一、數(shù)據(jù)湖

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)湖作為一種集中存儲各種原始數(shù)據(jù)的解決方案，正逐漸成為企業(yè)處理海量數(shù)據(jù)的重要選擇。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)湖架構(gòu)在數(shù)據(jù)一致性、事務(wù)支持、查詢性能等方面存在諸多挑戰(zhàn)。為了解決這些問題，出現(xiàn)了一些優(yōu)秀的數(shù)據(jù)湖組件，如Hudi、Iceberg和Paimon。本文將對這三個組件進行詳細的對比分析，探討它們的異同點，幫助讀者更好地選擇適合自己業(yè)務(wù)場景的組件。

二、Hudi、Iceberg、Paimon簡介

1. Hudi

Apache Hudi（Hadoop Upserts Delete and Incremental）是由Uber開發(fā)并于2019年捐贈給Apache軟件基金會的開源數(shù)據(jù)湖平臺。它旨在為大規(guī)模數(shù)據(jù)集提供高效的增量數(shù)據(jù)處理和實時數(shù)據(jù)更新能力，通過支持數(shù)據(jù)的插入、更新和刪除操作，以及提供增量數(shù)據(jù)處理能力，使得數(shù)據(jù)湖可以像數(shù)據(jù)庫一樣處理實時數(shù)據(jù)。

Hudi具有以下核心特性：

• ACID事務(wù)支持：提供對數(shù)據(jù)湖中數(shù)據(jù)進行原子性、一致性、隔離性和持久性的事務(wù)支持，確保數(shù)據(jù)操作的安全性和可靠性。
• 增量處理：支持增量拉取表變更以進行處理，大大減少了數(shù)據(jù)處理的計算負擔(dān)，提高了處理效率。
• 數(shù)據(jù)布局優(yōu)化：通過合并和壓縮數(shù)據(jù)文件來提升查詢性能，可根據(jù)數(shù)據(jù)的寫入模式和查詢模式自動調(diào)整數(shù)據(jù)存儲布局。
• 數(shù)據(jù)版本化和時間旅行：支持數(shù)據(jù)版本化，允許用戶查看和查詢歷史數(shù)據(jù)快照，方便進行數(shù)據(jù)審計、合規(guī)性檢查和恢復(fù)歷史數(shù)據(jù)。
• 支持多種表類型：包括Copy On Write（COW）和Merge On Read（MOR）兩種表類型，可根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景進行選擇。

2. Iceberg

Apache Iceberg是最初由Netflix開發(fā)并開源的一種適用于海量分析表的高性能開源格式。它定義了數(shù)據(jù)文件、元數(shù)據(jù)、表結(jié)構(gòu)的存儲規(guī)范與訪問協(xié)議，實現(xiàn)了存儲與計算解耦，旨在為超大規(guī)模數(shù)據(jù)集提供高性能、可靠的存儲和查詢支持。

Iceberg的核心特性包括：

• 強大的ACID事務(wù)支持：確保任何數(shù)據(jù)事務(wù)都表現(xiàn)出原子性、一致性、隔離性和持久性，保證數(shù)據(jù)的正確性和完整性。
• 高效的元數(shù)據(jù)管理：采用分層元數(shù)據(jù)架構(gòu)，包括目錄層、元數(shù)據(jù)層和數(shù)據(jù)層，高效管理大規(guī)模數(shù)據(jù)集并支持多種數(shù)據(jù)操作。
• Schema演化與版本控制：支持完整的Schema演化，包括添加、刪除、重命名和重新排序字段，而不會影響到歷史數(shù)據(jù)的讀取。
• 分區(qū)進化：允許在不重寫數(shù)據(jù)的情況下修改表的分區(qū)方式，可根據(jù)數(shù)據(jù)的查詢模式靈活調(diào)整分區(qū)策略，提高查詢效率。
• 時間旅行查詢：支持通過指定快照ID或時間戳來查詢表的歷史狀態(tài)，方便進行數(shù)據(jù)審計和錯誤恢復(fù)。

3. Paimon

Apache Paimon最初名為Flink Table Store，是在Apache Flink社區(qū)內(nèi)部于2022年1月啟動的一個項目，目標是開發(fā)一個高性能的流式數(shù)據(jù)湖存儲系統(tǒng)，支持高吞吐、低延遲的數(shù)據(jù)攝入、流式訂閱以及實時查詢能力。2024年4月16日，Paimon畢業(yè)成為Apache的頂級項目。

