### Hudi在Uber中的大规模近实时管道应用
#### 概述
Hudi（Hadoop Unified Data Index）是一种开源框架，旨在解决基于Apache Hadoop的数据湖上增量数据处理、更新及查询的问题。它通过引入一种新的数据层——Hoodie表，来支持对大数据集进行高效读写操作，同时保持了数据的ACID属性。Uber利用Hudi构建其大规模的近实时数据处理管道，实现了数据的快速摄取与分析。
#### Hudi架构关键组件
1. **ChangeLog**：记录每个数据文件的更改历史，用于实现增量处理。
2. **Normal Table**：即传统的Hive、Spark或Presto表，作为Hudi表的底层存储。
3. **Dataset**：Hudi中的核心概念，指代一组具有特定属性的数据集合。
4. **DataSource**：用于将数据源连接到Hudi表的接口，此处特指Spark DataSource API。
5. **Index**：提供对数据文件的快速查找机制。
6. **Data Files**：存储实际的数据。
7. **Timeline**：管理Hudi表的状态和版本，跟踪所有数据操作的时间线。
8. **Metadata**：元数据信息，包括表结构、索引等。
9. **Hive Queries**：使用Hive对Hudi表进行查询。
10. **Presto Queries**：使用Presto对Hudi表进行查询。
11. **Spark DAGs**：定义Spark作业的执行流程，包括数据转换和处理逻辑。
12. **Store & Index**：数据存储与索引机制的结合，提高了数据访问速度。
13. **Data Read**：从存储中读取数据的过程。
14. **Storage Type**：指代不同的存储类型，如REALTIME、READ、OPTIMIZED等，对应不同的成本和延迟特性。
#### 实现细节
- **提取增量数据**：使用Sqoop工具从MySQL数据库中抽取增量数据并保存为Avro格式，命令如下：
```shell
bin/sqoop import \
-Dmapreduce.job.user.classpath.first=true \
--connect jdbc:mysql://localhost/users \
--username root \
--password ******* \
--table users \
--as-avrodatafile \
--target-dir s3:///tmp/sqoop/import-1/users
```
- **使用Spark DataSource API读取Avro文件**：
```scala
import com.uber.hoodie.DataSourceWriteOptions._
// 使用Spark DataSource API读取Avro文件
val inputDataset = spark.read.avro("s3://tmp/sqoop/import-1/users/*");
// 将数据保存为Hudi表
inputDataset.write.format("com.uber.hoodie")
.option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "hoodie.users")
.option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY(), "userID")
.option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY(), "country")
.option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY(), "last_mod")
.option(OPERATION_OPT_KEY(), UPSERT_OPERATION_OPT_VAL())
.mode(SaveMode.Append)
.save("/path/on/dfs")
```
- **使用DeltaStreamer摄取Sqoop增量数据**：
```shell
spark-submit \
--class com.uber.hoodie.utilities.deltastreamer.HoodieDeltaStreamer \
/path/to/hoodie-utilities-*-SNAPSHOT.jar \
--props s3://path/to/dfs-source.properties \
--schema-provider-class com.uber.hoodie.utilities.schema.FilebasedSchemaProvider \
--source-class com.uber.hoodie.utilities.sources.AvroDFSSource \
--source-ordering-field last_mod \
--target-base-path s3:///path/on/dfs \
--target-table uber.employees \
--op UPSERT
```
- **配置文件**：用于指定数据源属性。
```properties
include=base.properties
# Key generator properties
hoodie.datasource.write.recordkey.field=_userID
hoodie.datasource.write.partitionpath.field=country
# Schema provider properties
hoodie.deltastreamer.filebased.schemaprovider.source.schema.file=s3:///path/to/users.avsc
# DFS Source
hoodie.deltastreamer.source.dfs.root=s3:///tmp/sqoop
```
#### 总结
Hudi在Uber的应用场景下，通过高效的增量处理能力、低延迟的数据更新以及强大的数据一致性保证，为公司的数据平台提供了强有力的支持。通过使用Hudi，Uber能够实现实时数据分析，并且大大降低了数据处理的成本。上述实践案例展示了Hudi如何被集成到现有的数据处理流程中，以及如何通过具体的代码示例来实现数据的增量摄取、存储和查询等功能。
