一、數據湖

在大數據領域，數據湖作為一種集中存儲各種原始數據的解決方案，正逐漸成為企業處理海量數據的重要選擇。然而，傳統的數據湖架構在數據一致性、事務支持、查詢性能等方面存在諸多挑戰。為了解決這些問題，出現了一些優秀的數據湖組件，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務場景的組件。

二、Hudi、Iceberg、Paimon簡介

1. Hudi

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

Hudi具有以下核心特性：

• ACID事務支持：提供對數據湖中數據進行原子性、一致性、隔離性和持久性的事務支持，確保數據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，大大減少了數據處理的計算負擔，提高了處理效率。
• 數據布局優化：通過合并和壓縮數據文件來提升查詢性能，可根據數據的寫入模式和查詢模式自動調整數據存儲布局。
• 數據版本化和時間旅行：支持數據版本化，允許用戶查看和查詢歷史數據快照，方便進行數據審計、合規性檢查和恢復歷史數據。
• 支持多種表類型：包括Copy On Write（COW）和Merge On Read（MOR）兩種表類型，可根據不同的業務場景進行選擇。

2. Iceberg

Apache Iceberg是最初由Netflix開發并開源的一種適用于海量分析表的高性能開源格式。它定義了數據文件、元數據、表結構的存儲規范與訪問協議，實現了存儲與計算解耦，旨在為超大規模數據集提供高性能、可靠的存儲和查詢支持。

Iceberg的核心特性包括：

• 強大的ACID事務支持：確保任何數據事務都表現出原子性、一致性、隔離性和持久性，保證數據的正確性和完整性。
• 高效的元數據管理：采用分層元數據架構，包括目錄層、元數據層和數據層，高效管理大規模數據集并支持多種數據操作。
• 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據的讀取。
• 分區進化：允許在不重寫數據的情況下修改表的分區方式，可根據數據的查詢模式靈活調整分區策略，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，方便進行數據審計和錯誤恢復。

3. Paimon

Apache Paimon最初名為Flink Table Store，是在Apache Flink社區內部于2022年1月啟動的一個項目，目標是開發一個高性能的流式數據湖存儲系統，支持高吞吐、低延遲的數據攝入、流式訂閱以及實時查詢能力。2024年4月16日，Paimon畢業成為Apache的頂級項目。

Paimon的主要特性如下：

• 統一批處理和流處理：支持批寫和批讀，以及流式寫更改和流式讀表更改日志，實現了流批一體的數據處理。
• 數據湖能力：具有成本低、可靠性高、元數據可擴展等優點，具備數據湖存儲的所有優勢。
• 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：支持從任何數據源生成正確且完整的變更日志，簡化流管道的構建。
• 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事務支持

Hudi、Iceberg和Paimon都支持ACID事務，以保證數據操作的一致性和可靠性。然而，它們在事務的實現方式上有所不同。

• Hudi：基于時間線實現事務控制，通過將一系列instant寫入時間線來管理事務操作。不同的操作類型（如Commit、DeltaCommit等）對應不同的事務狀態，確保數據操作的原子性和一致性。
• Iceberg：采用樂觀并發控制，通過MVCC（多版本并發控制）機制實現事務的隔離性。在寫入數據時，會生成新的快照，讀取數據時可以根據快照的版本號來獲取特定時間點的數據，保證數據的一致性和可重復性。
• Paimon：提供ACID事務支持，確保數據操作的一致性和可靠性。事務管理模塊負責記錄和管理事務日志，支持多版本并發控制（MVCC），保證不同事務之間的隔離性。

2. Schema變更支持

在數據的生命周期中，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據的讀取。通過為每個字段分配唯一的ID來實現，字段的名稱和位置變化不會影響數據的解析，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. 查詢優化

查詢性能是衡量數據湖組件優劣的重要指標之一，這三個組件都采用了不同的方式來優化查詢。

• Hudi：提供全局索引系統，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，避免全量數據遍歷，提高讀取性能。
• Iceberg：采用動態分區裁剪和數據跳過索引等技術，根據查詢條件自動過濾不需要的數據，減少數據掃描量，提高查詢速度。此外，Iceberg的元數據管理機制也有助于快速定位和訪問數據，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，內置了一個查詢優化器，可以根據查詢條件和數據分布自動選擇最優的查詢計劃，提高查詢效率。

4. 生態兼容性

良好的生態兼容性可以方便組件與其他大數據工具和框架進行集成，提高開發和使用的效率。

• Hudi：側重Spark生態，與Apache Spark、Apache Hive、Presto和Apache Flink等大數據處理框架兼容，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等多種數據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，為流批一體的數據處理提供了良好的支持。

