分享一篇Apache Hudi在快手的实践，如何使用Apache Hudi解决效率问题
分享者为靳国卫，快手大数据研发专家，负责用户增长数据团队
分为三部分介绍Hudi如何解决效率问题，首先是实际应用中遇到的痛点有哪些，业务诉求是什么，然后调研业界的解决方案，为什么选择Hudi来解决痛点问题，然后介绍在实践中如何使用Hud解决业务问题，并形成体系化的解决方案。
业务痛点包括数据调度、数据同步和修复回刷三大类痛点，包括数据全量回刷效率低。
三个场景拉通来看，从业务诉求就是希望更快看到结果，像业务库那样数据准备好了就可以使用，由于业务库引擎限制，又希望使用大数据技术做分析，总的来看可以结合实时化和大数据的CRUD。
在业界进行调研后，发现有一些解决方案，但最后为什么选择了Hudi呢？
对比了现在业界通用的解决方案，并且从功能丰富度、与公司痛点匹配度、自动化程度、与Flink集成、社区活跃度等方面考虑，快手最后选择Hudi作为解决方案。
首先来看Hudi的架构体系，通过Spark/Flink将上游数据同步到数据湖的Raw Tables中，并可对Raw Tables进行增删改查，与快手内部需求及痛点匹配度非常高。
下面来看数据在Hudi的写入流程，从Kafka中取数据时会先进行一次rebalance来预防数据热点问题，然后对数据进行合并后进行检索，最后会丢弃一部分无用数据（重复或乱序到达的数据）。
经过数据写入后Parquet文件格式存在，其结构包括数据、Footter（包含一些元数据信息）等，Hudi是一个数据存储解决方案，可以解决离线数仓中的增删改问题。
接下来从实践的角度来看Hudi如何解决业务问题
对大量数据进行大量更新时效性差，SLA压力大，另外就是数据局部更新资源浪费严重。
Hudi的模型设计与传统的离线数仓模型设计不相同，认知上有所不同。
另外一个挑战是Hudi的写模型设计，包括主键、分区设计以及一些策略的设计等。
基于Hudi的模型，对数据同步模型进行了设计，来解决千亿级数据量的亿级更新问题。
确定合适的分区和文件大小来解决数据更新中的毛刺问题
对于数据回刷场景下的局部更新也有了很好的解决，沉淀了一套通用解决方案。
还有一个挑战是如何保障Hudi作业正常运行，包括设计流程、时效性和准确性几方面做了一些建设。
使用Hudi方案后取得了很好的效果，包括时效、资源、基于Hudi的通用解决方案等方面效果都非常不错。
如果觉得《Hudi实践 | 快手基于Apache Hudi的实践》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！
