Apache Hudi 是一个用于大数据场景的存储与增量处理框架，提供对数据的 upsert、delete 以及增量消费能力，帮助构建实时、可变数据的分析管道。它通过提供索引、写入路径优化和版本管理，降低数据处理延迟并提高存储效率。Hudi 在处理变更数据和频繁更新的场景中表现优秀，广泛应用于日志聚合、用户行为数据以及需要精细化数据修正的场景中。社区提供成熟的运维实践和监控集成，便于在生产环境中进行大规模部署与健康检查。
主要特性
- 增量处理与 upsert 支持：允许使用合并写入来处理变更数据（CDC），适合需要频繁更新的表。
- 版本管理与索引：内置索引与元数据管理，提高读取效率并支持时间旅行查询。
- 多引擎支持：与 Spark、Presto、Trino 等分析引擎协同工作。
- 丰富的社区生态与生产案例：提供成熟的部署与运维模式。
使用场景
- 实时 ETL 与 CDC：在需要实时同步变更并提供分析查询的场景中作为数据层。
- 数据治理与合规：借助版本历史和元数据管理实现可追溯的数据流程。
技术特点
- 专注于写优化与索引策略，减少写放大并提升查询性能。
- 提供工具和文档来支持从传统数据湖或仓库迁移到 Hudi 的过程。