据。