Paimon的主要特性如下：

• 統(tǒng)一批處理和流處理：支持批寫和批讀，以及流式寫更改和流式讀表更改日志，實現(xiàn)了流批一體的數(shù)據(jù)處理。
• 數(shù)據(jù)湖能力：具有成本低、可靠性高、元數(shù)據(jù)可擴展等優(yōu)點，具備數(shù)據(jù)湖存儲的所有優(yōu)勢。
• 豐富的合并引擎：支持多種合并引擎，如保留主鍵的最后一項記錄、“部分更新”或“聚合”等。
• 變更日志生成：支持從任何數(shù)據(jù)源生成正確且完整的變更日志，簡化流管道的構(gòu)建。
• 豐富的表類型：除了主鍵表，還支持append-only只追加表，自動壓縮小文件，并提供有序的流讀取來替換消息隊列。

三、核心特性對比

1. ACID事務(wù)支持

Hudi、Iceberg和Paimon都支持ACID事務(wù)，以保證數(shù)據(jù)操作的一致性和可靠性。然而，它們在事務(wù)的實現(xiàn)方式上有所不同。

• Hudi：基于時間線實現(xiàn)事務(wù)控制，通過將一系列instant寫入時間線來管理事務(wù)操作。不同的操作類型（如Commit、DeltaCommit等）對應(yīng)不同的事務(wù)狀態(tài)，確保數(shù)據(jù)操作的原子性和一致性。
• Iceberg：采用樂觀并發(fā)控制，通過MVCC（多版本并發(fā)控制）機制實現(xiàn)事務(wù)的隔離性。在寫入數(shù)據(jù)時，會生成新的快照，讀取數(shù)據(jù)時可以根據(jù)快照的版本號來獲取特定時間點的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的一致性和可重復(fù)性。
• Paimon：提供ACID事務(wù)支持，確保數(shù)據(jù)操作的一致性和可靠性。事務(wù)管理模塊負責(zé)記錄和管理事務(wù)日志，支持多版本并發(fā)控制（MVCC），保證不同事務(wù)之間的隔離性。

2. Schema變更支持

在數(shù)據(jù)的生命周期中，Schema的變化是不可避免的。這三個組件在Schema變更支持方面存在一定的差異。

• Hudi：在早期版本中，僅支持添加可選列和刪除列這種向后兼容的DDL操作。在Hudi 0.11.0版本中，針對Spark 3.1、Spark 3.2版本增加了schema功能的演進。如果啟用 set hoodie.schema.on.read.enable=true 以后，可以對表列和對表進行一系列的操作，如列的變更（增加、刪除、重命名、修改位置、修改屬性），表的變更（重命名、修改屬性）等。
• Iceberg：支持完整的Schema演化，包括添加、刪除、重命名和重新排序字段，而不會影響到歷史數(shù)據(jù)的讀取。通過為每個字段分配唯一的ID來實現(xiàn)，字段的名稱和位置變化不會影響數(shù)據(jù)的解析，具有很強的向前和向后兼容性。
• Paimon：支持有限的schema變更。目前，框架無法刪除列，因此 DROP 的行為將被忽略，RENAME 將添加新列，列類型只支持從短到長或范圍更廣的類型。

3. 查詢優(yōu)化

查詢性能是衡量數(shù)據(jù)湖組件優(yōu)劣的重要指標之一，這三個組件都采用了不同的方式來優(yōu)化查詢。

• Hudi：提供全局索引系統(tǒng)，通過索引機制將給定的hoodie key（record key + partition path）與文件id（文件組）建立唯一映射，減少不必要的讀寫操作，提高查詢效率。同時，Hudi還支持增量查詢，避免全量數(shù)據(jù)遍歷，提高讀取性能。
• Iceberg：采用動態(tài)分區(qū)裁剪和數(shù)據(jù)跳過索引等技術(shù)，根據(jù)查詢條件自動過濾不需要的數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)掃描量，提高查詢速度。此外，Iceberg的元數(shù)據(jù)管理機制也有助于快速定位和訪問數(shù)據(jù)，提升查詢性能。
• Paimon：支持多種索引類型，如B - Tree索引、Bitmap索引等，用于加速查詢性能。同時，內(nèi)置了一個查詢優(yōu)化器，可以根據(jù)查詢條件和數(shù)據(jù)分布自動選擇最優(yōu)的查詢計劃，提高查詢效率。

4. 生態(tài)兼容性

良好的生態(tài)兼容性可以方便組件與其他大數(shù)據(jù)工具和框架進行集成，提高開發(fā)和使用的效率。

• Hudi：側(cè)重Spark生態(tài)，與Apache Spark、Apache Hive、Presto和Apache Flink等大數(shù)據(jù)處理框架兼容，但在與其他計算引擎的集成方面可能相對較弱。
• Iceberg：支持多引擎，提供了Avro、Parquet和ORC文件的支持，與Spark、Flink、Hive、Trino等多種數(shù)據(jù)處理引擎都能很好地集成，保證了在不同場景下的無縫集成和高效運行。
• Paimon：與Flink緊密結(jié)合，同時也支持其他計算引擎（如Apache Hive、Apache Spark和Trino）進行讀取，為流批一體的數(shù)據(jù)處理提供了良好的支持。

