Apache Hudi

湖倉一體的先驅：將資料庫的 Mutability 引入海量物件儲存

• 原生支持高效 Upsert/Delete: 透過內建索引（Bloom Filter, Record Index），Hudi 能在不重寫整張表的情況下，快速更新或刪除 PB 級資料中的特定行。
• 革命性的增量查詢 (Incremental Pull): 開發者可以只讀取自上次處理以來「發生變動」的資料。這大幅降低了 ETL 流程的運算開銷，實現了從批處理到串流處理的平滑過渡。
• 內建自動化表服務 (Table Services): 不同於其他格式需要手動維護，Hudi 會自動處理小檔案合併（Compaction）、數據清理（Cleaning）與重分佈（Clustering），確保長期的查詢效能。

核心架構與儲存模式

• Timeline (時間線): Hudi 的靈魂。它記錄了所有對表的動作（Commit, Compaction），實現了完美的 ACID 事務保證與「時間旅行」查詢。
• 兩大表類型 (Table Types):
  • Copy-on-Write (CoW): 更新時重寫檔案，適合「讀多寫少」的場景，提供最佳的分析讀取效能。
  • Merge-on-Read (MoR): 更新時先寫入增量日誌（Log），異步進行合併。適合「高頻寫入」與「近即時分析」場景。

2026 關鍵技術更新

• Hudi-rs (Rust 實作): 2026 年正式成熟的 Rust 核心實現，讓非 JVM 生態（如 Python, Rust）能以更低的記憶體開銷直接讀寫 Hudi 表。
• Non-Blocking Concurrency Control (NBCC): 引入非阻塞併發控制，允許多個寫入任務與背景管理服務完全並行，極大提升了高負載下的吞吐量。
• 次級索引 (Secondary Index): 2026 年正式推出的功能，支援在非主鍵欄位建立索引，讓特定維度的點查詢（Point Lookup）效能提升 10 倍以上。

資料湖格式三大支柱對比

快速使用範例 (Spark SQL)

在 2026 年，您可以直接透過 SQL 體驗 Hudi 的增量威力：

-- 建立一張 MoR 類型的 Hudi 表
CREATE TABLE hudi_table (
    id int,
    name string,
    price double,
    ts long
) USING hudi
TBLPROPERTIES (
    type = 'mor',
    primaryKey = 'id',
    preCombineField = 'ts'
);

-- 執行 Upsert (如果 ID 存在則更新，不存在則插入)
MERGE INTO hudi_table AS target
USING source_updates AS source
ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET *
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT *;

產品說明

Apache Hudi 是大數據架構中的「即時心臟」。在 數據分析 的演進中，它填補了資料湖「靜態存儲」與業務系統「動態更新」之間的鴻溝。Hudi 的價值在於「讓資料湖動起來」——它讓開發者能以極低的延遲、自動化的方式管理 PB 級的資料異動。對於在 2026 年追求資料鮮度（Data Freshness）、依賴 CDC 技術進行決策、且不希望被單一計算引擎綁架的企業來說，Apache Hudi 是建構高效能資料湖倉的唯一選擇。