Hudi Clustering: Unleash the Power of Optimized Queries on Your Growing Data

2022-12-02 06:24:51

Hudi 分区：释放您的数据湖强大查询能力和响应能力的关键

摘要

在当今数据驱动的世界中，组织不断面临着管理和分析海量数据的挑战。Apache Hudi 作为一款开源数据湖存储框架，凭借其可靠性、灵活性和性能的优势，成为了应对这一数据洪流的强大解决方案。

随着 Hudi 数据的指数级增长，对高效响应查询的需求也在不断提高。虽然 Parquet 存储格式为性能奠定了坚实的基础，但优化始终大有可为。Hudi 分区应运而生，这一变革性功能能够将您的查询性能提升到新的高度，尤其是在处理高并发性和复杂工作负载时。

Hudi 分区的魔力

Hudi 分区将您的数据重新组织为紧密打包和排序的片段，极大地减少了查询期间需要扫描的数据量。想象一下一个整洁的图书馆，书籍按类别分类并放置在特定区域。这种组织方式让您能够快速找到您要找的书，而无需翻遍每一层书架。

Hudi 分区遵循同样的原则。通过对数据进行分区，您本质上创建了更小、更易于管理的片段，从而更易于查询引擎处理。这显著提高了查询响应时间，即使是大规模数据集也不例外。

为您的 Hudi 数据分区带来的好处

更快的查询 ：分区优化了数据布局，减少了查询期间扫描的数据量。这转化为闪电般快速的查询执行，让您能够实时从数据中提取见解。
改善并发性 ：使用分区后的数据，多个查询可以同时处理，而不会影响性能。这对于高并发工作负载特别有益，确保所有查询都能得到高效处理。
优化存储 ：分区有助于最小化数据的存储占用空间，方法是消除重复记录并压缩数据片段。这不仅节省了存储成本，还提高了整体性能。
简化数据管理 ：分区简化了数据管理任务，例如压缩和合并。随着片段变小，压缩变得更高效。合并操作也得以简化，从而形成更干净、更井然有序的数据湖。

释放您数据的全部潜力

Hudi 分区是释放数据湖真正潜力的关键。通过优化查询、改善并发性、高效存储和简化管理，您可以释放以前无法获得的数据驱动见解。

无论您是数据分析师、数据科学家还是业务领导者，Hudi 分区都能让您做出明智的决策、推动创新并在以数据为中心的时代始终保持竞争力。

今天就使用 Hudi 分区，体验经过优化的数据访问所带来的变革性力量。

示例代码

import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions
import org.apache.hudi.KeyGenerator
import org.apache.hudi.client.HoodieWriteClient
import org.apache.hudi.common.model.HoodieRecord
import org.apache.hudi.common.model.HoodieTableType
import org.apache.hudi.config.HoodieClusteringConfig

val writeConfig = HoodieWriteConfig.newBuilder()
  .withPath(basePath)
  .withSchema(schema)
  .withTableType(HoodieTableType.COPY_ON_WRITE)
  .withClusteringConfig(HoodieClusteringConfig.newBuilder()
    .withClusteringFields(clusteringFields)
    .withClusteringTargetSize(clusteringTargetSize)
    .build())
  .build()

val writeClient = HoodieWriteClient.create(writeConfig)

val hoodieRecords = data.map(record -> HoodieRecord.of(record.uuid, record.timestamp, payloadBytes))

writeClient.startWrite()
writeClient.insert(hoodieRecords, DataSourceWriteOptions.builder().withOperation(HoodieWriteOperation.INSERT).build())
writeClient.commitWrite()
writeClient.close()