四、架構(gòu)設(shè)計差異分析

1. 事務(wù)實現(xiàn)方式

• Hudi：通過時間線來管理事務(wù)，每個寫入操作都會經(jīng)歷一個將一系列instant寫入時間線的過程，操作狀態(tài)包括Requested、Inflight、Completed等。不同的操作類型（如Commit、DeltaCommit等）對應(yīng)不同的事務(wù)狀態(tài)，確保數(shù)據(jù)操作的原子性和一致性。
• Iceberg：采用樂觀并發(fā)控制，通過MVCC機制實現(xiàn)事務(wù)的隔離性。在寫入數(shù)據(jù)時，會生成新的快照，讀取數(shù)據(jù)時可以根據(jù)快照的版本號來獲取特定時間點的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的一致性和可重復(fù)性。
• Paimon：事務(wù)管理模塊負責(zé)記錄和管理事務(wù)日志，支持多版本并發(fā)控制（MVCC）。Paimon編寫器使用兩階段提交協(xié)議自動將一批記錄提交到表中，保證數(shù)據(jù)操作的一致性和可靠性。

2. 存儲格式與文件管理

• Hudi：支持Copy On Write（COW）和Merge On Read（MOR）兩種表類型。COW表使用Parquet格式存儲數(shù)據(jù)，更新操作需要通過重寫實現(xiàn)；MOR表使用列式文件格式（Parquet）和行式文件格式（Avro）混合的方式來存儲數(shù)據(jù)，最新寫入的增量數(shù)據(jù)存放至行式文件中，根據(jù)可配置的策略執(zhí)行COMPACTION操作合并增量數(shù)據(jù)至列式文件中。
• Iceberg：采用分層元數(shù)據(jù)架構(gòu)，包括目錄層、元數(shù)據(jù)層和數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)文件以Parquet、Avro或ORC等格式存儲，元數(shù)據(jù)文件記錄了表的Schema、分區(qū)信息、快照和當前快照引用等信息。通過清單文件管理數(shù)據(jù)文件，每個清單文件列出多個數(shù)據(jù)文件及其詳細信息，實現(xiàn)了高效的數(shù)據(jù)管理和查詢。
• Paimon：將列文件存儲在文件系統(tǒng)/對象存儲上，并使用LSM樹結(jié)構(gòu)來支持大量數(shù)據(jù)更新和高性能查詢。數(shù)據(jù)文件按分區(qū)和桶分組，每個桶目錄包含一個LSM樹及其變更日志文件。支持使用orc（默認）、parquet和avro作為數(shù)據(jù)文件格式。

3. 元數(shù)據(jù)管理

• Hudi：元數(shù)據(jù)存儲在.hoodie目錄下，包括表的版本管理（Timeline）、歸檔目錄等。Hudi以時間軸的形式維護了在數(shù)據(jù)集上執(zhí)行的所有操作的元數(shù)據(jù)，通過元數(shù)據(jù)可以了解表的歷史操作和數(shù)據(jù)狀態(tài)。
• Iceberg：去中心化的元數(shù)據(jù)存儲，將元數(shù)據(jù)存儲在文件系統(tǒng)中，每個表都有自己的元數(shù)據(jù)文件。這些文件記錄了表的Schema、快照和數(shù)據(jù)文件的位置等信息，使得元數(shù)據(jù)操作的性能與表的大小無關(guān)，避免了元數(shù)據(jù)服務(wù)的負載過重。
• Paimon：使用一個獨立的元數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)來管理表結(jié)構(gòu)、分區(qū)信息、事務(wù)日志等元數(shù)據(jù)。常見的元數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)包括MySQL、Hive Metastore等，確保元數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。

五、適用場景對比

1. Hudi適用場景

• 實時數(shù)據(jù)湖構(gòu)建：Hudi的增量處理和實時數(shù)據(jù)更新能力使其非常適合構(gòu)建實時數(shù)據(jù)湖，能夠快速處理實時流數(shù)據(jù)，并及時更新數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)。
• 緩慢變化維表（SCD Type 2）處理：支持對緩慢變化維表的處理，通過增量更新和版本管理，方便跟蹤數(shù)據(jù)的歷史變化。
• 數(shù)據(jù)修正與審計：時間旅行查詢功能允許用戶在不同時間點上查詢表的歷史快照，對于數(shù)據(jù)修正和審計非常有用。
• 湖倉一體化架構(gòu)：可以與數(shù)據(jù)倉庫相結(jié)合，實現(xiàn)湖倉一體化架構(gòu)，為數(shù)據(jù)分析和決策提供更全面的數(shù)據(jù)支持。

