总述
Hudi提供两类型表：写时复制(Copy on Write, COW)表和读时合并(Merge On Read, MOR)表。
对于Copy-On-Write Table，用户的update会重写数据所在的文件，所以是一个写放大很高，但是读放大为0，适合写少读多的场景。
对于Merge-On-Read Table，整体的结构有点像LSM-Tree，用户的写入先写入到delta data中，这部分数据使用行存，这部分delta data可以手动merge到存量文件中，整理为parquet的列存结构。
数据计算模型
hudi是Uber主导开发的开源数据湖框架，所以大部分的出发点都来源于Uber自身场景，比如司机数据和乘客数据通过订单ID来做join等。
在hudi过去的使用场景里，和大部分公司的架构类似，采用批式和流式共存的Lambda架构，后来Uber提出增量Incremental模型，相对批式来讲，更加实时，相对流式而言，更加经济。
1.批式模型(Batch)
批式模型就是使用MapReduce、Hive、Spark等典型的批计算引擎，以小时任务或者天任务的形式来做数据计算
特性
A.延迟：小时级延迟或者天级别延迟。这里的延迟不单单指的是定时任务的时间，在数据架构里，这里的延迟时间通常是定时任务间隔时间+一系列依赖任务的计算时间+数据平台最终可以展示结果的时间。数据量大、逻辑复杂的情况下，小时任务计算的数据通常真正延迟的时间是2-3小时。
B.数据完整度：数据较完整。以处理时间为例，小时级别的任务，通常计算的原始数据已经包含了小时内的所有数据，所以得到的数据相对较完整。但如果业务需求是事件时间，这里涉及到终端的一些延迟上报机制，在这里，批式计算任务就很难派上用场。
C.成本：成本很低。只有在做任务计算时，才会占用资源，如果不做任务计算，可以将这部分批式计算资源出让给在线业务使用。从另一个角度来说成本是挺高的，如原始数据做了一些增删改查，数据晚到的情况，那么批式任务是要全量重新计算。
2.流式模型(Stream)
流式模型，典型的就是使用Flink来进行实时的数据计算
特性
A.延迟：很短，甚至是实时。
B.数据完整度：较差。因为流式引擎不会等到所有数据到齐之后再开始计算，所以有一个watermark的概念，当数据的时间小于watermark时，就会被丢弃，这样是无法对数据完整度有一个绝对的保障。在互联网场景中，流式模型主要用于活动时的数据大盘展示，对数据的完整度要求并不算很高。在大部分场景中，用户需要开发两个程序，一是流式数据生产流式结果，而是批式计算人物，用于次日修复实时结果
C.成本：很高。因为流式任务时常驻的，并且对于多流join的场景，通常要借助内存或者数据库来做state的存储，不管是序列化开销，还是和外部组件交互产生的额外IO，在大数据量下都是不容忽视的。
3.增量模型(Incremental)
针对批式和流式的优缺点，Uber提出了增量模型(Incremental Mode)，相对批式来讲，更加实时；相对流式而言，更加经济。
增量模型，简单来讲，就是一mini batch的形式来跑准实时任务。hudi在增量模型中支持了两个最重要的特性：
A.Upsert：这个主要是解决批式模型中，数据不能插入、更新的问题，有了这个特性，可以往Hive中写入增量数据，而不是每次进行完全的覆盖。(hudi自身维护了key-file的映射，所以当upsert时很容易找到key对应的文件)
B.Incremental Query：增量查询，减少计算的原始数据量。以uber中司机和乘客的数据流join为例，每次抓取两条数据流中的增量数据进行批式的join即可，相比流式数据而言，成本要降低几个数量级。
查询类型(Query Type)
Hudi支持三种不同的查询表的方式：Snapshot Queries(快照查询)、Incremental Queries(增量查询)和Read Optimized Queries(读优化查询).
1.Snapshot Queries(快照查询)
查询某个增量提交操作中数据集的最新快照，先进行动态合并最新的基本文件(parquet)和增量文件(Avro)来提供近实时数据集(通常会存在几分钟的延迟)
读取所有partition下每个FileGroup最新的FileSlice中的文件，Copy On Write表读parquet文件，Merge On Read表读parquet + log文件
2.Incremental Queries(增量查询)
仅查询新写入数据集的文件，需要指定一个Commit/Compaction的即时时间(位于Timeline上的某个instant)作为条件，来查询此条件之后的新数据
可查看自给定commit/delta commit即时操作依赖新写入的数据，有效地提供变更流来启用增量数据管道
3.Read Optimized Queries(读优化查询)
直接查询基本文件(数据集的最新快照)，其实就是列式文件(Parquet)。并保证与非hudi列式数据集相比，具有相同的列式查询性能
可查看给定的commit/compact即时操作的表的最新快照
读优化查询和快照查询相同仅访问基本文件，提供给定文件片自上次执行压缩操作以来的数据。通常查询数据的最新程度的保证取决于压缩策略
表类型解析
1.Copy On Write
简称COW，它实在数据写入的时候，复制一份原来的拷贝，在其基础上添加新数据
正在读数据的请求，读取的是最近的完整副本，这类似于MySQL的MVCC思想
*优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效
*缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时
COW表主要使用列式文件格式(parquet)存储数据，在写入数据过程中，执行同步合并，更新数据版本并重写数据文件，类似RDBMS中的B-Tree更新
A.更新update：在更新记录时，hudi会先找到包含更新数据的文件，然后再使用更新值(最新的数据)重写该文件，包含其他记录的文件保持不变。当突然有大量写操作时会导致重写大量文件，从而导致极大的IO开销
B.读取read：在读取数据时，通过读取最新的数据文件来获取最新的更新，此存储类型适用于少量写入和大量读取的场景
2.Merge On Read
简称MOR，新插入的数据存储在delta log中，定期再将delta log合并进行parquet数据文件
读取数据时，会将delta log跟老的数据文件做merge，得到完整的数据返回
*优点：由于写入数据先写delta log，且delta log较小，所以写入成本较低
*缺点：需要定期合并整理compact，否则碎片文件较多。读取性能较差，因为需要将delta log和老数据文件合并
MOR表是COW表的升级版，他使用列式(parquet)与行式(avro)文件混合的方式存储数据。在更新记录时，类似nosql中的LSM-Tree更新
A.更新：在更新记录时，仅更新到增量文件(avro)中，然后进行异步(或同步)的从没怕餐厅，最后创建列式文件(parquet)的新版本。次存储类型适合频繁写的工作负载，因为新纪录是以追加的模式写入增量文件中
B.读取：在读取数据集时，需要先将增量文件与旧文件进行合并，然后圣承列式文件成功后，在进行查询
COW vs MOR
对于写时复制(COW)和读时合并(MOR)writer来说，Hudi的WriteClient是相同的。
COW表：用户在snapshot读取的时候会扫描所有最新的FileSlice的base file
MOR表：在READ OPTIMIZED模式下，只会读最近的经过compaction的commit
