本文为您介绍下火山引擎 E-MapReduce（EMR）集群中的 Hudi 组件。
Hudi 是一个流式数据湖平台，提供 ACID 功能，支持实时消费增量数据、离线批量更新数据，并且可以通过 Spark、Flink、Presto 等计算引擎进行查询。
相较于传统数仓，Hudi 要求每条记录必须有唯一的主键，并且同分区内，相同主键只存在在一个 file group 中，以此支持Update功能。目前 Hudi 主要存在以下两种表类型。
COW 表适用于离线批量更新场景，对于更新数据，会先读取旧的 base file，然后合并更新数据，生成新的 base file。
MOR 表适用于实时高频更新场景，更新数据会直接写入 log file 中，读时再进行合并。为了减少读放大的问题，会定期合并 log file 到 base file 中。File group 内的文件分为 base file 和 log file, log file 记录对 base file 的修改，通过 compaction 合并成新的 base file，多个版本的 base file 会同时存在。
对于数据集的所有操作，以 timeline 的形式描述。
Timeline 由一个个 commit 构成，一次写入过程对应时间线中的一个 commit，记录本次写入修改的文件。在 basepath 的元数据目录下存储。对数据集的操作包括：
Commits：针对数据集的一次批量写入（原子）的信息，由写入操作开始的时间戳来唯一（单调）标记
Cleans：后台操作，删除对于查询无用的文件版本
Compactions：后台操作，对齐数据集在 Hudi 内部的不同格式（即，将行式的更新日志应用到列式存储中，合并成新的 base file）
将新进的 record key 映射到一个 File ID。索引是独立模块（可插拔），目前 EMR Hudi 主要提供以下索引：
Bloom 过滤器索引：包含在数据文件的 footer 中，默认配置，不依赖外部系统，数据和索引保持一致性。
HBase 索引：对于小批次的 keys，查询效率高。在索引命中的时候可能有秒级开销，需要引入额外 Hbase 依赖。
Hudi Bucket Index: EMR 1.2 Hudi 版本还率先引入了 Hudi Bucket Index 供选择， Bucket Index 一种基于哈希的索引，使得在插入过程中，定位传入 Record 的待写入文件位置信息时，无需读历史的 Record ，详细设计可以参考 RFC-29。
两种存储格式。具体的实现是可插拔的。两种格式的需求是：
ROFormat：针对 scan 操作优化，列存。默认配置是 Parquet。
WOFormat：针对写入优化，行存。默认配置是 Avro。