四、架構設計差異分析

1. 事務實現方式

• Hudi：通過時間線來管理事務，每個寫入操作都會經歷一個將一系列instant寫入時間線的過程，操作狀態包括Requested、Inflight、Completed等。不同的操作類型（如Commit、DeltaCommit等）對應不同的事務狀態，確保數據操作的原子性和一致性。
• Iceberg：采用樂觀并發控制，通過MVCC機制實現事務的隔離性。在寫入數據時，會生成新的快照，讀取數據時可以根據快照的版本號來獲取特定時間點的數據，保證數據的一致性和可重復性。
• Paimon：事務管理模塊負責記錄和管理事務日志，支持多版本并發控制（MVCC）。Paimon編寫器使用兩階段提交協議自動將一批記錄提交到表中，保證數據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格式存儲數據，更新操作需要通過重寫實現；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據，最新寫入的增量數據存放至行式文件中，根據可配置的策略執行COMPACTION操作合并增量數據至列式文件中。
• Iceberg：采用分層元數據架構，包括目錄層、元數據層和數據層。數據文件以Parquet、Avro或ORC等格式存儲，元數據文件記錄了表的Schema、分區信息、快照和當前快照引用等信息。通過清單文件管理數據文件，每個清單文件列出多個數據文件及其詳細信息，實現了高效的數據管理和查詢。
• Paimon：將列文件存儲在文件系統/對象存儲上，并使用LSM樹結構來支持大量數據更新和高性能查詢。數據文件按分區和桶分組，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作為數據文件格式。

3. 元數據管理

• Hudi：元數據存儲在.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據集上執行的所有操作的元數據，通過元數據可以了解表的歷史操作和數據狀態。
• Iceberg：去中心化的元數據存儲，將元數據存儲在文件系統中，每個表都有自己的元數據文件。這些文件記錄了表的Schema、快照和數據文件的位置等信息，使得元數據操作的性能與表的大小無關，避免了元數據服務的負載過重。
• Paimon：使用一個獨立的元數據存儲系統來管理表結構、分區信息、事務日志等元數據。常見的元數據存儲系統包括MySQL、Hive Metastore等，確保元數據的安全性和可靠性。

五、適用場景對比

1. Hudi適用場景

• 實時數據湖構建：Hudi的增量處理和實時數據更新能力使其非常適合構建實時數據湖，能夠快速處理實時流數據，并及時更新數據湖中的數據。
• 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，方便跟蹤數據的歷史變化。
• 數據修正與審計：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，對于數據修正和審計非常有用。
• 湖倉一體化架構：可以與數據倉庫相結合，實現湖倉一體化架構，為數據分析和決策提供更全面的數據支持。

2. Iceberg適用場景

• 大數據倉庫：適用于構建大型數據倉庫，其高性能和靈活的數據讀寫機制使得實時分析變得輕松。
• 實時流處理：與Flink結合，實現實時數據攝取和分析，提升業務決策效率。
• ETL流程：在復雜的ETL過程中，利用Iceberg可以實現跨系統的數據交換和持久化。
• 云原生數據湖：在云環境下，構建統一的數據湖服務，提供多引擎訪問的可能。

3. Paimon適用場景

• 實時數據分析與查詢：金融行業可用于實時風險分析、欺詐檢測等場景；電子商務可用于實時推薦系統；物聯網可用于設備監控、故障預警等功能。
• 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于流處理和批處理作業，降低了開發和運維的復雜度。
• 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，作為數據湖的一部分，可以與其他大數據組件無縫集成，構建完整的數據湖生態。

六、代碼示例

1. Hudi代碼示例

以下是一個使用Spark創建Hudi表并插入數據的示例代碼：

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創建Iceberg表并插入數據的示例代碼：

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'
  """
)

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

// 查詢數據
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創建Paimon表并插入數據的示例代碼：

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都是優秀的數據湖組件，它們在不同的方面具有各自的優勢。Hudi側重于增量數據處理和實時數據更新，適合需要頻繁進行數據插入、更新和刪除操作的場景；Iceberg具有強大的ACID事務支持和高效的元數據管理，適用于大規模數據湖管理和需要復雜事務處理的場景；Paimon則專注于實時更新和流式訂閱，為實時數據分析和流批一體處理提供了良好的支持。在選擇數據湖組件時，需要根據具體的業務需求、數據特點和技術棧來綜合考慮，以選擇最適合的組件。