Hudi Bucket Index 设计与实践初探

引言

在海量数据存储的大潮中，字节跳动面临着一系列严峻的挑战：如何处理数 PB 级的数据？如何降低数据查询的延迟？如何简化数据管理的复杂性？Apache Hudi 应运而生，它是一款开源的、云原生数据湖存储系统，被广泛应用于字节跳动的各个业务场景中。为了进一步提升 Hudi 的性能，字节跳动数据平台数据湖团队贡献了 RFC-29 Bucket Index，并在近期合入 Hudi 主分支。

诞生背景

在 Hudi 诞生之初，数据以文件格式存储在数据湖中。这种存储方式虽然简单易用，但存在着一些性能瓶颈。首先，文件格式的数据查询效率不高，尤其是当数据量非常大的时候。其次，文件格式的数据管理复杂度较高，需要对文件进行频繁的合并和压缩操作，这会增加系统的开销。

为了解决这些问题，字节跳动数据平台数据湖团队提出了 Bucket Index 的概念。Bucket Index是一种基于文件的分区索引，它将数据湖中的数据划分为多个桶（Bucket），并在每个桶中建立索引。这样，当需要查询数据时，只需扫描索引即可找到目标数据，从而大大提高查询效率。同时，Bucket Index 还可以简化数据管理的复杂性，因为不再需要对文件进行频繁的合并和压缩操作。

技术设计

数据结构

Bucket Index的数据结构如下图所示：

+------------------+
| Bucket Index     |
+------------------+
| Bucket ID       |
| File ID         |
| File Size       |
| Partition Path  |
| Data Range      |
+------------------+

其中：

• Bucket ID ：Bucket 的唯一标识符。
• File ID ：文件在 Bucket 中的唯一标识符。
• File Size ：文件的大小。
• Partition Path ：文件所在的分区路径。
• Data Range ：文件中的数据范围。

工作流程

Bucket Index 的工作流程如下图所示：

1. 当数据写入 Hudi 时，系统会自动将数据划分到不同的 Bucket 中。
2. 在每个 Bucket 中，系统会建立一个索引，该索引包含了文件 ID、文件大小、分区路径和数据范围等信息。
3. 当需要查询数据时，系统会根据查询条件，扫描 Bucket Index 找到目标数据所在的文件。
4. 系统会读取目标文件中的数据，并返回给用户。

字节跳动实践经验

字节跳动在生产环境中已经广泛使用 Hudi Bucket Index，并在实际应用中取得了很好的效果。例如，在字节跳动的广告业务中，使用 Hudi Bucket Index 后，查询延迟降低了 50% 以上，数据管理的复杂度也大幅降低。

结语

Hudi Bucket Index 是一种高效且可扩展的数据湖索引方案，它可以大大提高查询效率，简化数据管理的复杂性。字节跳动在生产环境中的实践经验表明，Hudi Bucket Index 可以显著提升数据湖的性能和易用性。如果您正在寻找一种高效且可扩展的数据湖解决方案，那么 Hudi Bucket Index 绝对值得一试。