2. Iceberg適用場景

• 大數(shù)據(jù)倉庫：適用于構(gòu)建大型數(shù)據(jù)倉庫，其高性能和靈活的數(shù)據(jù)讀寫機制使得實時分析變得輕松。
• 實時流處理：與Flink結(jié)合，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)攝取和分析，提升業(yè)務(wù)決策效率。
• ETL流程：在復(fù)雜的ETL過程中，利用Iceberg可以實現(xiàn)跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換和持久化。
• 云原生數(shù)據(jù)湖：在云環(huán)境下，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖服務(wù)，提供多引擎訪問的可能。

3. Paimon適用場景

• 實時數(shù)據(jù)分析與查詢：金融行業(yè)可用于實時風(fēng)險分析、欺詐檢測等場景；電子商務(wù)可用于實時推薦系統(tǒng)；物聯(lián)網(wǎng)可用于設(shè)備監(jiān)控、故障預(yù)警等功能。
• 流批一體處理：支持流處理和批處理的無縫切換，使得同一份存儲可以同時服務(wù)于流處理和批處理作業(yè)，降低了開發(fā)和運維的復(fù)雜度。
• 低成本高效存儲：對于存儲成本較高的場景，通過其高效的存儲格式和壓縮策略，能夠顯著降低存儲成本。同時，作為數(shù)據(jù)湖的一部分，可以與其他大數(shù)據(jù)組件無縫集成，構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)湖生態(tài)。

六、代碼示例

1. Hudi代碼示例

以下是一個使用Spark創(chuàng)建Hudi表并插入數(shù)據(jù)的示例代碼：

importorg.apache.hudi.DataSourceReadOptions
importorg.apache.hudi.DataSourceWriteOptions
importorg.apache.hudi.HoodieWriteConfig
importorg.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
.appName("Hudi Example")
.config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
.getOrCreate()

val hudiOptions = Map(
  DataSourceWriteOptions.TABLE_NAME ->"hudi_table",
  DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD ->"record_key",
  DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD ->"timestamp",
  DataSourceWriteOptions.DELTA_COMMITS ->"5",// 最近的5次提交
  DataSourceWriteOptions.HIVE_SYNC_ENABLED ->"true",
  DataSourceWriteOptions.HIVE_TABLE ->"hudi_table",
  DataSourceWriteOptions.HIVE_DATABASE ->"default"
)

val createDf = spark.range(0,10).selectExpr("id as record_key","now() as timestamp")
createDf.write.format("hudi").options(hudiOptions).mode("overwrite").save("/path/to/hudi_table")

2. Iceberg代碼示例

以下是一個基于Spark創(chuàng)建Iceberg表并插入數(shù)據(jù)的示例代碼：

importorg.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder.appName("IcebergQuickStart").getOrCreate()
spark.conf.set("spark.sql.catalogImplementation","hadoop")

// 創(chuàng)建Iceberg表
spark.sql(
"""
  CREATE TABLE my_catalog.my_namespace.my_table (
    id LONG,
    data STRING
  ) USING iceberg
  PARTITIONED BY (id % 10)
  LOCATION '/path/to/table'
  """
)

// 插入數(shù)據(jù)
val df = Seq((1,"first"),(2,"second")).toDF("id","data")
df.writeTo("my_catalog.my_namespace.my_table").append()

// 查詢數(shù)據(jù)
spark.read.table("my_catalog.my_namespace.my_table").show()

3. Paimon代碼示例

以下是一個使用Flink SQL創(chuàng)建Paimon表并插入數(shù)據(jù)的示例代碼：

CREATETABLE demo1 (
  user_id BIGINT,
  item_id BIGINT,
  behavior STRING,
  dt STRING,
  hh STRING,
PRIMARYKEY(dt, hh, user_id)NOT ENFORCED
);

insertinto demo1 values(1,1,'order','2023-08-04','19'),(2,2,'pay','2023-08-04','20');

select*from demo1;

Hudi、Iceberg和Paimon都是優(yōu)秀的數(shù)據(jù)湖組件，它們在不同的方面具有各自的優(yōu)勢。Hudi側(cè)重于增量數(shù)據(jù)處理和實時數(shù)據(jù)更新，適合需要頻繁進行數(shù)據(jù)插入、更新和刪除操作的場景；Iceberg具有強大的ACID事務(wù)支持和高效的元數(shù)據(jù)管理，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)湖管理和需要復(fù)雜事務(wù)處理的場景；Paimon則專注于實時更新和流式訂閱，為實時數(shù)據(jù)分析和流批一體處理提供了良好的支持。在選擇數(shù)據(jù)湖組件時，需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)特點和技術(shù)棧來綜合考慮，以選擇最適合的組件。